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Análisis de células individuales

Esta única célula muestra el proceso del dogma central de la biología molecular , que son todos los pasos que a los investigadores les interesa cuantificar (ADN, ARN y proteínas).

En el campo de  la biología celularel análisis de células individuales y el análisis subcelular [1] es el estudio de la genómica , la transcriptómica , la proteómica , la metabolómica y las interacciones célula-célula a nivel de células individuales. [2] [3] [4] El concepto de análisis de células individuales se originó en la década de 1970. Antes del descubrimiento de la heterogeneidad, el análisis de células individuales se refería principalmente al análisis o manipulación de una célula individual en una población masiva de células en una condición particular utilizando un microscopio óptico o electrónico. [5] Hasta la fecha, debido a la heterogeneidad observada en poblaciones de células eucariotas y procariotas, el análisis de una sola célula permite descubrir mecanismos que no se ven al estudiar una población masiva de células. [6] Tecnologías como la clasificación de células activadas por fluorescencia (FACS) permiten el aislamiento preciso de células individuales seleccionadas de muestras complejas, mientras que las tecnologías de partición de células individuales de alto rendimiento, [7] [8] [9] permiten el análisis molecular simultáneo de cientos o miles de células individuales sin clasificar; Esto es particularmente útil para el análisis de la variación del transcriptoma en células genotípicamente idénticas, lo que permite la definición de subtipos celulares que de otro modo serían indetectables. El desarrollo de nuevas tecnologías está aumentando nuestra capacidad para analizar el genoma y el transcriptoma de células individuales, [10] así como para cuantificar su proteoma y metaboloma . [11] [12] [13] Las técnicas de espectrometría de masas se han convertido en herramientas analíticas importantes para el análisis proteómico y metabolómico de células individuales. [14] [15] Los avances recientes han permitido cuantificar miles de proteínas en cientos de células individuales, [16] y, por lo tanto, hacen posibles nuevos tipos de análisis. [17] [18] La secuenciación in situ y la hibridación in situ con fluorescencia (FISH) no requieren que las células estén aisladas y se utilizan cada vez más para el análisis de tejidos. [19]

Aislamiento de células individuales

Muchas técnicas de análisis de células individuales requieren el aislamiento de células individuales. Los métodos que se utilizan actualmente para el aislamiento de células individuales incluyen: clasificación digital dielectroforética, digestión enzimática, FACS , trampas hidrodinámicas, microdisección por captura láser , selección manual, microfluídica , impresión por inyección de tinta o IJP, micromanipulación , dilución en serie y pinzas Raman.

La recolección manual de células individuales es un método en el que las células en una suspensión se observan bajo un microscopio y se seleccionan individualmente utilizando una micropipeta . [20] [21] Las pinzas Raman son una técnica en la que   la espectroscopia Raman se combina con pinzas ópticas , que utilizan un rayo láser para atrapar y manipular las células. [22]

El método de clasificación digital dielectroforética utiliza una matriz de electrodos controlada por semiconductores en un chip microfluídico para atrapar células individuales en jaulas dielectroforéticas (DEP). La identificación de las células se garantiza mediante la combinación de marcadores fluorescentes con la observación de imágenes. La entrega precisa se garantiza mediante el movimiento controlado por semiconductores de las jaulas DEP en la celda de flujo.

La impresión por inyección de tinta [23] combina la microfluídica con MEMS en un chip CMOS para proporcionar un control individual sobre una gran cantidad de boquillas de impresión, utilizando la misma tecnología que la impresión por inyección de tinta doméstica. La IJP permite ajustar la fuerza de corte a la expulsión de la muestra, lo que mejora enormemente la capacidad de supervivencia de las células. Este enfoque, cuando se combina con la inspección óptica y el reconocimiento de imágenes impulsado por IA, no solo garantiza la dispensación de células individuales en la placa de pocillos u otro medio, sino que también puede calificar la muestra de células para la calidad de la muestra, rechazando células defectuosas, desechos y fragmentos.

