提供了一种新方法的3 d地图细胞的活动

正如很难理解对话不知道它的背景下,很难让生物学家们掌握基因表达的意义不知道细胞的环境。普林斯顿工程为了解决这个问题,研究人员已经开发出一种方法来阐明细胞的环境生物学家可以赚更多的基因表达信息的意义。

教授领导的研究人员计算机科学本拉斐尔,希望新系统将打开门识别罕见的癌症细胞类型和选择治疗方案和新精度。拉斐尔的资深作者纸5月16日发表在描述方法自然方法。

的基本技术把基因表达和细胞的环境,空间转录组(圣),已经存在了数年。科学家分解组织样本到微尺度网格和链接上的每个点网格与基因表达的信息。问题是,目前的计算工具只能分析基因表达在二维的空间格局。实验,使用多个片从一个单一的组织样本,如一个地区的大脑,心脏或肿瘤,很难合成为一条完整的细胞组织。

普林斯顿大学的研究人员的方法,称为粘贴(圣实验概率对齐),集成来自多个片的信息来自同一组织样本,提供三维视图内基因表达的肿瘤或发展的器官。当序列覆盖在一个实验是有限的,由于技术和成本的问题,也可以合并来自多个组织切片的信息粘贴到一个二维的共识与丰富的基因表达信息。

“我们的方法是出于观察,通常生物学家将执行多个实验从相同的组织,”拉斐尔说。“现在,这些复制实验并不完全相同的细胞,但它们来自同一组织,因此应该高度相似的。”

团队的技术可以使多个片从一个单一的组织样本,分类细胞根据其基因表达谱,同时保留在组织细胞的物理位置。

项目开始后在2020年的夏天最大的土地,一个数学集中器从普林斯顿大学2021级,拉斐尔的算法在计算生物学课程”。“兴奋快速发展的领域和机会来改善人类健康和疾病的理解,土地走近拉斐尔参与研究,并开始着手代码开发了粘贴的方法。他被主要研究作者建议由拉斐尔和罗恩•Zeira前普林斯顿大学博士后研究员正在研究科学家精密医疗公司实在。

土地的毕业论文的工作重点,他cowrote纸连同Zeira,拉斐尔和亚历山大•Strzalkowski计算机科学博士学位的学生。现在计算生物学家在纽约的纪念斯隆凯特林癌症中心城市,土地说Zeira和拉斐尔的指导追求研究生涯中起到了重要作用。

团队开发了他们的方法使用模拟基因表达数据从一个空间的转录组研究乳房肿瘤,组织切片之间的通信之前建立。然后他们评估的方法收集的数据样本大脑的前额叶皮层,具有已知结构层不同的细胞组成的具有独特的基因表达特征。

研究者还应用粘贴数据收集从四个不同的皮肤癌患者的活检。前面分析的数据显示一个复杂的细胞类型、高度混合的癌细胞和健康细胞。粘贴的方法,然而,显示明显的低空间相干性的三个病人的样本可能是因为实验序列覆盖率低。新的分析表明,这些细胞被分为连续的簇,生物更合理的场景。

”我们整合几片和有效提高覆盖率的数据,我们得到更多的空间相干组的细胞,这是更合理的每一个细胞类型中随机定位组织,“Zeira说。

到目前为止,最大的团队分析了样本数据集与九片心脏组织,但他们有自己的目标设定在实验小鼠胚胎,其中包括超过30片。除了计算考虑,如此规模的空间转录组的实验仍然昂贵对于许多实验室,拉斐尔说。

不过,他补充说,“我们希望有一个像粘贴这样的工具将鼓励更多的研究人员执行复制实验,因为现在他们可以使用额外的信息片之前,他们不能轻易做。”

研究文章中,“空间转录组数据的对齐和集成”,是由美国国家癌症研究所资助。

参考:Zeira R,土地,Strzalkowski,拉斐尔BJ。校准和空间转录组数据的集成。Nat方法。2022年。doi:10.1038 / s41592 - 022 - 01459 - 6

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