Каждая клетка нашего тела уникальна. Даже клетки одного и того же типа ткани, которые выглядят одинаково под микроскопом, немного отличаются друг от друга.
Чтобы понять, как сердечная клетка может развиться из стволовой клетки, почему одна бета-клетка вырабатывает инсулин, а другая — нет, или почему нормальная тканевая клетка внезапно мутирует в раковую клетку, ученые исследовали активность рибонуклеиновой кислоты, РНК.
Белки постоянно собираются и разбираются в клетке.
Молекулы РНК считывают чертежи белков из ДНК и инициируют их производство. За последние несколько лет ученые всего мира разработали методы секвенирования, которые способны обнаруживать все активные молекулы РНК в одной клетке в определенное время.
В конце декабря 2013 года журнал Nature Methods объявил одноклеточное секвенирование «Методом года»."Однако анализ отдельных ячеек чрезвычайно сложен, и обработка ячеек порождает ошибки и неточности. Небольшие различия в регуляции генов могут подавляться статистическим "шумом"."
Ученые во главе с профессором Фабианом Тайсом, заведующим кафедрой математического моделирования биологических систем в Техническом университете Мюнхена и директором Института вычислительной биологии в Центре им. Гельмгольца в Мюнхене, теперь нашли способ значительно улучшить одноклеточный анализ, применяя методы математической математики. статистика.
Вместо одной ячейки они взяли 16-80 проб по десять ячеек в каждой. «Образец из десяти ячеек намного проще обрабатывать», — говорит профессор Тайс. «Благодаря десятикратному количеству клеточного материала влияние окружающих условий может быть заметно подавлено."Однако клетки с разными свойствами затем случайным образом распределяются по образцам. Поэтому сотрудница Тайса Кристиана Фукс разработала статистические методы для определения свойств отдельных ячеек в смеси сигналов.
На основе известных биологических данных Тайс и Фукс смоделировали распределение для случая генов, которые демонстрируют два четко определенных регуляторных состояния. Вместе с биологами Кевином Джейнсом и Самиром Баджикаром из Университета Вирджинии в Шарлоттсвилле (США) они смогли экспериментально доказать, что с помощью статистических методов образцы, содержащие десять клеток, дают результаты с более высокой точностью, чем можно получить с помощью анализа тех же самых. количество образцов одиночных клеток.
Во многих случаях действие нескольких генов запускается одним и тем же фактором. Даже в таких случаях можно успешно применить статистический метод. Флуоресцентные маркеры указывают на активность генов. В результате получается мозаика, которую снова можно проверить, чтобы определить, реагируют ли разные клетки по-разному на фактор.
Метод настолько чувствителен, что показывает даже одно отклонение из 40 идентичных в остальном ячеек. Тот факт, что эта разница на самом деле является эффектом, а не случайным выбросом, может быть доказан экспериментально.