«Данный подход для интеграции данных разрешит сравнение комплектов данных способности и единственной клетки разбирать различия между ними», растолковывает Рахул Сэтиджа, ведущий создатель изучения, что есть доцентом в Центре Нью-Йоркского университета Геномики и основного преподавателя и Системной биологии в нью-йоркском Центре Генома. «Помимо этого, эти способы будут полезны для интеграции разнообразных комплектов данных, произведенных через лаборатории и людей – а также для исследователей, изучающих ту же самую ткань через разные разновидности».Область упорядочивающей единственной клетки скоро расширяется с потенциалом, дабы совершенно верно обучаться, как главные стандартные блоки судьбы функционируют и развиваются. Но серьёзные вычислительные неприятности остаются, в особенности разбирая многократные комплекты данных. К примеру, в то время, когда команда независимо проанализировала комплекты данных тех же самых стволовых клеток костного мозга, произведенных двумя отдельными лабораториями, они взяли поразительно разные результаты.
«Нам был нужен новый способ, что имел возможность выяснить и выровнять поделённые группы клеток, существующих в многократных опытах так, дабы мы имели возможность объединить комплекты данных совместно», говорит Эндрю Батлер, аспирант в Нью-Йоркском университете и ведущий создатель изучения.Дабы достигнуть этого, исследователи поменяли аналитические способы, специальные при нахождении неспециализированных образцов через изображения – к примеру, дабы выровнять лицевую визуализацию через разные условия освещения для информации об упорядочивающем единственной клетки. В то время, когда они повторили собственный анализ костного мозга, то же самое население клетки последовательно оказалось.
«Мы осознали, что имели возможность применять эти способы, дабы изучить, как клетки изменяют собственный поведение – к примеру, в ответ на медикаментозное лечение», отмечает Батлер.Разбирая комплект данных людских иммуноцитов, стимулируемых с интерфероном – сигнального белка, созданного в ответ на вредоносные бактерии либо опухолевые клетки – команда имела возможность определить, какие конкретно гены были включены в каждом из 13 отвечающих типов клетки. Помимо этого, они объединили комплекты данных единственной клетки ткани поджелудочной железы от людей и мышей, так выяснив 10 типов клетки, каковые были поделены через разновидности и определение эволюционных трансформаций, происходящих в каждой группе.
Ожидая, исследователи используют собственный подход, дабы изучить клеточные ответы препарата в клинических примерах, вместе с тем и стремиться делать их способы обширно дешёвыми.«Все отечественное ПО – открытый источник и в свободном доступе онлайн», додаёт Сэтиджа. «Мы сохраняем надежду, что эти способы окажут помощь вторым в сообществе найти захватывающие новые биологические явления».
Работа была поддержана грантами от Национальных Университетов Здоровья (Новая Премия Новатора 1DP2HG009623-01, 5R01MH071679-12) и Товарищество Выпускника Национального научного фонда (DGE1342536).