Новый инструмент для понимания клеток в здоровье и болезни

Платформа анализа данных CellBench, первая в своём роде, помогает исследователям выбирать лучший инструмент для интерпретации огромных объёмов данных, генерируемых в исследованиях одиночных клеток (single-cell).

Точная интерпретация этих наборов данных поможет объяснить жизненно важную и разнообразную роль клеток в здоровье и болезни. Платформа была опубликована в журнале Nature Methods.

Свободно доступная платформа, включающая программное обеспечение и несколько эталонных наборов данных, сравнивает производительность тысяч различных вариантов анализа single-cell. Это позволяет исследователям идентифицировать лучший метод для решения их конкретных задач.

Проект возглавляли адъюнкт-профессор Мэттью Ричи и г-н Луи Тянь из Института медицинских исследований Уолтера и Элизы Холл, а также д-р Ким-Ан Ле Као и г-н Ал Дж. Абади из Мельбурнского университета.

Осмысление массива данных

Многое всё ещё неизвестно о триллионах клеток в человеческом теле. В стремлении лучше понять клетки и их роль в здоровье и болезни метод single-cell секвенирования стал горячей темой исследований.

За последние пять лет произошёл взрывной рост новых инструментов анализа для интерпретации single-cell данных. Это оставило исследователям сотни вариантов для выбора в сложной задаче интерпретации больших и сложных биологических наборов данных.

Адъюнкт-профессор Ричи отметил, что способность идентифицировать и определять каждую клетку и её активность бесценна для профилактики и лечения болезней.

Обеспечение эталонного анализа

Д-р Ким-Ан Ле Као заявила, что выбор правильного инструмента анализа данных имеет решающее значение для избежания вводящих в заблуждение результатов или неверной биологической интерпретации данных.

Адъюнкт-профессор Ричи отметил, что очевиден реальный спрос на инструмент для тестирования методов single-cell анализа, поскольку их исследование уже было загружено более 3000 раз на препринт-сервере bioRxiv, а их данные уже использовались в пяти других научных работах.

Исследователи надеются, что платформа будет способствовать более строгому тестированию, что приведёт к разработке более качественных методов анализа данных в будущем. В конечном счёте, они надеются, что платформа поможет исследователям делать новые открытия и разрабатывать более эффективные методы терапии для основных проблем здравоохранения нашего времени.