Recomendaciones para reportar experimentos de Single-cell-RNA-Seq

En los últimos años, la tecnología scRNA-Seq (del inglés Single-cell RNA-Seq) ha hecho posible el estudio del transcriptoma completo de células individuales, en contraposición al análisis de transcritos de millones de células al mismo tiempo ofrecido por otras metodologías anteriores.

 

Este ensayo tiene un gran protagonismo en el proyecto colaborativo HCA (del inglés Human Cell Atlas) cuyo objetivo es crear mapas de referencia de todos los tipos de células humanas como base, tanto para la comprensión de la salud, como para el diagnóstico de enfermedades. Sin embargo, los meta-análisis realizados a partir de investigaciones independientes llevadas a cabo con scRNA-Seq, han revelado discrepancias importantes atribuibles a los diferentes protocolos utilizados. Debido a esto, es de vital importancia establecer unas normas que garanticen la reproducibilidad de los experimentos en los que se emplea la tecnología scRNA-Seq y que permitan que los resultados puedan ser utilizados por otros investigadores.

 

Aunque ArrayExpress y HCA han publicado directrices para la presentación de datos procedentes de scRNA-Seq, éstas no se han adoptado aún de manera generalizada por la comunidad científica. MinSCe (del inglés Minimum Information about a Single-Cell Experiment) es un nuevo conjunto de recomendaciones que definen la información mínima que debe ser aportada para poder realizar análisis comparativos de scRNA-Seq sólidos. Para ello, MinSCe establece una serie de categorías de metadatos unicelulares y un listado de información que deben ser detallados, y que variarán dependiendo del protocolo.

 

En la Figura 1 se muestran las principales etapas que definen los flujos de trabajo experimentales y las opciones ofrecidas por los diferentes protocolos. Registrar todos los pasos del análisis es clave para que el proceso sea transparente. Estas recomendaciones también hacen hincapié en la importancia del uso de un vocabulario adecuado que evite ambigüedades en los datos depositados en archivos públicos.

Figura 1: Pasos generales en experimentos de scRNA-Seq con ejemplos para cada paso.

 

Debido a la reciente aparición de la tecnología scRNA-Seq, este es el momento oportuno para adoptar directrices que aseguren que el creciente número de datos que se están generando sean adecuados para su aprovechamiento por parte de la comunidad científica.

 

Además, la transcriptómica unicelular está siendo utilizada cada vez más en combinación con otras tecnologías emergentes, por lo tanto, en el futuro deberían tenerse en cuenta normas que permitan la interoperabilidad de diversos tipos de datos heterogéneos.

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