Создана новая технология классификации и изучения клеток
Для биологов, изучение работы клеток в организме является наиболее приоритетным и комплексным занятием - в особенности если речь идет о том, чтобы изучать различные аспекты работы и трансформации клеток. Одна из наиболее актуальных и долго тянущихся проблем, связанных с этим изучением, состоит в том, чтобы эффективно и правильно разделять и классифицировать клетки, согласно их функциям, особенностями и генетической обусловленностью. Именно этим и решила заняться команда исследователей-генетиков из Вашингтонского Университета совместно со своими коллегами из Института Аллен.
Объединенная команда ученых сумела разработать новый метод изучения и классификации различных единичных клеток, который заключается в использовании самой совершенной и многофункциональной технологии под названием SPLiT-seq. По сути, данная технология является новой ступенью в методике секвентарного анализа клеток, которая также умеет регистрировать степень и особенности активности в тканях, вплоть до единичных клеток тканей.
Статья с данной разработки уже была опубликована учеными в научном журнале Science, где специалисты объяснили все особенности функционирования такого метода. Как указывает руководитель проекта, Георг Сиилиг, использование данной методики является действительно эффективным, так как она позволяет классифицировать генетическую обусловленность клеток даже в том случае, если специалисты имеют дело с сотнями тысяч клеток одновременно, что является крайне полезным при необходимости выявления тех или иных генетических аномалий в широкой модели.
Основной успех данной методики заключается в том, что она использует последовательное определение и анализ профиля РНК по всему продолжению тканей - столь мощный функционал обеспечивается благодаря улучшению изначальной технической формулы транскриптомного компьютерного анализа, воплощенного в данную методологию. Стоит отметить, что данное улучшение может вскоре привести к появлению совершенно нового класса устройств для диагностики генетических аномалий.
