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연구자들은 조직에서의 세포 '이웃'기능을 결정하기 위해 알고리즘을 개발합니다.

샌프란시스코 캘리포니아 대학 (UCSF)의 연구원들은 세포 지역이 조직에서 어떻게 기능하는지 결정할 수있는 알고리즘을 개발했습니다. "Tissuemapper"라고하는 알고리즘은 공간 전 사체 데이터를 사용하여 세포와 이웃 사이의 상호 작용을 유추합니다. 이 정보는 조직이 어떻게 구성되는지와 다른 자극에 어떻게 반응하는지 이해하는 데 사용될 수 있습니다.

공간적 전사체학은 연구자들이 공간 관계를 유지하면서 조직 샘플에서 세포의 유전자 발현을 측정 할 수있는 새로운 기술이다. 이 데이터는 조직의 맵을 만드는 데 사용될 수 있으며, 각 세포에서 어떤 유전자가 발현되는지와 서로에 대해 어떻게 구성되는지를 보여줍니다.

Tissuemapper는이 공간 정보를 사용하여 세포와 이웃 간의 상호 작용을 유추합니다. 알고리즘은 먼저 유사한 유전자를 발현하는 세포의 클러스터를 식별합니다. 그런 다음이 클러스터는 상호 작용 네트워크를 만드는 데 사용되어 셀이 서로 연결되는 방법을 보여줍니다.

연구원들은 피부, 뇌 및 심장을 포함한 여러 조직 샘플에서 조직 모퍼를 테스트했습니다. 알고리즘은 각 조직에서 세포 사이의 상호 작용을 정확하게 식별하고 조직이 다른 자극에 어떻게 반응 할 것인지 예측할 수있었습니다.

UCSF 연구원이자 Tissuemapper의 개발자 중 한 명인 Alex Pollen 박사는“Tissuemapper는 조직 구성 방법과 기능의 방법을 이해하는 데 사용할 수있는 강력한 새로운 도구입니다. "이 정보는 특정 세포 유형 또는 상호 작용을 대상으로하는 새로운 약물과 치료법을 개발하는 데 사용될 수 있습니다."

이 연구는 자연 방법 저널에 발표되었습니다.

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