Новый инструмент для масштабного анализа одиночных клеток
Новое исследование под руководством Хольгера Хейна из Centro Nacional de Análisis Genómico (CNAG-CRG) представляет сложную вычислительную платформу для анализа уровней экспрессии генов в одиночных клетках, способную обрабатывать миллионы индивидуальных клеток. Работа, опубликованная в текущем выпуске научного журнала Genome Research, сообщает о первом инструменте, способном анализировать такие большие наборы данных single-cell RNA-seq. Это значительно расширяет пределы исследований генома одиночных клеток.
Все клетки одного организма имеют один и тот же геном, но каждая клетка обладает потенциалом дифференцироваться в любую ткань или орган посредством экспрессии генов. Ученые по всему миру изучают, что отличает одну клетку от другой. Одна из текущих задач исследований генома — анализ множества индивидуальных клеток для обнаружения и идентификации этих различий. Изучая экспрессию генов одной клетки за раз, ученые теперь могут описывать гетерогенность образца с беспрецедентным разрешением и без предварительных знаний о его составе.
Крупномасштабные проекты по изучению одиночных клеток привели к идентификации ранее неизвестных типов клеток и созданию всеобъемлющих клеточных карт организмов. В рамках проекта Human Cell Atlas исследователи стремятся создать атлас всех типов клеток, из которых состоит тело человека. Однако такие исследования создают огромные объемы данных секвенирования, и анализ больших наборов данных является серьезной проблемой.
Группа ученых из CNAG-CRG в сотрудничестве с исследователями из Университета Помпеу Фабра (UPF) и Испанского консорциума биомедицинских исследований редких заболеваний (CIBERER) разработала эффективную вычислительную платформу, которая позволяет обрабатывать, анализировать и интерпретировать такие масштабные эксперименты с одиночными клетками. Группа продемонстрировала возможности своей стратегии, проанализировав одно из крупнейших исследований одиночных клеток, охватывающее 1,3 миллиона индивидуальных клеток развивающегося мозга мыши.
«BigSCale чрезвычайно эффективен в идентификации генов, специфичных для типа клеток, что значительно помогает в последующей интерпретации экспериментов», — говорит Хольгер Хейн, руководитель группы CNAG-CRG и старший автор исследования.
Новизна аналитического инструмента BigSCale заключается в численной модели, которая чувствительно определяет различия между одиночными клетками. После картирования различий между отдельными клетками их можно сгруппировать в популяции клеток, чтобы описать клеточную сложность данной ткани. Поскольку практически все ткани состоят из разных типов и подтипов клеток, такой анализ может способствовать беспристрастной, углубленной характеристике без начальных гипотез. Дифференциально экспрессируемые гены-маркеры между субпопуляциями помогают исследователю связать клетки с уже имеющимися знаниями об анатомии ткани или описать функции вновь открытых типов клеток.
Кроме того, инструмент был разработан для решения будущих задач, связанных с большими наборами данных. «Стоимость получения профилей одиночных клеток снижается, и мы видим исследования с растущим количеством клеток», — добавляет д-р Хейн. В этом отношении модуль в рабочем процессе BigSCale позволяет анализировать миллионы клеток с помощью стратегии направленной конволюции. Здесь транскриптомы одиночных клеток из схожих клеток объединяются в индексные клетки, что значительно сокращает объем данных для обработки.
С новым инструментом группа проанализировала набор данных из 1,3 миллиона клеток, общедоступный ресурс от 10x Genomics. «BigSCale позволил нам глубоко заглянуть в процессы развития мозга мыши и охарактеризовать даже редкие типы нейрональных клеток», — сказал Джованни Яконо, первый автор работы.
В частности, большое количество клеток позволило группе детально изучить небольшую транзиторную популяцию клеток Кахаля–Ретциуса и описать основные подструктуры, связанные с различными стадиями дифференцировки, пространственной организацией и клеточной функцией.
«Платформа BigSCale предоставляет мощное решение практически для любого вида и даже применима вне контекста РНК-секвенирования, — объясняет д-р Хейн. — Мы ожидаем, что она внесет вклад в интерпретацию крупномасштабных исследований, таких как проект Human Cell Atlas».