기계 학습 방법은 세포 정체성 이해를 향상시킵니다. 날짜: 2023년 1월 13일 원천: 카네기 멜론 대학 요약: 유전자가 활성화되고 발현되면 조직과 기관에 걸쳐 유형과 기능이 유사한 세포 패턴을 보여줍니다. 이러한 패턴을 발견하면 세포에 대한 이해가 향상되며 이는 질병 메커니즘을 밝히는 데 영향을 미칩니다. 공간 전사체학 기술의 출현으로 연구자들은 전체 조직 샘플에서 공간적 맥락에서 유전자 발현을 관찰할 수 있었습니다. 그러나 이 데이터를 이해하고 이러한 유전자 발현 패턴을 식별하고 이해하는 데 도움이 되는 새로운 계산 방법이 필요합니다. Carnegie Mellon University 컴퓨터 과학 대학의 전산 생물학과 Ray and Stephanie Lane 교수인 Jian Ma가 이끄는 연구팀은 이 격차를 메울 기계 학습 도구를 개발했습니다. SPICEMIX라는 방법에 대한 그들의 논문은
유전자가 활성화되고 발현되면 조직과 기관에 걸쳐 유형과 기능이 유사한 세포 패턴을 보여줍니다. 이러한 패턴을 발견하면 세포에 대한 이해가 향상되며 이는 질병 메커니즘을 밝히는 데 영향을 미칩니다.
공간 전사체학 기술의 출현으로 연구자들은 전체 조직 샘플에서 공간적 맥락에서 유전자 발현을 관찰할 수 있었습니다. 그러나 이 데이터를 이해하고 이러한 유전자 발현 패턴을 식별하고 이해하는 데 도움이 되는 새로운 계산 방법이 필요합니다.
Carnegie Mellon University 컴퓨터 과학 대학의 전산 생물학과 Ray and Stephanie Lane 교수인 Jian Ma가 이끄는 연구팀은 이 격차를 메울 기계 학습 도구를 개발했습니다. SPICEMIX라고 불리는 방법에 대한 그들의 논문은 Nature Genetics 최신호의 표지 기사로 실렸습니다 .
SPICEMIX는 연구원들이 뇌와 같은 복잡한 조직에서 세포의 전반적인 유전자 발현에서 다양한 공간 패턴이 수행하는 역할을 풀도록 도와줍니다. 공간적 메타유전자(특정 생물학적 과정에 연결될 수 있고 조직 전체에 매끄럽거나 산발적인 패턴을 나타낼 수 있는 유전자 그룹)로 각 패턴을 표현함으로써 그렇게 합니다.
Ma를 포함한 팀; 전산 생물학과의 프로젝트 과학자인 Benjamin Chidester; 그리고 박사. 학생 Tianming Zhou와 Shahul Alam은 SPICEMIX를 사용하여 생쥐와 인간의 뇌 영역에서 공간 전사체 데이터를 분석했습니다. 그들은 SPICEMIX의 고유한 기능을 활용하여 뇌의 세포 유형과 공간 패턴의 지형을 밝혀냈습니다.
"우리는 이름을 선택할 때 요리에서 영감을 받았습니다."라고 Chidester는 말했습니다. "같은 향신료 세트로 모든 종류의 다양한 맛을 만들 수 있습니다. 세포도 비슷한 방식으로 작동할 수 있습니다. 공통된 일련의 생물학적 과정을 사용할 수 있지만 그들이 사용하는 특정 조합은 고유한 정체성을 부여합니다."
뇌 조직에 적용했을 때 SPICEMIX는 다른 방법보다 더 정확하게 뇌 세포 유형의 공간 패턴을 식별했습니다. 또한 학습된 공간 메타유전자를 통해 뇌세포 유형의 새로운 발현 패턴을 밝혀냈다.
"이러한 발견은 뇌 세포 유형의 복잡성에 대한 보다 완전한 그림을 그리는 데 도움이 될 수 있습니다."라고 Zhou는 말했습니다.
공간 트랜스크립토믹스 기술을 사용하는 연구의 수가 빠르게 증가하고 있으며 SPICEMIX는 연구자들이 이 대용량, 고차원 데이터를 최대한 활용할 수 있도록 도울 수 있습니다.
"우리의 방법은 공간 전사체학 연구를 발전시키고 복잡한 조직에서 기본 생물학과 질병 진행에 대한 더 깊은 이해에 기여할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다."라고 Ma는 말했습니다.