Спасибо Дэну Тетрику за предложение этой темы!

В мире быстро меняющихся данных графика может стать личным высокоскоростным аналитическим каркасом. Тем не менее, требуется много работы, чтобы сделать график, пригодный для повторного использования и непредвзятый для вывода.

На этой неделе мы рассмотрим графику, используемую для изучения экспрессии белка. Авторы опубликовали несколько статей в Национальном институте здравоохранения, и все они служат практической демонстрацией непреходящей ценности, которую четкая графика может привнести в набор инструментов.

Для тех, кто хочет углубиться, я предлагаю читателям взглянуть на работу Остблома и Назарета ниже, а также проверить литанию статей, которые Эдвард Тафте привнес в эту тему.

Я также хотел бы взглянуть на некоторые из недавних разработок в области фолдинга белков, чтобы понять, как мы можем расширить наши экспериментальные возможности для обнаружения фактора транскрипции в будущем.



Context-explorer: Анализ пространственно организованной экспрессии белка в высокопроизводительных скринингах
Резюме автора На поведение клеток влияют сигналы, которые клетки получают из окружающей среды, такие как…journals.plos.org



Одной из самых легендарных областей интеллектуального анализа данных была биоинформатика. Некоторые говорят, что без разумных вычислительных инструментов для интеллектуального анализа данных мы бы никогда не узнали секреты генома человека. Способность изучать последовательности в масштабе также подводит нас к порогу промышленного культивирования клеток, давая нам средства для управления стволовыми клетками и другими плюрипотентными клетками.

Как для клиницистов, так и для исследователей и разработчиков объяснимость является основой автоматизации. Продукт окончательного решения не только сообщает нам, что произошло с конкретным лечением, но и почему это произошло, и при каких факторах риска. В своей статье Ostblom et al. предлагают решение, позволяющее подвести увеличительное стекло к факторам транскрипции и клеточной дифференцировке.

Факторы транскрипции — это белки, которые могут действовать как преобразователи при размножении ДНК. Например, SOX2 широко используется в Ostblom, поскольку он является частью белкового комплекса, который может модулировать клеточную дифференцировку посредством связывания с определенными рецепторами на клеточных поверхностях.

Поскольку эти факторы работают во взаимодействии и в специфических связях, анализ клеточной дифференцировки был заведомо непрозрачной задачей. Горман и др. отмечают, что типичные аналитические инструменты включают использование блотов, генной экспрессии и проточной цитометрии, но ни один из них не годится для работы с состоянием выборки из сотен клеток в массиве, например, для просмотра градиент клеточной дифференцировки.

В рамках флуоресцентной микроскопии Context Explorer от Ostblom et al предлагает набор инструментов компьютерного зрения, которые дополняют автоматизированный анализ в шумной среде развития плюрипотентных клеток. Он использует технологию кластеризации DBSCAN для автоматического микроскопического анализа субколоний клеток. Когда исследователи разделили эти субколонии на основе эффектов факторов транскрипции, они смогли соединить факторы транскрипции с их влиянием на дифференциацию на уровне поколений.

Context Explorer является успешным продуктом благодаря своим объяснительным факторам, которые, как я считаю, способствуют стандартизации анализа колоний, так же как он опирается на предыдущую литературу для создания стандартов для клеточных исследований. Назарет и др. стандартизировали клеточный анализ как средство изучения индуцированной клеточной дифференцировки. Горман и др. использовали флуоресцентную микроскопию, чтобы разработать гипотезу о том, что клеточная дифференцировка является стохастическим процессом — основное предположение Context Explorer. Миссельвитц и др. создали первый пример использования неконтролируемого обучения для классификации клеточных субколоний.

Графика данных, созданная Context Explorer, создает надежную эвристику для дифференциального анализа и служит аргументом в пользу скоординированного когнитивного стиля. Глядя на ключевые графики, связанные вверху, мы видим, что авторы приложили значительные усилия, чтобы связать интенсивность экспрессии транскрипции с пространственными результатами. Они делают это с сопоставлением графиков, которые можно интерпретировать по оттенку и интерпретировать по полосе доверительного интервала. На основе этого они создали многоразовые инструменты для анализа дифференциации на основе распределения смены поколений.

Автоматический анализ влияния факторов транскрипции на стволовые клетки — лишь один из примеров биогенеза машинного обучения. На самом деле, эта форма исследования обогащается автоматическим сворачиванием белков, как это стало известно благодаря AlphaFold от DeepMind и исследованиям Мохаммеда Аль-Куараиши. Оба используют банк данных о белках и секвенирование белков для автоматической проверки гипотез о сворачивании белков, хотя метод Аль-Куараиши теоретизирует средства адаптации к существующим методам исследования с использованием шаблонов сгибов. Независимо от методологии, методы, которые итерируют генерацию белка, могут быстро увеличить популяцию известных факторов транскрипции. Особенно для некоторых классов относительно малоизвестных факторов, таких как ВПЛ. И такое увеличение производительности можно было бы проанализировать в масштабе экспериментальных установок с помощью Context Explorer.

В конечном счете, наша скорость биогенеза будет ограничена нашей способностью понимать, как мы вызываем изменения в сложных системах. Исследование Остблома по этой теме кажется хорошим справочником о том, как правильно проводить объяснительные исследования.