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一種“ Fin大發網gerprint”人類細胞的方法

研究人員說,一種用於分析單個人體細胞數據的新方法可能是診斷某些最具毀滅性疾病(包括癌症和自身免疫性疾病)的一步。

通過將單細胞分析技術與機器學習算法相結合,由Garvan醫學研究所的研究人員領導的團隊開發了一種“指打麻將賺現金紋”人類細胞的方法。

該方法稱為“ scPred”,已在雜誌上發布 基因組生物學可以早期發現癌症,識別自身免疫性疾病根源的細胞,並有助於個性化針對個別患者的治療。

Garvan-Weizmann細胞基因組學中心主任Joseph Powell副教授說:“我們已經開發出一種新的方法來鑑定非常特殊的細胞類型,這使我們處於醫學診斷領域一個重要的新前沿。”他領導了這項研究,目前正致力於將該方法轉化為臨床診斷測試。

仔細觀察人體細胞

“長期以來,我們主要根據在細胞表面或細胞內部發現的有限數量的標記物,對人體中的不同細胞進行分類。我們現在了解到的是,在一個’類型’下面有一個不同細線上 捕 魚 機胞類型的多樣性-例如,即使不同的癌細胞都可能具有相同的細胞表面標記,但這些細胞中只有一個亞組實際上可能會形成轉移性腫瘤。”必發網討厭鮑威爾妞妞鐵支教授。

研究人員開發了一種分析單個細胞轉錄本的新方法-一種測量在不同細胞中活躍的基因的方法,該方法提供了有關使細胞獨特的廣泛信息。

團隊的方法scPred解決了在大量生成的筆錄數據中確定哪些可以提供定義單元格類型的最有用信息的挑戰。

“我們的scPred方法首先會折疊單個單元格中的所有轉錄數據-而不是立即嘗試估計20,000個事物,而是找出這20,000個中的哪些模式在區分一種細胞類型與另一種細胞類型方面最具預測力。

第一作者JoséAlquicira-Hernández解釋說:“ scPred然後根據這些模式對統計模型進行“訓練”,以測試哪些特徵使某種細胞類型與另一種細胞“最不同”(可以認為是唯一的指紋)。昆士蘭大學的學生。

診斷的新維度

一旦確定了某種細胞類型的“指紋”,研究人員就可以使用訓練有素的模型在世界上任何地方的數據集中的任何其他樣品中尋找相同的細胞類型。研究人員已使用美國斯坦福大學合作者分析的結直腸癌細胞數據集驗證了scPred方法。使用scPred模型,研究人員能夠以超過98%的準確度從組織樣本中識別癌細胞。

研究人員說,他們的方法大大提高了cel的分辨率hoya娛樂城1型,可能會發現超出當前醫學診斷範圍的患病細胞。

翻譯給病人

得益於先進的單細胞測序方法,研究人員可以在單個細胞的轉錄本中拍攝20,000多種不同信息的快照,並且一次可以對成千上萬個細胞進行拍攝-新方法為診斷應用打開了技術之門,第一次。

通過Garvan-Weizmann細胞基因組學中心,研究人員現在正在轉向 通博娛樂城將方法轉換為臨床實踐認可測試的下一階段。

“我們的scPred方法為我們提供了更早發現的可能性;它可能使我們能夠確定癌症患者的階段,他們將對哪些潛在藥物做出反應,或者他們的腫瘤細胞是否具有表明對化療耐藥的特徵。新方法是巨大的。”鮑威爾副教授說。

推薦人線上娛樂城評價由於:Alquicira-Hernandez,J.,Sathe,A.,Ji,H.P.等。 (2019)scPred:準確的su博馬娛樂城從單細胞RNA-seq數據進行細胞類型分類的常規方法。 基因組生物學 20,264 doi:10.1186 / s13059-019-1862-5 

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