Sinqapur Milli Universiteti tərəfindən

Sadie Harley tərəfindən redaktə edilib , Robert Egan tərəfindən nəzərdən keçirilib

 Redaktorların qeydləri

 GIST

Tercih edilən mənbə kimi əlavə edin

CellScope iş axınına ümumi baxış. CellScope əvvəlcə informativ genləri seçir və iki addımlı manifold uyğunlaşdırma prosesindən istifadə edərək səs-küyü azaldır, sonra hüceyrələri hüceyrə növləri və alt tipləri iyerarxiyasına salmaq üçün hüceyrələrarası oxşarlıq qrafiki qurur. Hüceyrələrin vahid manifold yaxınlaşması və proyeksiyası (UMAP) xəritəsini və klasterlərin necə bölündüyünü göstərən ağac tipli görünüşü, eləcə də ev təsərrüfatı, orta dərəcədə hüceyrə tipi ilə əlaqəli və ya güclü hüceyrə tipi ilə əlaqəli olaraq qruplaşdırılmış genləri çıxarır. Mənbə: Nature Communications

Sinqapur Milli Universitetinin (NUS) tədqiqatçıları tək hüceyrəli RNT ardıcıllığı (scRNA-seq) məlumatlarını təhlil etmək üçün çoxfunksiyalı uyğunlaşdırmadan istifadə edən yüksək performanslı tək hüceyrəli analiz çərçivəsi olan CellScope hazırlayıblar. Bu çərçivə müxtəlif hüceyrə növlərini xəritələşdirən və onların daha incə alt tiplərə necə qruplaşdığını göstərən ətraflı “hüceyrə atlasları” yaratmağa kömək edir.

Təkhüceyrəli atlaslar ölçüsü və mürəkkəbliyi artdıqca, bir çox mövcud alətlər mənalı bioloji siqnalları səs-küydən ayırmaqda çətinlik çəkir və hüceyrə təşkilatının dinamik və iyerarxik təbiətini əks etdirə bilmir. Onlar tez-tez tək səviyyəli gen markerlərinə və məhdud klasterləşmə qətnaməsinə əsaslanırlar ki, bu da geniş hüceyrə növlərinin ixtisaslaşmış altpopulyasiyalara necə bölündüyünü araşdırmağı çətinləşdirir.

NUS Statistika və Məlumat Elmləri Departamentindən dosent Yao Zhiganqın rəhbərlik etdiyi tədqiqat qrupu, birdən çox klasterləşmə səviyyələrində yüksək qətnaməli “hüceyrə atlasları” qurmaq üçün bir çərçivə olan CellScope hazırladı.

CellScope, hər bir hüceyrənin minlərlə gen arasında ölçülməsinə baxmayaraq, hüceyrələr arasındakı mənalı bioloji fərqin çox vaxt daha aşağı ölçülü bir quruluşda (“manifold”) təsvir edilə biləcəyi fikrinə əsaslanır. Lakin, bu ölçmələrə iki əsas səs-küy mənbəyi təsir göstərir: demək olar ki, bütün hüceyrələrdə aktiv olan və hüceyrə növlərini ayırd etməyə kömək etməyən evdarlıq genləri və ardıcıllıq prosesindən yaranan texniki səs-küy.

İki mərhələli yanaşmadan istifadə edərək, CellScope əvvəlcə siqnalı ev təsərrüfatı ilə idarə olunan variasiyadan ayırmaq üçün gen seçimini həyata keçirir, sonra isə yaxın qohum populyasiyaların ayrılmasını yaxşılaşdırmaq üçün hüceyrə təmsilçiliyini səssizləşdirir . Bu iş Vaşinqton Universitetinin Fred Hatçinson Xərçəng Mərkəzindən professor Cessika LI ilə əməkdaşlıq çərçivəsində həyata keçirilib.

Tədqiqatdakı irəliləyiş Nature Communications jurnalında dərc olunub .

Çərçivə bir neçə əsas komponenti bir iş axınında birləşdirir. Buraya adaptiv gen seçimi, çoxsahəli struktur əsasında səs-küyün azaldılması, çoxsaylı qətnamələr üzrə iyerarxik klasterləşmə və klasterlərin bir-biri ilə necə əlaqəli olduğunu göstərən ağac tipli vizuallaşdırma daxildir. Həmçinin, genləri sadəcə “marker” və ya “marker olmayan” kimi etiketləmək əvəzinə, genlərin əhəmiyyətinin müxtəlif klasterləşmə səviyyələrində necə dəyişə biləcəyini izləyən dinamik “molekulyar kimlik” sistemi təqdim olunur.

CellScope insan və siçan model toxumalarından əldə edilən 36 tək hüceyrəli məlumat dəsti üzərində qiymətləndirildi. Geniş istifadə edilən alətlərlə müqayisədə, CellScope daha çox məlum hüceyrə etiketləri ilə uyğun gələn nəticələr verdi və bunu geniş əl ilə dəqiq tənzimləmə tələb etmədən etdi.

Bu performans testlərindən əlavə, CellScope tədqiqatçılara yeni bioloji kəşflər də aşkar etməyə kömək etdi. Məsələn, COVID-19 xəstələrinin qan nümunələrində xəstəliyin şiddəti artdıqca daha da nəzərə çarpan immun hüceyrə dəyişikliklərini müəyyən etdi.

Professor Yao dedi: “CellScope, artan texniki inkişafdan daha çox şey ifadə edir. Əksinə, bu, manifold uyğunlaşmasının nəzəri təməli üzərində qurulmuş tamamilə yeni bir çərçivədir.”

Professor Yao əlavə edib ki, “CellScope tək hüceyrəli analizə ciddi həndəsi ideyalar gətirməklə mürəkkəb bioloji məlumatların altında yatan daxili aşağı ölçülü strukturu qiymətləndirmək üçün innovativ bir yol təqdim edir. Eyni zamanda, bu, çərçivənin geniş əl ilə tənzimləmə olmadan yüksək dəqiqliyə, hesablama səmərəliliyinə və güclü şərhə nail olmasına imkan verir”.

Komanda gələcəkdə CellScope-un inkişafını və saxlanmasını davam etdirməyi, o cümlədən onun məkan transkriptomikası və multimodal omiks kimi yeni məlumat növləri ilə uyğunluğunu genişləndirməyi və əlavə hüceyrə alt tiplərini və xəstəliklə əlaqəli siqnalları aşkar etmək üçün böyük ictimai məlumat dəstlərinin sistematik şəkildə yenidən təhlilini təmin etməyi planlaşdırır.

Nəşr detalları

Bingjie Li və digərləri, CellScope: ağac strukturlu təmsilçiliyi olan yüksək performanslı hüceyrə atlası iş axını, Nature Communications (2025). DOI: 10.1038/s41467-025-67890-3

Jurnal məlumatları: Nature Communications 

Əsas anlayışlar

hominoidlərBioinformatikaRəqəmsal texnikalar

Sinqapur Milli Universiteti tərəfindən təmin edilir