Novo estudo revoluciona a análise de dados genômicos com método matemático avançado

São PauloPesquisadores da Universidade Nacional de Singapura desenvolveram um novo método para analisar dados de sequenciamento de RNA de célula única (scRNA-seq). Esta técnica, chamada scAMF (Análise de Célula Única via Ajuste de Coletor), melhora a precisão e a velocidade na interpretação desses dados. Utilizando matemática avançada, o scAMF reduz o ruído nos dados enquanto preserva informações biológicas importantes. Este novo método pode acelerar a pesquisa em áreas como câncer e doença de Alzheimer.

Métodos tradicionais de análise de RNA de célula única (scRNA-seq) frequentemente falham em lidar com a inconsistência dos dados, que pode ser causada por diferenças biológicas e erros técnicos. Técnicas comuns, como imputação genômica e métodos baseados em gráficos, não conseguem identificar com precisão os tipos celulares. scAMF resolve esses problemas utilizando várias técnicas avançadas, incluindo:

• Transformação de dados para redução de ruído
• Ajuste de variedades usando métricas de vizinhos mais próximos compartilhados
• Validação de agrupamento não supervisionado

O scAMF agrupa células do mesmo tipo com base na sua expressão gênica de forma mais precisa, mantendo diferentes tipos celulares bem separados. Isso permite que pesquisadores realizem análises mais detalhadas e descubram diferenças sutis entre as células.

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scAMF é crucial pois facilita a criação de mapas detalhados de células. Atualmente, criar esses mapas é desafiador devido à dificuldade em identificar pequenos grupos celulares, e métodos antigos já não são eficazes. Os pesquisadores agora utilizam scAMF em uma nova abordagem passo a passo para encontrar tipos celulares raros e construir mapas celulares detalhados. Este método permite examinar a variedade dentro das células, desde os tipos comuns até subpopulações raras, proporcionando uma compreensão clara das funções e diferenças celulares.

Os avanços na tecnologia scAMF têm efeitos significativos. Ao tornar a classificação de tipos de células mais precisa e melhorar a visualização de dados, o scAMF pode aumentar substancialmente nosso conhecimento sobre sistemas biológicos complexos. Por exemplo, no projeto Human Brain Cell Atlas, o scAMF já identificou novos subtipos celulares e genes marcadores, demonstrando sua capacidade de descobrir novas informações biológicas.

Este novo framework não apenas resolve problemas atuais, mas também cria novas oportunidades para a pesquisa biomédica. Ele é eficiente em termos de computação, mais preciso e preserva dados de maneira superior, tornando-se uma ferramenta poderosa para os cientistas. As melhorias proporcionadas pelo scAMF têm o potencial de gerar novas aplicações em pesquisas e clínicas, acelerando nossa compreensão de doenças a nível celular.