El desarrollo de biochips microfluídicos basados ​​en la hidrodinámica ha ido en aumento a lo largo de los años. En esta técnica, las células o partículas se atrapan en una región particular para su análisis de células individuales (SCA), normalmente sin la aplicación de campos de fuerza externos como ópticos, eléctricos, magnéticos o acústicos. Existe la necesidad de explorar los conocimientos del SCA en el estado natural de la célula y el desarrollo de estas técnicas es sumamente esencial para ese estudio. Los investigadores han destacado el vasto campo potencial que se necesita explorar para desarrollar dispositivos de biochip que se adapten a las demandas del mercado y de los investigadores. La microfluídica hidrodinámica facilita el desarrollo de aplicaciones pasivas de laboratorio en chip. Una revisión reciente da cuenta de los avances recientes en este campo, junto con sus mecanismos, métodos y aplicaciones. [24]

Tecnologías asociadas

El método de clasificación digital dielectroforética utiliza una matriz de electrodos controlada por semiconductores en un chip microfluídico para atrapar células individuales en jaulas dielectroforéticas (DEP). La identificación de las células se garantiza mediante la combinación de marcadores fluorescentes con la observación de imágenes. La entrega precisa se garantiza mediante el movimiento controlado por semiconductores de las jaulas DEP en la celda de flujo.

Las trampas hidrodinámicas permiten aislar una célula individual en una "trampa" en un momento determinado mediante transporte microfluídico pasivo. La cantidad de células aisladas se puede manipular en función de la cantidad de trampas del sistema.

La técnica de microdisección por captura láser utiliza un láser para diseccionar y separar células individuales o secciones de muestras de tejido de interés. Los métodos implican la observación de una célula bajo un microscopio, de modo que se pueda identificar y etiquetar una sección para su análisis, de modo que el láser pueda cortar la célula. Luego, se puede extraer la célula para su análisis.

La recolección manual de células individuales es un método en el que las células de una suspensión se observan bajo un microscopio y se seleccionan individualmente utilizando una micropipeta .

La microfluídica permite aislar células individuales para realizar análisis posteriores. Los principios siguientes describen los distintos procesos microfluídicos para la separación de células individuales: aislamiento basado en gotas en aceite, valvulería neumática de membrana y trampas hidrodinámicas para células. La microfluídica basada en gotas en aceite utiliza canales llenos de aceite para contener gotas acuosas separadas. Esto permite contener y aislar la célula individual del interior de los canales basados ​​en aceite. Las válvulas neumáticas de membrana utilizan la manipulación de la presión del aire para aislar células individuales mediante la deflexión de la membrana. La manipulación de la fuente de presión permite abrir o cerrar canales en una red microfluídica. Normalmente, el sistema requiere un operador y tiene un rendimiento limitado.

La técnica de pinzas Raman combina el uso de la espectroscopia Raman y pinzas ópticas , que utilizan un rayo láser para atrapar y manipular las células.

El desarrollo de biochips microfluídicos basados ​​en la hidrodinámica ha ido en aumento a lo largo de los años. En esta técnica, las células quedan atrapadas en una región particular para su análisis unicelular (SCA). Esto suele ocurrir sin la aplicación de campos de fuerza externos, como ópticos, eléctricos, magnéticos o acústicos. Existe la necesidad de explorar los conocimientos del SCA en el estado natural de la célula, y el desarrollo de estas técnicas es sumamente esencial para ese estudio. Los investigadores han destacado la necesidad de desarrollar dispositivos de biochip que se adapten a las demandas del mercado y de los investigadores. La microfluídica hidrodinámica facilita el desarrollo de aplicaciones pasivas de laboratorio en chip.

Genómica

Técnicas

La genómica unicelular depende en gran medida del aumento de las copias de ADN que se encuentran en la célula para que haya suficiente para secuenciar. Esto ha llevado al desarrollo de estrategias para la amplificación del genoma completo (WGA). Actualmente, las estrategias WGA se pueden agrupar en tres categorías:

En muchos estudios comparativos se informa que el adaptador de enlace PCR WGA tiene el mejor rendimiento para el análisis de mutaciones de células individuales diploides, gracias a su efecto de pérdida alélica muy bajo, [25] [26] [27] y para el perfil de variación del número de copias debido a su bajo ruido, tanto con aCGH como con secuenciación de paso bajo NGS. [28] [29] Este método solo es aplicable a células humanas, tanto fijadas como no fijadas.

