Dakarinfo

Obtenez toutes les dernières nouvelles et rapports sur la FRANCE ici Manchettes, politique et culture françaises sur la chaîne d'information

Les bio-ingénieurs développent un algorithme pour comparer les cellules entre les espèces – avec des résultats surprenants

Les bio-ingénieurs développent un algorithme pour comparer les cellules entre les espèces – avec des résultats surprenants

Les chercheurs ont créé un algorithme pour identifier des types de cellules similaires à partir d’espèces – y compris les poissons, les souris, les vers plats et les éponges – qui ont divergé pendant des centaines de millions d’années, et qui pourraient aider à combler les lacunes dans notre compréhension de l’évolution.

Les cellules sont les éléments constitutifs de la vie et elles sont présentes dans chaque être vivant. Mais dans quelle mesure pensez-vous que vos cellules sont similaires à une souris? Poisson? Ver de terre?

La comparaison des types de cellules dans différents types à travers l’arbre de vie peut aider les biologistes à comprendre comment les types de cellules sont nés et comment ils se sont adaptés aux besoins fonctionnels des différentes formes de vie. Cela a fait l’objet d’un intérêt croissant de la part des biologistes évolutionnistes ces dernières années, car la nouvelle technologie permet désormais le séquençage et l’identification de toutes les cellules de tous les êtres vivants. « Il y a essentiellement une vague dans la communauté scientifique pour classer tous les types de cellules dans une variété d’organismes différents », a expliqué Bo Wang, professeur assistant de bio-ingénierie à l’Université de Stanford.

En réponse à cette opportunité, le laboratoire de Wang a développé un algorithme pour connecter des types de cellules similaires sur des distances évolutives. Leur méthode, détaillée dans un article publié le 4 mai 2021 à eLife, Est conçu pour comparer les types de cellules dans différents types.

Dans leurs recherches, l’équipe a utilisé sept types pour comparer 21 paires différentes et a pu identifier les types de cellules trouvées dans toutes les espèces ainsi que leurs similitudes et leurs différences.

Comparer les types de cellules

Selon Alexander Tarashansky, un étudiant diplômé en bio-ingénierie travaillant dans le laboratoire de Wang, l’idée de créer l’algorithme est venue quand Wang est entré un jour dans le laboratoire et lui a demandé s’il pouvait analyser des ensembles de données de type cellulaire à partir de deux types différents de vers sur lesquels le des études de laboratoire ont été menées. même temps.

READ  J'ai essayé une routine de mouvements d'épaule de cinq minutes pour stabiliser ma posture et les résultats m'ont surpris.

«J’ai été étonné de voir à quel point les différences entre eux étaient évidentes», a déclaré Tarashansky, auteur principal de l’article et chercheur interdisciplinaire à Stanford Bio-X. Nous pensions qu’ils devraient avoir des types de cellules similaires, mais lorsque nous essayons de les analyser à l’aide de la norme techniques, la méthode ne les reconnaît pas car ce sont les mêmes. « 

Il se demandait si c’était un problème avec la technologie ou si les types de cellules étaient trop différents pour être mis en correspondance entre les espèces. Ensuite, Tarashansky a commencé à travailler sur l’algorithme pour mieux faire correspondre les types de cellules entre les espèces.

« Supposons que je veuille comparer une éponge à un humain », a déclaré Tarashansky. «On ne sait pas vraiment lequel des gènes de l’éponge correspond à un gène humain, car avec l’évolution des organismes, les gènes se multiplient, changent et se répètent. Maintenant, vous avez un gène dans l’éponge qui peut être lié à de nombreux gènes chez l’homme. « 

Au lieu d’essayer de trouver une correspondance génétique un à un comme les méthodes précédentes de correspondance des données, la méthode de cartographie des chercheurs fait correspondre un seul gène dans une éponge avec tous les gènes humains correspondants possibles. Ensuite, l’algorithme procède pour voir lequel est le bon.

