Ein großer Fortschritt bei der Analyse von Einzelzell-RNA-Daten
Forscher haben ein computergestütztes Tool entwickelt, das eine genaue vergleichende Analyse komplexer Einzelzellsequenzierungsdaten durchführen kann
Neue Entwicklungen in biologischen Hochdurchsatzstudien bedeuten, dass die Gene, die in nur einer einzigen Zelle aktiv sind, jetzt bestimmt werden können. Die Analyse der daraus resultierenden komplexen Datensätze kann jedoch eine Herausforderung sein. Ein Team an der Universität Osaka hat nun CAPITAL entwickelt, ein neues Berechnungsinstrument für den Vergleich komplexer Datensätze aus einzelnen Zellen.
Symbolbild
Computer generated picture
Überblick über CAPITAL: ein Algorithmus zum Vergleich von Pseudozeit-Trajektorien mit Verzweigungen
Yuki Kato
Die RNA-Sequenzierung liefert Informationen über die Teilmenge der Gesamtpopulation von Genen, die aktiv exprimiert werden oder "angeschaltet" sind. Mit dem technologischen Fortschritt ist es möglich geworden, die RNA-Population einer einzigen Zelle zu sequenzieren. Dies kann viele Informationen über die spezifischen Veränderungen in der Genexpression liefern, die auftreten, wenn eine große Population gemischter Zellen dynamische Übergangsprozesse durchläuft, wie z. B. Differenzierung oder Zelltod, da jede einzelne Zelle spezifisch analysiert werden kann, anstatt alle verschiedenen Zelltypen zusammenzufassen.
CAPITAL wurde speziell für den Vergleich komplexer Datensätze von Einzelzellen entwickelt, die Übergangsprozesse durchlaufen. Diese Analysen werden durch die Definition einer "Pseudo-Zeit-Trajektorie" durchgeführt, die die Zellen entlang eines hypothetischen Pfades platziert, der ihren Fortschritt durch den Übergangsprozess widerspiegelt. Diese Bahnen sind nicht immer geradlinig und linear, sie können sehr komplex und verzweigt sein. In der Vergangenheit konnten nur lineare Trajektorien für den Vergleich ausgerichtet werden, aber die Innovation des Teams bedeutet, dass komplexe verzweigte Trajektorien nun genau und automatisch ausgerichtet und verglichen werden können.
Nach der Entwicklung des für CAPITAL verwendeten Algorithmus, der eine als Baumausrichtung bekannte Methode implementiert, testeten sie ihn sowohl an synthetischen Datensätzen als auch an authentischen Datensätzen von Knochenmarkszellen. Die Ergebnisse zeigen, dass CAPITAL statistisch genauer und robuster ist als die bisherigen Rechenalgorithmen und somit einen großen Fortschritt gegenüber diesen Methoden darstellt.
Der Vergleich von Trajektorien ist eine leistungsstarke Analyse, die beispielsweise die Dynamik der Genexpression zwischen verschiedenen Spezies identifizieren kann, um Informationen über evolutionäre Prozesse zu erhalten. "Wir haben in dieser Studie gezeigt, dass CAPITAL die Existenz unterschiedlicher molekularer Muster zwischen Menschen und Mäusen aufdecken kann, selbst wenn die Expressionsmuster ähnlich sind und konserviert zu sein scheinen", sagt der Erstautor Reiichi Sugihara. "Dies wird die Identifizierung neuer Regulatoren ermöglichen, die das Zellschicksal bestimmen." Diese Technologie ist nicht nur auf diese Art von Daten beschränkt, wie der Hauptautor Yuki Kato erklärt: "Unser neuartiges Berechnungstool kann auf eine breite Palette von Hochdurchsatzdatensätzen angewendet werden, einschließlich pseudotemporaler, räumlicher und epigenetischer Daten."
Diese leistungsstarke neue Technik wird den globalen Vergleich von Einzelzellverläufen ermöglichen, was zur Identifizierung neuer krankheitsassoziierter Gene führen kann, die mit früheren Vergleichsmethoden nicht identifiziert werden konnten. Somit stellt CAPITAL einen bedeutenden Fortschritt auf dem Gebiet der Einzelzellbiologie dar.
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