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自然条形码可以更好地跟踪细胞

文章出处:未知 责任编辑:香港hpv疫苗 作者:香港hpv疫苗 发表时间:2018-04-25 10:08

我们每个人在我们的基因组中携带约1000万个遗传变异,称为单核苷酸多态性(SNPs),它代表了遗传密码中只有一个字母的差异。每个人的SNPs模式都是独特的,并且非常稳定,因为它们是从我们的父母遗传来的,很少发生突变,使它们成为一种可以识别任何个体细胞的“天然条形码”。来自哈佛大学Wyss生物启发工程研究所和哈佛医学院(HMS)的一组研究人员开发了一种新的基因分析技术,利用这些条形码创建一种更快,更便宜,更简单的方法来追踪细胞发生什么当他们暴露于任何种类的实验条件时不同的个体,使得来自多个人的大量细胞池可以被分析用于个性化药物。该研究报告在基因组医学。

随着医疗保健方面的大数据革命急速发展,对多个人同时进行细胞实验变得越来越有可能和更具吸引力,因为细胞反应的差异可能表明个体之间的遗传差异赋予某种效应。然而,在整个这样的多路复用实验中,追踪哪些细胞属于哪个人当前需要将独特的标签或条形码添加到每个个体的细胞中,这是耗时且昂贵的过程,其经常涉及整合条形码(例如,独特的DNA序列)分别注入每个细胞系,以便它们可以在测试过程中识别细胞。通过利用所有人类独特的SNP谱,Wyss / HMS团队实现了同样的细胞追踪,而无需繁琐的标记过程。

虽然单核苷酸多态性在科学界已有近二十年的历史,但以条形码的方式解除其实用性已被证明非常困难。SNP在整个基因组中分布稀疏(大约一个SNP出现在1,000个碱基对中),这意味着任何一个SNP只能区分两个个体。目前,常用的高通量测序技术的测序阅读长度小于1,000个碱基对,使得几乎不可能将每个测序读数归因于基于SNP的任何特定人员。

为了克服这个问题,该团队的新方法将来自混合细胞池的基因组DNA提取,提取的DNA的全基因组测序以及基于整个SNP等位基因谱预测池内每个个体的比例的计算算法每个已知的人的细胞。许多公开可用于研究的细胞系已经具有与其相关的全基因组SNP等位基因谱,并且可以使用基因分型阵列或低覆盖度全基因组测序来确定给定个体的概况。

可以使用SNP等位基因谱来跨多个不同实验追踪细胞的身份,其中多个细胞样品池经受两种或更多种不同条件(通常是“对照”条件和“实验”条件),然后分析。Wyss研究所和HMS的George Church实验室博士后研究员Yingleong Chan博士及其同事开发了一种算法,可以预测实验前后每个人池中细胞的比例,并比较他们确定当暴露于测试条件时哪些细胞表达不同。“与对照组相比,实验组个体细胞比例的变化告诉你在实验过程中发生了什么,

研究人员首先通过模拟一组细胞并测试样本数量,分析的SNPs数量以及测序池的次数来测试他们的方法。他们发现,在几次迭代中,算法收敛到池中每个SNP概况的固定估计比例,该概率与模拟比例紧密匹配。该算法能够通过分析500,000个SNPs准确估计多达1,000个不同个体的库的比例,并且如果分析的SNP数量或测序深度增加,则可以处理更多细胞系事件的样品。

接下来,研究人员对他们的基因组测序的人类B淋巴细胞进行了测试,作为哈佛个人基因组计划的一部分,并发现它准确预测了50个不同细胞系中的个体比例。“有很多实验可以应用这种技术,”陈说。“您可以测试抗癌药物对抗不同人群的不同细胞系,查看特定患者的细胞系是否对该药物有良好的反应,然后使用该药物进行有针对性的治疗。我们已经有效地构建了一种发现工具个性化医疗“。

作者指出,他们的方法不适用于不同细胞类型来自同一个人的样本,因为SNP谱将是相同的,但它对于多个人类样本中遗传变异的多重测试具有很大的希望。

“测试药物对多种癌细胞系的影响是一种可立即实施的应用,”共同对应的作者George Church博士说,他是Wyss研究所的创始核心成员之一,遗传学教授在哈佛大学和麻省理工学院健康科学与技术教授。“你可以一次测试更多的人,这不仅可以提供更多的数据,还可以节省大量的时间和成本。”

“这项新技术利用了我们的核心 - 我们是谁 - 我们DNA中独特的变化 - 并将其转化为一种工具,可以加速发现,避免分析并行,耗时,并且开展昂贵的实验,同时也为个性化医疗开辟了一条全新的途径,”Wyss创始主任Donald Ingber博士,医学博士,博士,同时也是HMS血管生物学Judah Folkman教授和波士顿血管生物学项目儿童医院,以及哈佛大学John A. Paulson工程与应用科学学院的生物工程学教授。

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