junio 27, 2022

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Atlas espacial del ratón: nuevos conocimientos sobre el destino de las células

El Atlas espacial del ratón: nuevos conocimientos sobre el destino de las células
Fig. 1: Mapa de transcriptómica espacial unicelular de organogénesis de ratón utilizando seqFISH. a, Ilustración de un embrión de ratón de 8-12 ss. Las líneas de puntos indican la posición estimada de la sección de tejido sagital mostrada en b; D, dorsal; V, ventral; R, derecha; L, izquierda; A, anterior; P, posterior. b, Tile scan de una sección sagital de 20 µm de tres embriones de 8-12 ss muestreados independientemente teñidos con colorante nuclear DAPI (blanco). Los recuadros rojos indican el campo de visión seleccionado (FOV) fotografiado con seqFISH. c, Ilustración de la descripción general experimental de la transcriptómica espacial utilizando seqFISH para 351 genes seleccionados en 16 rondas secuenciales de hibridación y 12 rondas de hibridación smFISH secuenciales sin código de barras para 36 genes. Para cada gen objetivo, se utilizaron de 17 a 48 sondas únicas para capturar el ARNm; UMAP, aproximación y proyección de colector uniforme. D, Estrategia de segmentación celular usando una combinación de E-cadherina (E-cad), N-cadherina (N-cad), pan-cadherina (Pan-cad) y anticuerpo β-catenina (AB; verde) detectada por un oligo-conjugado Anticuerpo secundario anti-IgG de ratón (naranja) que es reconocido por una secuencia de sonda terciaria. El grupo acrydite (estrella azul) de la sonda terciaria (azul) se reticula en un andamio de hidrogel y permanece en su lugar incluso después de la eliminación de proteínas durante la limpieza del tejido. El etiquetado de segmentación celular puede leerse mediante una sonda de lectura conjugada con fluoróforo (rojo); AB1, anticuerpo 1; AB2, anticuerpo 2. e, tinción de segmentación celular de una sección transversal de 10 µm de espesor de un embrión de ratón E8.5 utilizando la estrategia introducida en d. La señal de segmentación celular se usó para generar una máscara de segmentación celular usando Ilastik (derecha). Esto se repitió de forma independiente para todos los embriones N = 3 con resultados similares. f, Visualización representativa de recuentos de expresión logarítmica normalizados de 12 genes seleccionados medidos por seqFISH para validar el rendimiento. Este experimento se repitió de forma independiente para todos los embriones N = 3 con resultados similares. g, ‘digital in situ’ de alta resolución del marcador de cardiomiocitos titina (Ttn), Tbx5, Cdh5 y Dlk1, coloreados en rojo, cian, verde y naranja, respectivamente. Los puntos representan puntos de ARNm detectados individualmente y el cuadro representa un área que se amplió para una mejor visualización. Este experimento se repitió de forma independiente para todos los embriones N = 3 con resultados similares. Crédito: DOI: 10.1038 / s41587-021-01006-2 Visualización representativa de recuentos de expresión logarítmica normalizados de 12 genes seleccionados medidos por seqFISH para validar el rendimiento. Este experimento se repitió de forma independiente para todos los embriones N = 3 con resultados similares. g, ‘digital in situ’ de alta resolución del marcador de cardiomiocitos titina (Ttn), Tbx5, Cdh5 y Dlk1, coloreados en rojo, cian, verde y naranja, respectivamente. Los puntos representan puntos de ARNm detectados individualmente y el cuadro representa un área que se amplió para una mejor visualización. Este experimento se repitió de forma independiente para todos los embriones N = 3 con resultados similares. Crédito: DOI: 10.1038 / s41587-021-01006-2 Visualización representativa de recuentos de expresión logarítmica normalizados de 12 genes seleccionados medidos por seqFISH para validar el rendimiento. Este experimento se repitió de forma independiente para todos los embriones N = 3 con resultados similares. g, ‘digital in situ’ de alta resolución del marcador de cardiomiocitos titina (Ttn), Tbx5, Cdh5 y Dlk1, coloreados en rojo, cian, verde y naranja, respectivamente. Los puntos representan puntos de ARNm detectados individualmente y el cuadro representa un área que se amplió para una mejor visualización. Este experimento se repitió de forma independiente para todos los embriones N = 3 con resultados similares. Crédito: DOI: 10.1038 / s41587-021-01006-2 verde y naranja, respectivamente. Los puntos representan puntos de ARNm detectados individualmente y el cuadro representa un área que se amplió para una mejor visualización. Este experimento se repitió de forma independiente para todos los embriones N = 3 con resultados similares. Crédito: DOI: 10.1038 / s41587-021-01006-2 verde y naranja, respectivamente. Los puntos representan puntos de ARNm detectados individualmente y el cuadro representa un área que se amplió para una mejor visualización. Este experimento se repitió de forma independiente para todos los embriones N = 3 con resultados similares. Crédito: DOI: 10.1038 / s41587-021-01006-2

Los mapas de expresión génica de alta resolución se han combinado con datos genómicos unicelulares para crear un nuevo recurso para estudiar cómo las células adoptan diferentes identidades durante el desarrollo de los mamíferos. 


por el Laboratorio Europeo de Biología Molecular


El Atlas espacial del ratón es el resultado de una colaboración entre investigadores del Instituto Europeo de Bioinformática de EMBL (EMBL-EBI), el Instituto Babraham, el Instituto de Células Madre de Cambridge, el Instituto de Cambridge de Cancer Research UK (CRUK) y el Instituto de Tecnología de California ( Caltech) y colegas.

