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科学家研发出细胞样本分析新方法澳门新葡新京

发布时间:2020-03-12 23:49编辑:材料信息浏览(144)

    瑞士苏黎世大学研究人员近日研发出一种细胞样本分析新方法,能将每个样本可观察到的蛋白质数量大幅增加,从而生成不同细胞状态下的全面细胞组织图谱。这种新方法已应用在肿瘤诊断领域,还将有助于发展精准医学。

    研究人员依靠生物信息学技术来确定哪些基因在单个细胞中表达。但他们不得不解决通过不同的研究方案和批量效应引入的噪音。Garmire最近从夏威夷大学加入密歇根大学并且是密歇根大学医学院生物信息学核心的新任教授,他发现了一种更有效的方法,可以使用测序实验过程中产生的同一组数据来识别细胞之间的差异。她没有依赖基因表达,而是发现了所谓的单核苷酸变体(SNV)可以消除这种不确定性。对于SNV,你正在处理二进制,0和1的数字。无论是否存在突变。

    目前这一新方法已被用于肿瘤治疗,用于发现不同类型肿瘤患者的肿瘤细胞特征,研究人员希望实验结果提供的信息能够支持个体化治疗的临床决策。

    在基因组学的一项重大进展中,现在可以通过一种称为单细胞RNA测序(scRNA-seq)的技术,在任何给定时间观察单个细胞正在做什么。该方法观察细胞中信使RNA(mRNA)的量,并将其与其他细胞进行比较,以寻找基因表达的差异。

    研究人员比喻说,可以将生物学家想象成记者,每次实验都是对细胞的一次采访,使用标准免疫荧光技术可以问3个问题,而使用4i就可以同时讨论40多个话题。

    这种测序中的很多噪音来自于你必须以极低的数量和不同的批次测量样品,她解释道。例如,研究人员正在分析的组织样本可能不适合放在一个平板上,一个用于容纳细胞样本的设备,因此必须分成两个平板。由于这种分裂而产生的差异称为批量效应。基因组学研究人员必须纠正这些批次效应,但这个过程可能会产生一个难题:您如何知道差异是批次效应还是细胞之间的真正差异?

    上述研究成果发表在新一期美国澳门新葡新京官方网站,《科学》杂志上。

    在个性化医疗时代,科学家们正在使用新的遗传和基因组见解来帮助他们确定给定患者的最佳治疗方案。就癌症而言,迈向这些治疗的第一步是研究肿瘤细胞的行为,以找出用于攻击它们的最佳药物。

    科学家研发出细胞样本分析新方法

    生物信息学是使用计算机程序收集和分析复杂生物数据的术语。这是一个相对较新的领域,它产生于收集大量生物数据的能力,如DNA和蛋白质序列。

    为了处理这种新方法收集到的海量复杂生物信息,研究人员还开发了一种用于可视化和分析的计算机程序,它能生成细胞中多重蛋白质分布的抽象但有代表性的图谱。

    这一切意味着什么

    这种新方法被称为迭代间接免疫荧光成像。标准免疫荧光技术通常只能标记3种蛋白质,而4i可为临床医生提供来自每个个体样本的大量数据。

    数据的新用途

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