Tarashansky dit qu’essayer de ne trouver que des paires de gènes individuelles a limité les scientifiques qui recherchaient une carte des types de cellules dans le passé. « Je pense que la principale innovation ici est que nous prenons en compte des caractéristiques qui ont changé au cours de centaines de millions d’années d’évolution pour des comparaisons de grande portée. »

READ  Le « bruit de Barkhausen » a été découvert pour la première fois

« Comment pouvons-nous utiliser des gènes en constante évolution pour reconnaître le même type de cellule qui est également en constante évolution dans différentes espèces? » A déclaré Wang, premier auteur de l’article. « L’évolution a été comprise à l’aide de gènes et de traits organiques, je pense que nous sommes maintenant à un tournant passionnant pour combler les échelles en regardant comment les cellules évoluent. »

Remplissez l’arbre de vie

En utilisant une approche de cartographie, l’équipe a découvert un certain nombre de gènes et de familles de types de cellules conservés à travers les espèces.

Tarashansky a déclaré que le point culminant de la recherche était la comparaison des cellules souches entre deux vers très différents.

«Le fait que nous ayons trouvé une correspondance individuelle dans les groupes de cellules souches était vraiment excitant», a-t-il déclaré. « Je pense que, fondamentalement, cela a ouvert beaucoup d’informations nouvelles et passionnantes sur la façon dont les cellules souches apparaissent à l’intérieur d’un ver plat parasite qui infecte des centaines de millions de personnes dans le monde. »

Les résultats de la cartographie de l’équipe indiquent également qu’il existe une protection robuste des propriétés des neurones et des cellules musculaires des espèces animales très simples, telles que les éponges, aux mammifères plus complexes tels que les souris et les humains.

Wang a dit: « Cela indique vraiment que ces types de cellules sont apparus très tôt dans l’évolution des animaux. »

Maintenant que l’équipe a construit l’outil de comparaison de cellules, les chercheurs peuvent continuer à collecter des données sur une variété d’espèces à des fins d’analyse. Au fur et à mesure que davantage d’ensembles de données provenant de plus d’espèces seront collectés et comparés, les biologistes seront en mesure de retracer le chemin des types de cellules dans différents organismes et la capacité de reconnaître de nouveaux types de cellules s’améliorera.

READ  Le squelette du Titanosaure découvert en France a 70 millions d'années

« Si vous n’aviez que des éponges puis des vers et que vous perdiez tout le reste », a déclaré Tarashansky, « il est difficile de savoir comment les types de cellules spongieuses ont évolué ou comment leurs ancêtres se sont diversifiés en éponges et en vers. » «Nous voulons remplir autant de nœuds le long de l’arbre de vie que possible afin de faciliter ce type d’analyse évolutive et de transférer les connaissances entre les espèces.

Référence: «La cartographie des atlas unicellulaires dans tout Metazoa révèle l’évolution du type cellulaire» Publié par Alexander J. Tarashansky, Jacob M. Moser, Margarita Khariton, Penjiang Lee, Detlev Arendt, Stephen R. Kwake, Bo Wang, 4 mai 2021, eLife.
DOI: 10.7554 / eLife.66747

Parmi les autres co-auteurs de Stanford figurent les étudiants diplômés Margarita Khariton, Bingyang Lee et Stephen Kwik, professeur de bio-ingénierie Lee Otterson et professeur de physique appliquée et coprésident de Chan Zuckerberg Biohub. Les autres co-auteurs proviennent du Laboratoire européen de biologie moléculaire et de l’Université d’Heidelberg. Wang est également membre de Stanford Bio-X et du Wu Cai Institute of Neurosciences. Kwik est membre de Bio-X, du Stanford Cardiovascular Institute, du Stanford Cancer Institute et du Wu Tsai Institute of Neurosciences.

Cette recherche a été financée par Stanford Bio-X, le Beckman Young Investigator Award et les National Institutes of Health. Wang et Kwik s’appuieront sur ces travaux dans le cadre de l’Initiative Neuro-Omics financée par le Wu Tsai Institute of Neuroscience.