Una técnica de WGA ampliamente adoptada se llama reacción en cadena de la polimerasa con oligonucleótidos degenerados (DOP-PCR). Este método utiliza el método de amplificación de ADN bien establecido PCR para intentar amplificar todo el genoma utilizando un gran conjunto de cebadores . Aunque simple, se ha demostrado que este método tiene una cobertura genómica muy baja. Una mejora en DOP-PCR es la amplificación por desplazamiento múltiple (MDA), que utiliza cebadores aleatorios y una  enzima de alta fidelidad , generalmente  la ADN polimerasa Φ29 , para lograr la amplificación de fragmentos más grandes y una mayor cobertura del genoma que DOP-PCR. A pesar de estas mejoras, MDA todavía tiene un sesgo dependiente de la secuencia (ciertas partes del genoma se amplifican más que otras debido a su secuencia). El método que se ha demostrado que evita en gran medida el sesgo observado en DOP-PCR y MDA es Multiple Annealing and Looping–Based Amplification Cycles (MALBAC). El sesgo en este sistema se reduce copiando solo la cadena de ADN original en lugar de hacer copias de copias. La principal desventaja de utilizar MALBA es que tiene una precisión reducida en comparación con DOP-PCR y MDA debido a la enzima utilizada para copiar el ADN. [11] Una vez amplificado mediante cualquiera de las técnicas anteriores, el ADN se puede secuenciar mediante Sanger o secuenciación de próxima generación (NGS).

Objetivo

El estudio del genoma a nivel de células individuales tiene dos aplicaciones principales. Una de ellas es el seguimiento de los cambios que se producen en las poblaciones bacterianas, donde a menudo se observan diferencias fenotípicas. Estas diferencias no se detectan mediante la secuenciación en masa de una población, pero se pueden observar en la secuenciación de células individuales. [30] La segunda aplicación principal es el estudio de la evolución genética del cáncer. Dado que las células cancerosas mutan constantemente, resulta de gran interés observar cómo evolucionan los cánceres a nivel genético. Estos patrones de mutaciones somáticas y aberraciones del número de copias se pueden observar mediante la secuenciación de células individuales. [2]

Transcriptómica

Técnicas

La transcriptómica de células individuales utiliza técnicas de secuenciación similares a la genómica de células individuales o la detección directa mediante hibridación in situ con fluorescencia . El primer paso para cuantificar el transcriptoma es convertir el ARN en ADNc mediante la transcriptasa inversa , de modo que el contenido de la célula pueda secuenciarse mediante métodos de NGS, como se hacía en genómica. Una vez convertido, no hay suficiente ADNc para secuenciar, por lo que se aplican las mismas técnicas de amplificación de ADN analizadas en la genómica de células individuales al ADNc para hacer posible la secuenciación. [2] Alternativamente, se utilizan compuestos fluorescentes unidos a sondas de hibridación de ARN para identificar secuencias específicas y la aplicación secuencial de diferentes sondas de ARN creará un transcriptoma completo. [31] [32]

Objetivo

El objetivo de la transcriptómica de células individuales es determinar qué genes se expresan en cada célula. El transcriptoma se utiliza a menudo para cuantificar la expresión génica en lugar del proteoma debido a la dificultad que actualmente se asocia con la amplificación de los niveles de proteínas. [2]

Existen tres razones principales por las que se ha estudiado la expresión génica utilizando esta técnica: para estudiar la dinámica génica, el empalme del ARN y la tipificación celular. La dinámica génica se estudia generalmente para determinar qué cambios en la expresión génica afectan a las diferentes características celulares. Por ejemplo, este tipo de análisis transcriptómico se ha utilizado a menudo para estudiar el desarrollo embrionario. Los estudios de empalme del ARN se centran en comprender la regulación de las diferentes isoformas de transcripción . La transcriptómica de células individuales también se ha utilizado para la tipificación celular, donde los genes expresados ​​en una célula se utilizan para identificar tipos de células. El objetivo principal de la tipificación celular es encontrar una forma de determinar la identidad de las células que no tienen marcadores genéticos conocidos . [2]

La expresión del ARN puede servir como indicador de la abundancia de proteínas. Sin embargo, la abundancia de proteínas está determinada por la compleja interacción entre la expresión del ARN y los procesos postranscripcionales. Si bien es un desafío técnico, la traducción se puede monitorear mediante el análisis de los ribosomas en células individuales. [33]

Proteómica

Técnicas

Existen tres enfoques principales para la proteómica de células individuales: métodos basados ​​en anticuerpos, métodos basados ​​en proteínas fluorescentes y métodos basados ​​en espectroscopia de masas. [34] [18]

Métodos basados ​​en anticuerpos

Los métodos basados ​​en anticuerpos utilizan anticuerpos diseñados para unirse a las proteínas de interés, lo que permite identificar la abundancia relativa de múltiples objetivos individuales mediante una de varias técnicas diferentes.

