Loading...
Плодовые мушки Drosophila уже давно используются как модельный организм для изучения генетики. В особенности они интересны ученым, которые исследуют вопросы развития организма и работы головного мозга. Так, если у людей 86 миллиардов нейронов, то у дрозофил этих клеток всего 100 тысяч. Благодаря этому мозг мушек изучать проще. При этом сейчас существует ряд генетических инструментов, которые позволяют различать разные типы клеток. На основе этого можно выделять нейронные сети в мозгу, исследовать их развитие и функции.
Ранее ученые использовали секвенирование РНК одиночных клеток, чтобы выделить около 200 типов клеток, которые участвуют в развитии органов зрения у дрозофил. По данным секвенирования РНК одиночных клеток можно сделать выводы об активности разных генов. Если в каких-то клетках одинаковы паттерны их активности генов, то они, вероятно, принадлежат к одному и тому же типу. Основываясь на этих особенностях, ученые смогли идентифицировать только половину из всех найденных ими типов клеток. Однако у исследователей не было способов, которые бы позволили более легко изучать еще не известные клетки.
В результате исследователи разработали новый подход к анализу данных секвенирования РНК одиночных клеток, при котором можно определить комбинации генов, активных в определенных типах клеток. Чтобы найти какой-то из них, обычно ученые ориентируются на маркеры – отдельные специфические гены. Однако часто бывает такое, что один и тот же ген активен в клетках нескольких типов. С помощью нового алгоритма ученые искали сразу два гена, которые экспрессируются в клетках одного типа. В результате исследователи успешно нашли пары генов, которые характерны для разных типов клеток в органах зрения дрозофил.
В ходе исследования ученые также нашли совершенно новый тип клеток – MeSps. Пока еще неясно, как именно они участвуют в зрении, однако новые инструменты позволят изучить их подробнее.
Ученые отметили, что предложенный ими подход может быть использован для исследования любых систем клеток, принадлежащих к любым видам. В особенности этот подход актуален для нейронаук.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.