Genome Research publie un numéro spécial dans Single-cell Genomics

Genome Research publie un numéro spécial dans Single-cell Genomics
Genome Research publie un numéro spécial dans Single-cell Genomics

1er octobre 2021 – Genome Research (https://genome.org) publie un numéro spécial mettant en évidence les nouvelles avancées et connaissances en génomique à cellule unique.

Ce numéro spécial est édité par le Dr Nicholas Navin, le Dr Orit Rozenblatt-Rosen et le Dr Nancy Zhang, dont l’expertise dans les statistiques, le développement de méthodes unicellulaires, la biologie du cancer et les approches informatiques, a dirigé la compilation de ce que le Dr Navin, professeur distingué Grady Saunders et directeur du CPRIT Single Cell Genomics Center au MD Anderson Cancer Center, décrit comme « une importante collection d’articles et de revues, couvrant les derniers développements de pointe dans le domaine dans des domaines tels que les méthodes de calcul, les bases la recherche et les applications biomédicales.

Le Dr Zhang, Ge Li et Ning Zhao, professeur de statistiques et vice-doyen des programmes de doctorat de Wharton à la Wharton School de l’Université de Pennsylvanie, expliquent qu’« avec l’évolution rapide de la technologie, la demande d’outils informatiques pour exploiter la technologie et exploiter le les ensembles de données complexes de grande dimension se multiplient. Ce numéro met en lumière les recherches sur le développement de ces nouvelles méthodes de calcul pour l’identification et la classification des types cellulaires (Aevermann et al. 2021 ; Kimmel et Kelley 2021), l’épigénétique unicellulaire (Ohnuki et al. 2021 ; Ku et al. 2021) et la transcriptomique spatiale (Miller et al. 2021) parmi d’autres domaines de la génomique unicellulaire.

Le Dr Rozenblatt-Rosen, responsable de la génomique cellulaire et tissulaire et chercheur principal chez Genentech, membre du groupe Roche, souligne l’application de nouveaux outils à un large éventail de questions de longue date ; « Ce numéro spécial fournit des informations importantes pour la communauté à travers de nombreux aspects du domaine de la génomique unicellulaire, y compris la façon dont les progrès technologiques et informatiques ont conduit à des découvertes scientifiques percutantes dans de nombreux domaines de la biologie. Des exemples d’application de ces avancées appliquées au déchiffrement de la fonction biologique sont également présentés (Wang et al. 2021b; Xu et al. 2021), ainsi que des atlas de référence unicellulaires, qui sont des ressources communautaires qui devraient être utiles dans la population future. vastes études de la maladie (Nieto et al. 2021). « La génomique unicellulaire nous a donné une nouvelle perspective pour mieux comprendre la santé et la maladie », souligne encore Rozenblatt-Rosen.

En plus des recherches originales, quatre articles de revue Perspective donnent un aperçu du passé, du présent et de l’avenir du domaine, y compris l’utilisation de la transposase pour développer des approches de génomique unicellulaire (Adey 2021), des approches informatiques pour étudier la transcriptomique spatiale (Dries et al. 2021), les états des cellules cancéreuses dans les tumeurs et les propriétés des phénotypes cancéreux (Barkley et al. 2021) et l’application de méthodes génomiques unicellulaires pour étudier les maladies courantes et la variation au niveau de la population (Auerbach et al. 2021). Le Dr Zhang résume : « Ainsi, ce numéro spécial donne une perspective de ce domaine dynamique au carrefour du développement de la technologie monocellulaire et des applications à haut débit pour approfondir la compréhension de la biologie et de la maladie ».

Les références:

Aevermann B, Zhang Y, Novotny M, Keshk M, Bakken T, Miller J, Hodge R, Lelieveldt B, Lein E, Scheuermann RH. 2021. Une méthode d’apprentissage automatique pour la découverte de combinaisons minimales de gènes marqueurs pour l’identification du type cellulaire à partir du séquençage d’ARN unicellulaire. Génome Res.https://doi.org/10.1101/gr.275569.121

Kimmel JC, Kelley DR. 2021. Réseaux de neurones contradictoires semi-supervisés pour la classification unicellulaire.Genome Res. https://doi.org/10.1101/gr.268581.120

Ohnuki H, Venzon DJ, Lobanov A, Tosato G. 2021. Analyses épigénomiques itératives dans la même cellule unique. Génome Res. https://doi.org/10.1101/gr.269068.120

Ku WL, Pan L, Cao Y, Gao W, Zhao K. 2021. Profilage des modifications des histones unicellulaires à l’aide de l’indexation du séquençage de l’immunoclivage de la chromatine. Génome Res. https://doi.org/10.1101/gr.260893.120

Miller BF, Bambah-Mukku D, Dulac C, Zhuang X, Fan J. 2021. Caractérisation de l’hétérogénéité spatiale de l’expression des gènes dans les données de transcriptomique unicellulaire résolues spatialement avec des densités cellulaires non uniformes. Génome Res. https://doi.org/10.1101/gr.271288.120

