Une méthode mathématique révolutionnaire pour l'analyse des données génomiques : découverte à Singapour

ParisDes chercheurs de l'Université Nationale de Singapour ont mis au point une nouvelle méthode pour l'analyse des données de séquençage d'ARN à cellule unique (scRNA-seq). Cette technique, appelée scAMF (Single-cell Analysis via Manifold Fitting), améliore la précision et la rapidité de l'interprétation de ces données. En utilisant des mathématiques avancées, scAMF réduit le bruit dans les données tout en conservant les informations biologiques essentielles. Cette innovation pourrait accélérer la recherche dans des domaines comme le cancer et la maladie d'Alzheimer.

Les méthodes traditionnelles d'analyse du séquençage d'ARN à cellule unique (scRNA-seq) échouent souvent à gérer les données incohérentes dues à des différences biologiques et des erreurs techniques. Les techniques courantes comme l'imputation génomique et les méthodes basées sur les graphes n'identifient pas correctement les types cellulaires. scAMF résout ces problèmes en utilisant plusieurs techniques avancées, telles que :

• Transformation des données pour réduire le bruit
• Ajustement des variétés à l'aide de métriques de voisins partagés
• Validation de la classification non supervisée

scAMF regroupe les cellules du même type en fonction de leur expression génique de manière plus serrée tout en gardant les différents types de cellules bien distincts. Cela permet aux chercheurs d’effectuer des analyses plus précises et de découvrir des différences cachées entre les cellules.

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scAMF joue un rôle crucial en facilitant la création de cartes cellulaires détaillées. Actuellement, cette tâche est ardue, car il est difficile de distinguer de petits groupes de cellules et les anciennes méthodes s'avèrent inefficaces. Les chercheurs utilisent maintenant scAMF dans une nouvelle démarche progressive pour identifier les types de cellules rares et élaborer des cartes cellulaires précises. Cette méthode permet d'examiner la diversité cellulaire, des types courants aux sous-populations rares, offrant ainsi une compréhension claire des fonctions et des différences entre les cellules.

Les avancées de la technologie scAMF ont des effets significatifs. En rendant la classification des types cellulaires plus précise et en améliorant la visualisation des données, scAMF peut considérablement enrichir notre compréhension des systèmes biologiques complexes. Par exemple, dans le cadre du projet Human Brain Cell Atlas, scAMF a déjà identifié de nouveaux sous-types de cellules et des gènes marqueurs, démontrant sa capacité à révéler de nouvelles informations biologiques.

Ce nouveau cadre non seulement résout les problèmes actuels mais ouvre aussi de nouvelles perspectives pour la recherche biomédicale. Il est plus efficace en calcul, plus précis et conserve mieux les données, en faisant un outil puissant pour les scientifiques. Les améliorations apportées par scAMF peuvent potentiellement aboutir à de nouvelles recherches et applications cliniques, nous aidant à comprendre les maladies au niveau cellulaire plus rapidement.