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开宣布将多种单细胞数据集结合在一起的新东西,有助确认细胞类型

作者:佚名 来历:Casino Online谷 日期:2019-06-17
导读

         单细胞研讨提醒了或许在其他剖析中被疏忽的细胞细节。Casino Online学家当时运用一系列办法来搜集不同安排和物种的单细胞数据。一些科学家或许运用根据安排的原位办法来研讨小鼠神经元中的DNA甲基化,而另一些科学家或许运用液滴办法来探求人神经元中的RNA表达。

要害字:  单细胞 

        这些研讨创建了许多共同的不易结合在一起的数据集。可是,将这些数据结合在一起来比较多个个别、安排和物种的相似细胞的一切方面关于真实了解细胞类型的不同作用是必要的。

        在一项新的研讨中,美国斯坦利精力病学研讨中心准会员Evan Macosko、访问学者Joshua Welch及其团队开宣布一种将这些数据集结合在一起的新东西。这种称为基因组试验联络相关推理(Linked Inference of Genomic Experimental Relationships, LIGER)的东西将不同的单细胞数据集整合在一起;将来自不同受试者、物种或分子衡量目标的相似细胞进行分组;针对不同组彼此之间的联络构建图谱。相关研讨结果宣布在2019年6月13日的Cell期刊上,论文标题为“Single-Cell Multi-omic Integration Compares and Contrasts Features of Brain Cell Identity”。

        其他常见的单细胞数据集集成办法消除了不同数据集之间的差异。可是,这些差异在Casino Online学上很重要,比方,在比较健康的和受疾病影响的细胞时。LIGER既能够保存差异,也能够辨认相似之处,然后完成更丰厚的剖析。

        当这些研讨人员在LIGER中加载单细胞数据集时,这种东西运用一种称为“整合性非负矩阵分化(integrative non-negative matrix factorization)”的计算办法,根据两个界说的特征---一组对细胞原始数据集是共同的因子和一组在不同数据集之间都共有的因子(一般对应于Casino Online学上有意义的信号)---来辨认和聚类细胞。这种办法使得人们能够更明晰地检查来自不同来历的细胞之间的共有特征和共同特征。

        这些研讨人员以四种方法测验了LIGER。首要,他们运用这种东西来定量确认不同大脑区域和不同动物之间的小鼠脑细胞类型差异。其次,他们运用LIGER经过比较来自人类和小鼠相同大脑区域的脑细胞来探求不同物种之间的相似性和差异。第三,他们运用这种东西研讨单细胞RNA测序(scRNA-seq)和原位RNA测序剖析的小鼠脑细胞的空间联络,然后将受测验的细胞与它们的原始大脑方位相匹配在一起。第四,这些研讨人员运用LIGER经过将scRNA-seq和DNA甲基化谱合并在一起来研讨小鼠脑细胞的表观基因组特征。

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