Una nueva forma de visualizar montañas de datos biológicos: ScienceDaily

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El estudio del material genético a nivel celular, como la secuenciación del ARN de una sola célula, puede proporcionar a los científicos una vista detallada y de alta resolución de los procesos biológicos en funcionamiento. Este nivel de detalle ayuda a los científicos a determinar la salud de los tejidos y órganos y a comprender mejor el desarrollo de enfermedades como el Alzheimer que afecta a millones de personas. Sin embargo, también se generan muchos datos y esto lleva a la necesidad de una forma eficiente y fácil de analizar.

Ahora, un equipo de ingenieros y científicos de la Universidad de Missouri y la Universidad Estatal de Ohio ha creado una nueva forma de analizar los datos de la secuenciación de ARN unicelular mediante un método informático llamado “aprendizaje automático”. Este método utiliza el poder de las computadoras para analizar inteligentemente grandes cantidades de datos y ayudar a los científicos a sacar conclusiones más rápidas y pasar a la siguiente etapa de la investigación. Su metodología se describe en detalle en un nuevo artículo publicado por Comunicaciones de la naturaleza.

“El perfil genético de una sola célula está a la vanguardia de los avances tecnológicos actuales porque mide cuántos genes están presentes y cómo se expresan por el nivel de una sola célula biológica”, dijo Dong Xu, profesor de la Facultad de Ingeniería de MU. . “Como mínimo, podría haber decenas de miles de celdas analizadas de esta manera, por lo que habrá una enorme cantidad de datos recopilados. Actualmente, determinar conclusiones a partir de este tipo de datos puede ser difícil porque muchos datos deben ser filtrado para encontrar lo que están buscando los investigadores. Por lo tanto, aplicamos uno de los métodos de aprendizaje automático más nuevos para abordar este problema: una red neuronal gráfica “.

Una vez que las computadoras han analizado inteligentemente los datos a través de un proceso de aprendizaje automático, la red neuronal del gráfico toma los resultados y crea una representación visual de los datos para ayudar a identificar patrones fácilmente. El gráfico se compone de puntos, cada punto representativo de una celda, y los tipos de celdas similares están codificados por colores para un fácil reconocimiento. Xu dijo que la medicina de precisión es un buen ejemplo de cómo se puede utilizar la secuenciación de ARN unicelular.

“Con estos datos, los científicos pueden estudiar las interacciones entre las células dentro del microambiente del tejido canceroso, u observar las células T, las células B y las células inmunes que intentan atacar las células cancerosas”, dijo Xu. “Por lo tanto, en los casos en los que una persona tiene un sistema inmunológico fuerte y el cáncer aún no se ha desarrollado por completo, podemos aprender cómo se puede eliminar el cáncer en una etapa temprana y tener nuestros resultados antes gracias al aprendizaje automático, lo que conduce a un proceso más viable. tratamiento. “

Xu cree que este es un gran ejemplo de cómo los ingenieros y biólogos pueden trabajar juntos para estudiar problemas o cuestiones en biología. Espera que los biólogos puedan utilizar este método como una nueva herramienta para ayudar a resolver cuestiones biológicas complejas, como un posible tratamiento para la enfermedad de Alzheimer.

Fuente de la historia:

Materiales proporcionados por Universidad de Missouri-Columbia. Nota: El contenido se puede cambiar según el estilo y la longitud.

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