SCENIC выявил три типа клеток при олигодендроглиоме и два при меланоме
Краткое изложение публикации в сообществе «Врачи РФ» от .
Алгоритм SCENIC анализирует данные секвенирования РНК отдельных клеток и оценивает активность генов-регуляторов. В исследовании бельгийские ученые применили его к данным о клетках мышиного мозга, олигодендроглиомы и меланомы; результаты опубликованы в 2017 году в журнале Nature Methods. На наборе данных мышиного мозга алгоритм выделил 151 регулон из 1046 исходных модулей коэкспрессии, а кластеризация клеток оказалась точнее, чем у многих специализированных методов. Анализ 4043 клеток из шести опухолей олигодендроглиомы и 1252 клеток из 14 поражений меланомы позволил обнаружить три типа клеток при олигодендроглиоме и два при меланоме. Обычный кластерный анализ выявлял только тип ткани, из которой происходили раковые клетки.
Главное
- SCENIC оценивает активность регулонов в отдельных клетках по данным секвенирования РНК.
- В данных мышиного мозга алгоритм выделил 151 регулон из 1046 модулей коэкспрессии.
- В наборе олигодендроглиомы были данные о 4043 клетках из шести опухолей.
- В наборе меланомы были данные о 1252 клетках из 14 поражений.
Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только для медицинских специалистов с высшим медицинским образованием.
Войти Регистрация