Imágenes: Los anticuerpos se pueden unir a moléculas fluorescentes como puntos cuánticos o etiquetarse con fluoróforos orgánicos para su detección mediante microscopía de fluorescencia . Dado que a cada anticuerpo se le unen puntos cuánticos de diferentes colores o fluoróforos únicos, es posible identificar múltiples proteínas diferentes en una sola célula. Los puntos cuánticos se pueden lavar de los anticuerpos sin dañar la muestra, lo que hace posible realizar múltiples rondas de cuantificación de proteínas utilizando este método en la misma muestra. [35] Para los métodos basados ​​en fluoróforos orgánicos, las etiquetas fluorescentes se unen mediante un enlace reversible como un híbrido de ADN (que se puede fundir/disociar en condiciones de baja salinidad) [36] o inactivar químicamente [37] , lo que permite múltiples ciclos de análisis, con 3-5 objetivos cuantificados por ciclo. Estos enfoques se han utilizado para cuantificar la abundancia de proteínas en muestras de biopsia de pacientes (por ejemplo, cáncer) para mapear la expresión variable de proteínas en tejidos y/o tumores [37] y para medir los cambios en la expresión de proteínas y la señalización celular en respuesta al tratamiento del cáncer. [36]

Citometría de masas : los isótopos de metales raros, que normalmente no se encuentran en las células o los tejidos, se pueden unir a los anticuerpos individuales y detectarse mediante espectrometría de masas para la identificación simultánea y sensible de proteínas. [38] Estas técnicas se pueden multiplexar en gran medida para la cuantificación simultánea de muchos objetivos (paneles de hasta 38 marcadores) en células individuales. [39]

Cuantificación de anticuerpos-ADN: otro método basado en anticuerpos convierte los niveles de proteína en niveles de ADN. [34] La conversión a ADN permite amplificar los niveles de proteína y utilizar la NGS para cuantificar las proteínas. En uno de estos enfoques, se seleccionan dos anticuerpos para cada proteína que se necesita cuantificar. Luego, los dos anticuerpos se modifican para que tengan ADN monocatenario conectado a ellos que sea complementario. Cuando los dos anticuerpos se unen a una proteína, las cadenas complementarias se aparearán y producirán un segmento de ADN bicatenario que luego se puede amplificar mediante PCR. Cada par de anticuerpos diseñados para una proteína se etiqueta con una secuencia de ADN diferente. Luego, el ADN amplificado a partir de la PCR se puede secuenciar y los niveles de proteína se pueden cuantificar. [40]

Métodos basados ​​en espectrometría de masas

En la proteómica basada en espectroscopia de masas hay tres pasos principales necesarios para la identificación de péptidos: preparación de la muestra, separación de péptidos e identificación de péptidos. Varios grupos se han centrado en ovocitos o células en una etapa de escisión muy temprana, ya que estas células son inusualmente grandes y proporcionan suficiente material para el análisis. [41] [42] [43] [44] Otro enfoque, la proteómica de células individuales por espectrometría de masas (SCoPE-MS), ha cuantificado miles de proteínas en células de mamíferos con tamaños celulares típicos (diámetro de 10-15 μm) combinando células portadoras y códigos de barras de células individuales. [45] [46] La segunda generación, SCoPE2, [47] [48] aumentó el rendimiento mediante la preparación de muestras automatizada y miniaturizada; [49] También mejoró la confiabilidad cuantitativa y la cobertura del proteoma mediante la optimización basada en datos de LC-MS/MS [50] y la identificación de péptidos. [51] La sensibilidad y la consistencia de estos métodos se han mejorado aún más mediante la priorización, [52] y la preparación masiva de muestras en paralelo en gotas de tamaño nanométrico. [53] Otra dirección para el análisis de proteínas de una sola célula se basa en un marco escalable de adquisición independiente de datos multiplexados (plexDIA) que permite ahorrar tiempo mediante el análisis paralelo de iones de péptidos y muestras de proteínas, logrando así ganancias multiplicativas en el rendimiento. [54] [55] [56]

La separación de proteínas de diferentes tamaños se puede lograr mediante electroforesis capilar (CE) o cromatografía líquida (LC) (el uso de cromatografía líquida con espectroscopia de masas también se conoce como LC-MS). [42] [43] [44] [45] Este paso da orden a los péptidos antes de la cuantificación mediante espectroscopia de masas en tándem (MS/MS). La principal diferencia entre los métodos de cuantificación es que algunos usan etiquetas en los péptidos, como etiquetas de masa en tándem (TMT) o etiquetas de dimetilo que se usan para identificar de qué célula proviene una determinada proteína (las proteínas que provienen de cada célula tienen una etiqueta diferente), mientras que otros no usan etiquetas (cuantifican las células individualmente). Luego, los datos de espectroscopia de masas se analizan ejecutando los datos a través de bases de datos que convierten la información sobre los péptidos identificados en cuantificación de los niveles de proteína. [42] [43] [44] [45] [57] Estos métodos son muy similares a los utilizados para cuantificar el proteoma de células a granel , con modificaciones para acomodar el volumen de muestra muy pequeño. [58]

