giovedì 16 Maggio 2024

85 milioni di cellule – e continuano a crescere – a portata di mano

2 settimane ago

Una risorsa preziosa per l’analisi genetica di singole cellule

Quando si parla di dati sull’espressione genica di singole cellule, i biologi si trovano di fronte a una vasta gamma di informazioni tra cui scegliere. Tuttavia, l’eterogeneità dei dati e la loro dispersione rendono difficile l’analisi e l’interpretazione.

Un nuovo strumento per semplificare la ricerca

L’iniziativa Chan Zuckerberg CELLxGENE (CZ CELLxGENE) è una raccolta di strumenti open source che offre agli scienziati la possibilità di esplorare, analizzare e condividere dati provenienti da 85 milioni di singole cellule. Questo nuovo strumento, sviluppato da un team di esperti, facilita l’accesso a informazioni provenienti da diversi tipi di cellule e tessuti.

Facile accesso ai dati

Con CZ CELLxGENE, è possibile accedere ai dati utilizzando il portale dedicato o tramite linguaggi di programmazione come R o Python. Questo strumento garantisce una ricerca efficiente e una facile integrazione dei dati per condurre analisi genetiche dettagliate e approfondite.

Un approccio innovativo all’analisi genetica

Attraverso l’utilizzo di CZ CELLxGENE, gli scienziati come Meera Prasad stanno analizzando milioni di cellule per caratterizzare i microambienti e identificare i geni correlati a specifiche condizioni, come il cancro. Questo approccio innovativo promette di migliorare la comprensione delle basi genetiche delle malattie.

Un punto di svolta nella ricerca genetica

L’introduzione di CZ CELLxGENE segna un importante passo avanti nella ricerca genetica a livello globale. Con l’accesso semplificato a una vasta quantità di dati su singole cellule, gli scienziati possono accelerare le scoperte e contribuire a nuove frontiere nella medicina personalizzata e nella terapia genica.

CZ CELLxGENE: innovazione a livello cellulare

Il programma CZ CELLxGENE offre agli studiosi due importanti applicazioni, secondo Jonah Cool, responsabile del programma scientifico presso CZI. I ricercatori possono analizzare una vasta gamma di dati raccolti, inclusi quelli sull’influenza dei cromosomi sessuali sulla biologia delle cellule immunitarie.

Triche ha analizzato circa 12 milioni di cellule di topo, rivelando l’utilità di consolidare diversi set di dati per rendere più efficienti le analisi. Inoltre, CZ CELLxGENE supporta l’intelligenza artificiale per prevedere l’identità delle cellule e l’effetto di perturbazioni specifiche.

Integrazione e modularità

Gli utenti possono scegliere tra diverse opzioni, come Geneformer, per perfezionare i modelli o applicarli ai propri dati. Possono anche ottenere “incorporamenti” da CZ CELLxGENE per confrontare e analizzare i dati in uno spazio condiviso.

Un esempio è l’utilizzo del modello Universal Cell Embeddings di Jure Leskovec, che ha identificato rare cellule renali di topo trasversalmente a diversi tessuti grazie ai dati di CZ CELLxGENE. Questa capacità di generalizzazione è fondamentale per questi modelli.

Altro panorama di risorse

Sebbene CZ CELLxGENE sia una risorsa importante, esistono altre piattaforme per l’analisi dei dati a livello cellulare, come l’Atlante delle cellule umane. Altre risorse includono l’infrastruttura Commons Cell Atlas del California Institute of Technology, che elabora uniformemente i dati grezzi della sequenza.

Il panorama delle risorse per l’analisi dei dati cellulari è in costante evoluzione, con diverse istituzioni che offrono strumenti online per l’analisi dei dati di singola cellula.

Cluster informatico per l’avanzamento della ricerca

A settembre 2023, CZI ha annunciato la costruzione di un cluster informatico con 1.000 unità di elaborazione grafica (GPU) per accelerare lo sviluppo del modello. Questa iniziativa consentirà ai ricercatori di costruire modelli più sofisticati, superando le limitazioni di accesso alle risorse di calcolo.

La disponibilità di risorse computazionali avanzate può rivoluzionare la capacità dei ricercatori di condurre esperimenti complessi e approfonditi nel campo della ricerca cellulare.

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