Nowa metoda matematyczna rewolucjonizuje analizę danych genomowych: zwiększa precyzję i szybkość

WarsawNaukowcy z Narodowego Uniwersytetu Singapuru opracowali nową metodę analizy danych z sekwencjonowania RNA pojedynczych komórek (scRNA-seq). Technika ta, nazwana scAMF (Analiza Pojedynczych Komórek przez Dopasowywanie Rozmaitości), zwiększa dokładność i szybkość interpretacji tych danych. Dzięki zaawansowanej matematyce, scAMF zmniejsza szum w danych, jednocześnie zachowując istotne informacje biologiczne. Nowa metoda może przyspieszyć badania w dziedzinach takich jak rak i choroba Alzheimera.

Tradycyjne metody analizy transkryptomiki pojedynczych komórek (scRNA-seq) często nie radzą sobie z niejednorodnymi danymi, które wynikają z różnic biologicznych oraz błędów technicznych. Powszechnie stosowane techniki, takie jak imputacja genomowa i metody oparte na grafach, nie zapewniają precyzyjnej identyfikacji typów komórek. scAMF rozwiązuje te problemy, korzystając z szeregu zaawansowanych technik, w tym:

• Transformacja danych w celu redukcji szumów
• Dopasowanie rozmaitości z wykorzystaniem miar najbliższych sąsiadów
• Weryfikacja klasteryzacji bez nadzoru

scAMF gromadzi komórki tego samego typu, bazując na ich ekspresji genów, w bardziej zwięzły sposób, jednocześnie zachowując odrębność różnych typów komórek. To umożliwia badaczom przeprowadzanie precyzyjniejszych analiz i odkrywanie ukrytych różnic między komórkami.

Zobacz również:

Dzisiaj · 17:42

Nowe badania: wpływ języka matek na poziom oksytocyny u niemowląt i rozwój społeczny

scAMF jest istotne, ponieważ umożliwia tworzenie szczegółowych map komórkowych. Obecnie tworzenie takich map jest trudne z powodu problemów z identyfikacją małych grup komórek, a starsze metody już nie są skuteczne. Naukowcy stosują teraz scAMF w nowym podejściu krok po kroku, aby znaleźć rzadkie typy komórek i budować szczegółowe mapy komórkowe. Ta metoda pomaga analizować różnorodność wewnątrz komórek, od typowych do rzadkich subpopulacji, dostarczając jasne zrozumienie funkcji i różnic komórkowych.

Postępy w technologii scAMF mają istotny wpływ. Poprzez zwiększenie dokładności klasyfikacji typów komórek i poprawę wizualizacji danych, scAMF znacząco wzbogaca naszą wiedzę o złożonych systemach biologicznych. Na przykład w projekcie Human Brain Cell Atlas, scAMF już zidentyfikował nowe podtypy komórek i geny markerowe, co pokazuje jego zdolność do odkrywania nowych informacji biologicznych.

Nowe ramy działania nie tylko rozwiązują obecne problemy, ale również stwarzają nowe możliwości dla badań biomedycznych. Są wydajniejsze obliczeniowo, bardziej precyzyjne i lepiej zachowują dane, co czyni je silnym narzędziem dla naukowców. Ulepszenia wprowadzone przez scAMF mogą potencjalnie prowadzić do nowych zastosowań w badaniach naukowych i klinicznych, pomagając nam szybciej zrozumieć choroby na poziomie komórkowym.