ORIGINS: una herramienta computacional para cuantificar la pluripotencialidad a partir de datos de secuenciación de RNA de célula única (scRNA-seq)

SENRA, DANIELA; GUISONI, NARA; DIAMBRA, LUIS

Congreso; XIX Congreso Regional de Física Estadística y Aplicaciones a la Materia Condensada; 2022

Los avances recientes en la secuenciación de ARN de células únicas (scRNA-seq), que permite obtener el perfil transcripcional de células individuales, ofrece una capacidad prometedora para explicar los procesos de desarrollo. La capacidad de cuantificar la pluripotencialidad es relevante para comprender la diferenciación, los linajes celulares y la jerarquía de linajes. Esta tarea también puede ser importante para la investigación del cáncer para identificar las células madre cancerosas, que se han sugerido como responsables de metástasis, remisión y resistencia a las terapias.También puede ser un paso crítico para realizar la inferencia de trayectoria, una aplicación común de datos scRNA-seq. Sin embargo, muchas veces es necesario determinar previamente el origen de las trayectorias, las células madre o progenitoras. En este trabajo, proponemos una herramienta para cuantificar la pluripotencialidad a partir de datos transcriptómicos de células individuales. Este enfoque utiliza la red de interacción proteína-proteína (PPI) asociada con el proceso de diferenciación como un andamio y la matriz de expresión génica para calcular un parámetro que llamamos actividad de diferenciación. Esta medida refleja qué tan activa es la red de diferenciación para cada célula. Comparamos el rendimiento de nuestro algoritmo con dos herramientas publicadas anteriormente, LandSCENT y CytoTRACE, para cuatro conjuntos de datos, mama, colon, médula ósea y pulmón. Mostramos que nuestro programa es más eficiente que LandSCENT y requiere menos memoria RAM que los otros programas.