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2015年 04月 15日
Interesting paper in Nature Biotech.
The authors developed Seurat, computational method. Combining single-cell RNA-seq with RNA in situ to correlate gene expression profile with spatial information. 遺伝子発現を網羅するにはsingle cell RNAseq、でも細胞の位置情報は得られない。かといって免疫染色では遺伝子発現のプロファイルはできないので、場所はわかっても今見てる細胞が何かわからない。幹細胞業界では、そういった細胞をステムと勘違いすることも過去にあった。 位置情報と発現プロファイルをどっちもやるために、この論文ではin situとsingle cell RNAseを組み合わせた。ゼブラフィッシュの胚で、非常に特徴的な勾配やパターンを示す初期発生遺伝子を「位置マーカー」として使った。ハエでいうhomeotic genesか。 この方法は前述の位置マーカーを使える初期胚には有効だけど、他のadult tissueなんかではどうだろう。たとえば骨髄なんかはランダムでごちゃごちゃだ。逆に腸なんかは細胞の位置関係や構造がはっきりしてるので、位置マーカーを得やすいだろう。そういやこれ昨年のISSCRでも話題になってたわ。 しかし今日のポスドク候補のセミナーはある意味おもしろかったな。ピペットマン握ったことないインフォの人か。インフォの能力がどれくらいかはわからんけど、あれくらいベシャリができたらどこでもやっていける。卒業を1年後に控えてるのに既にいろんなビッグラボからセミナーの誘いが来てるそうだ。 ウェット屋がデータを作って、それを解析して論文にするのは別の人、という時期にきてるんだろう。もちろん前者のウェット屋も別件で論文を書くから野垂れ死にすることはないだろうけど、実験のトレンドもかわるものだ。今はseqが当たり前で、エンジニアとの融合がongoingだ。あと5年もすればガラッと様相が変わってるだろうけど、扱うデータの量が増えてきてるのは確かだ。これはウェット屋にさばききれる量と質のものではないから、インフォの力が必須だ。 今年は血液から少しずつシフトしつつ、インフォ(もちろん解析そのものは外注だけど)に入っている。
by sugirioblog
| 2015-04-15 11:50
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