Wang S, Lee MP, Jones S, Liu J, Waldhaus J. 2021b. Cartographier le paysage réglementaire des cellules ciliées auditives à partir de données multi-omiques unicellulaires. Génome Res. https://doi.org/10.1101/gr.271080.120

Xu J, Zhang P, Huang Y, Zhou Y, Hou Y, Bekris LM, Lathia J, Chiang CW, Li L, Pieper AA, et al. 2021. L’analyse multimodale des données de séquençage de l’ARN monocellulaire/noyau révèle des réseaux moléculaires entre la microglie et les astrocytes associés à la maladie avec des implications pour la réorientation des médicaments dans la maladie d’Alzheimer. Génome Res. https://doi.org/10.1101/gr.272484.120

Nieto P, Elosua-Bayes M, Trincado JL, Marchese D, Massoni-Badosa R, Salvany M, Henriques A, Nieto J, Aguilar-Fernández S, Mereu E, et al. 2021. Un atlas immunitaire contre les tumeurs unicellulaires pour l’oncologie de précision. Génome Res. https://doi.org/10.1101/gr.273300.120

Adey AC. 2021. Génomique unicellulaire basée sur la tagmentation. Génome Res. https://doi.org/10.1101/gr.275223.121

Dries R, Chen J, del Rossi N, Khan MM, Sistig A, Yuan GC. 2021. Avancées dans l’analyse des données transcriptomiques spatiales. Génome Res. https://doi.org/10.1101/gr.275224.121

Barkley D, Rao A, Pour M, Franca GS, Yanai I. 2021. États des cellules cancéreuses et propriétés émergentes du système tumoral dynamique. Génome Res. https://doi.org/10.1101/gr.275308.121

Auerbach BJ, Hu J, Reilly MP, Li M. 2021. Applications de la génomique unicellulaire et des stratégies informatiques pour étudier les maladies courantes et la variation au niveau de la population. Génome Res. https://doi.org/10.1101/gr.275430.121

En plus des articles mis en évidence ci-dessus, les éléments suivants apparaîtront également dans le numéro :

Heiser CN, Wang VM, Chen B, Hughey JJ, Lau KS. 2021. Contrôle qualité automatisé et identification cellulaire des données unicellulaires basées sur des gouttelettes à l’aide de dropkick. Génome Res. https://doi.org/10.1101/gr.271908.120

Lakkis J, Wang D, Zhang Y, Hu G, Wang K, Pan H, Ungar L, Reilly MP, Li X, Li M. 2021. Un modèle d’apprentissage en profondeur conjoint permet la correction, le débruitage et le regroupement simultanés des effets par lots en transcriptomique cellulaire. Génome Res. https://doi.org/10.1101/gr.271874.120

Erdmann-Pham DD, Fischer J, Hong J, Song YS. 2021. Une déconvolution basée sur la vraisemblance des données d’expression génique en vrac à l’aide de références unicellulaires. Génome Res. https://doi.org/10.1101/gr.272344.120

Wang J, Roeder K, Devlin B. 2021a. Estimation bayésienne de l’expression génique spécifique au type de cellule avec un a priori dérivé de données unicellulaires. Génome Res. https://doi.org/10.1101/gr.268722.120

Gao Y, Li L, Amos CI, Li W. 2021. L’analyse de la polyadénylation alternative à partir d’ARN-seq unicellulaire à l’aide de scDaPars révèle des sous-populations cellulaires invisibles à l’expression génique. Génome Res. https://doi.org/10.1101/gr.271346.120

Alghamdi N, ChangW, Dang P, Lu X, Wan C, Gampala S, Huang Z, Wang J, Ma Q, Zang Y, et al. 2021. Un modèle de réseau de neurones graphique pour estimer le flux métabolique par cellule à l’aide de données RNA-seq unicellulaires. Génome Res. https://doi.org/10.1101/gr.271205.120

Baker BM, Mokashi SS, Shankar V, Hatfield JS, Hannah RC, Mackay TFC, Anholt RRH. 2021. Le cerveau de la drosophile sous cocaïne à résolution unicellulaire. Génome Res. https://doi.org/10.1101/gr.268037.120

Slaidina M, Gupta S, Banisch TU, Lehmann R. 2021. Un atlas unicellulaire révèle une complexité de type cellulaire imprévue dans les ovaires de drosophile. Génome Res. https://doi.org/10.1101/gr.274340.120

Durham TJ, Daza RM, Gevirtzman L, Cusanovich DA, Bolonduro O, Noble WS, Shendure J, Waterston RH. 2021. Caractérisation complète de l’accessibilité de la chromatine spécifique aux tissus chez les nématodes L2 Caenorhabditis elegans. Génome Res. https://doi.org/10.1101/gr.271791.120

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