_ Noul instrument decodifică complex , date genomice unicelulare

Deblocarea informațiilor biologice din date complexe genomice unicelulare tocmai a devenit mai ușoară și mai precisă, datorită instrumentului inovator scLENS dezvoltat de Grupul de Matematică Biomedicală din cadrul Centrului IBS pentru Matematică și Științe Computaționale conduse de investigatorul șef Kim Jae Kyoung, care este și profesor la KAIST. Acesta reprezintă un salt înainte semnificativ în domeniul transcriptomicii unicelulare.

Cercetarea este publicată în revista Nature Communications.

Analiza genomică unicelulară este o tehnică avansată care măsoară expresia genelor la nivel individual de celule, dezvăluind modificări și interacțiuni celulare care nu sunt observabile cu metodele tradiționale de analiză genomică. Când este aplicată țesuturilor canceroase, această analiză poate delimita compoziția diferitelor tipuri de celule dintr-o tumoră, oferind perspective asupra modului în care cancerul progresează și identificând genele cheie implicate în fiecare etapă de progresie.

În ciuda potențialului imens al unui singur cancer. -analiza genomică celulară, gestionarea cantității mari de date pe care le generează a fost întotdeauna o provocare. Cantitatea de date acoperă expresia a zeci de mii de gene în sute până la mii de celule individuale. Acest lucru nu numai că are ca rezultat seturi mari de date, dar introduce și distorsiuni legate de zgomot, care apar în parte din cauza limitărilor actuale de măsurare.

Autorul corespondent Kim Jae Kyoung a subliniat: „A existat un progres remarcabil în tehnologiile experimentale pentru analiza transcriptoamelor unicelulare în ultimul deceniu. Cu toate acestea, din cauza limitărilor metodelor de analiză a datelor, a existat o luptă pentru a utiliza pe deplin datele valoroase obținute prin costuri și timp extinse.”

Cercetătorii au dezvoltat numeroase analize. metode de-a lungul anilor pentru a discerne semnalele biologice din acest zgomot. Cu toate acestea, acuratețea acestor metode a fost mai puțin decât satisfăcătoare. O problemă critică este că determinarea pragurilor de semnal și zgomot depinde adesea de deciziile subiective ale utilizatorilor.

Noul instrument scLENS, dezvoltat de noi, folosește teoria matricei aleatoare și testul de robustețe a semnalului pentru a diferenția automat semnalele de zgomot, fără a se baza pe utilizatorul subiectiv. input.

Primul autor Kim Hyun a declarat: „Anterior, utilizatorii trebuiau să decidă în mod arbitrar pragul pentru semnal și zgomot, ceea ce a compromis reproductibilitatea rezultatelor analizei și a introdus subiectivitatea. scLENS elimină această problemă prin detectarea automată a semnalelor folosind doar structura inerentă a datelor.”

În timpul dezvoltării scLENS, cercetătorii au identificat motivele fundamentale ale inexactităților în metodele de analiză existente. Ei au descoperit că metodele de preprocesare a datelor utilizate în mod obișnuit distorsionează atât semnalele biologice, cât și zgomotul. Noua abordare de preprocesare pe care o oferă scLENS este lipsită de astfel de distorsiuni.

Prin rezolvarea problemelor legate de pragul de zgomot determinat de alegerea subiectivă a utilizatorului și de distorsiunea semnalului în preprocesarea convențională a datelor, scLENS depășește semnificativ metodele existente în ceea ce privește acuratețea. În plus, scLENS automatizează procesul laborios de selecție a dimensiunii semnalului, permițând cercetătorilor să extragă semnale biologice în mod convenabil și automat.

Ci Kim a adăugat: „scLENS rezolvă probleme majore în analiza datelor transcriptomului unicelular, îmbunătățind substanțial acuratețea. și eficiența pe tot parcursul procesului de analiză Acesta este un prim exemplu al modului în care teoriile matematice fundamentale pot conduce inovarea în cercetarea în științele vieții, permițând cercetătorilor să răspundă mai rapid și mai precis la întrebările biologice și să descopere secrete ale vieții care au fost ascunse anterior.”

(Fluierul)