Las decisiones sobre el destino de las células determinan cómo las células se convierten en diferentes tipos de células. El desarrollo de diferentes tipos de células eventualmente conduce a la formación de todos los diferentes tejidos del cuerpo. Este complejo proceso involucra muchas señales diferentes de los tejidos circundantes, así como limitaciones mecánicas, modificaciones epigenéticas y cambios en la expresión génica . Estos factores crean tipos únicos de células y tejidos, que eventualmente dan lugar a todos los órganos principales en un proceso llamado organogénesis.

Los estudios que utilizan la secuenciación de ARN de una sola célula (scRNAseq) han proporcionado información sobre cómo cambia el paisaje molecular de las células en el embrión de ratón durante el desarrollo temprano. Sin embargo, los métodos scRNAseq requieren que las células del embrión estén disociadas o separadas, lo que significa que se pierde información espacial .

Este estudio, publicado en Nature Biotechnology , combina datos de scRNAseq con perfiles de expresión resueltos espacialmente para generar un atlas de expresión génica con resolución de una sola célula en todo el embrión.

Combinando datos computacionales y basados ​​en imágenes

«Metodológicamente, creo que este es uno de los ejemplos más interesantes de integración de transcriptómica resuelta espacialmente y secuenciación unicelular para crear un nuevo recurso para la comunidad científica», dijo John Marioni, director de investigación de EMBL-EBI. «También es un trabajo que podemos aprovechar para incluir más genes diana en diferentes etapas de desarrollo».Jugar00:0000:07SilencioAjustesPEPITAIngrese a pantalla completaJugarCélulas organizadas de acuerdo con sus datos de transcripción que cambian al mapa de embriones de ratón seqFISH. Crédito: Shila Ghazanfar, Instituto de Cambridge de Investigación sobre el Cáncer del Reino Unido. Diseño: Karen Arnott, EMBL-EBI

Los investigadores llevaron a cabo este estudio utilizando embriones de ratón en estadio somita de 8 a 12. Esta etapa de desarrollo fue de particular interés porque es cuando las células dentro del embrión comienzan a diferenciarse o convertirse en un tipo celular específico. Los investigadores aplicaron un método de transcriptómica unicelular basado en imágenes, seqFISH (desarrollado por colaboradores de Caltech), para detectar 387 genes diana. Combinaron esta información con los datos de scRNAseq para producir un atlas de los tipos de células que se encuentran en esta etapa del desarrollo del ratón.

«Para este estudio, necesitábamos procesar, analizar e integrar una gran cantidad de conjuntos de datos que nos permitieran mapear las identidades de las células en una referencia espacial», dice Shila Ghazanfar, investigadora asociada del CRUK Cambridge Institute. «Este nuevo enfoque significa que podemos tomar una sección del embrión y esencialmente pintar sobre los tipos de células usando diferentes colores para colocar el contexto del tipo de célula en la anatomía del embrión con una resolución unicelular».

Información sobre el desarrollo del cerebro y el intestino

Tim Lohoff, un Ph.D. estudiante del Instituto Babraham y autor principal del artículo, comentó: «Anteriormente, los investigadores habían podido medir los perfiles de expresión génica de las células embrionarias. Sin embargo, durante mucho tiempo ha sido un desafío tecnológico vincular estos perfiles a su ubicación espacial original. El trabajo ha podido superar este desafío, proporcionando información crítica sobre cómo los entornos espaciales de las células son fundamentales para el desarrollo de los órganos y abriendo nuevas vías de investigación «.

Los investigadores pudieron utilizar el Atlas espacial del ratón que crearon para descubrir nuevos conocimientos sobre el desarrollo del ratón. Pudieron encontrar información de expresión génica no informada previamente dentro del cerebro en desarrollo y el tubo intestinal del ratón. Este nuevo enfoque proporciona un marco sólido para estudios futuros que analicen la expresión genética espacial, tanto en el ratón como potencialmente en otros sistemas biológicos.

«Este estudio histórico ya nos ha permitido identificar algunos de los eventos moleculares que conducen al desarrollo de órganos en ratones. Al proporcionar un modelo más detallado para el desarrollo compartido entre mamíferos, este estudio podría ayudar a avanzar aún más en la posibilidad de generar tipos de células. en un plato de medicina regenerativa «. dice el profesor Wolf Reik, líder del grupo en el programa de investigación de Epigenética en el Instituto Babraham.



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