Técnicas de ionización utilizadas en el análisis de células individuales basado en espectrometría de masas

Se puede utilizar una gran variedad de técnicas de ionización para analizar células individuales. La elección del método de ionización es crucial para la detección del analito. Puede ser decisivo qué tipo de compuestos son ionizables y en qué estado aparecen, por ejemplo, la carga y la posible fragmentación de los iones. [59] En los párrafos siguientes se mencionan algunos ejemplos de ionización.

Nano-DESI

Una de las posibles formas de medir el contenido de células individuales es la nano-DESI (ionización por electrospray de desorción por nanopulverización). A diferencia de la ionización por electrospray de desorción , que es una técnica de desorción, la nano-DESI es una técnica de extracción de líquidos que permite el muestreo de superficies pequeñas, por lo que es adecuada para el análisis de células individuales. En la nano-DESI, se colocan dos capilares de sílice fundida en forma de V, cerrando un ángulo de aproximadamente 85 grados. Los dos capilares están en contacto, por lo que se puede formar un puente líquido entre ellos y permitir el muestreo de superficies tan pequeñas como una sola célula. El capilar primario suministra el disolvente a la superficie de la muestra donde se produce la extracción y el capilar secundario dirige el disolvente con las moléculas extraídas a la entrada de MS. La espectrometría de masas (MS) nano-DESI permite la elaboración de perfiles moleculares sensibles y la cuantificación de especies endógenas tan pequeñas como unos pocos cientos de fmol-s en células individuales de una manera de mayor rendimiento. Lanekoff et al. Se identificaron 14 aminoácidos, 6 metabolitos y varias moléculas lipídicas a partir de células de una sola mejilla utilizando nano-DESI MS. [60]

LAESI

En la ionización por electrospray por ablación láser (LAESI), se utiliza un láser para extirpar la superficie de la muestra y las moléculas emitidas se ionizan en la fase gaseosa mediante gotitas cargadas de electrospray. De manera similar a la DESI, la ionización ocurre en condiciones ambientales . Anderton et al . utilizaron esta técnica de ionización acoplada a un espectrómetro de masas por transformada de Fourier para analizar 200 células individuales de Allium cepa (cebolla roja) en alta resolución espacial. [61]

SIMULACIONES

La espectrometría de masas de iones secundarios (SIMS) es una técnica similar a la DESI, pero mientras que la DESI es una técnica de ionización ambiental, la SIMS se realiza en vacío . La superficie de la muestra sólida es bombardeada por un haz altamente enfocado de iones primarios . A medida que golpean la superficie, las moléculas se emiten desde la superficie y se ionizan. La elección de los iones primarios determina el tamaño del haz y también el grado de ionización y fragmentación. [62] Pareek et al. realizaron metabolómica para rastrear cómo se sintetizan las purinas dentro de los purinosomas y utilizaron el etiquetado de isótopos y la obtención de imágenes SIMS para observar directamente los puntos críticos de actividad metabólica dentro de las células HeLa congeladas. [63]

Maldi

En la desorción e ionización láser asistida por matriz (MALDI), la muestra se incorpora a una matriz química que es capaz de absorber energía de un láser. De manera similar a SIMS, la ionización ocurre en el vacío. La irradiación láser elimina el material de la matriz de la superficie y da como resultado partículas de matriz en fase gaseosa cargadas; las moléculas de analito se ionizan a partir de esta matriz química cargada. Liu et al. utilizaron MALDI-MS para detectar ocho fosfolípidos de células A549 individuales. [64] Las imágenes MALDI MS se pueden utilizar para la metabolómica espacial y el análisis de células individuales. [65] [66]

Objetivo

El objetivo de estudiar el proteoma es comprender mejor la actividad de las células a nivel de células individuales. Dado que las proteínas son responsables de determinar cómo actúa la célula, comprender el proteoma de una sola célula brinda la mejor comprensión de cómo funciona una célula y cómo cambia la expresión génica en una célula debido a diferentes estímulos ambientales. Aunque la transcriptómica tiene el mismo propósito que la proteómica, no es tan precisa para determinar la expresión génica en las células, ya que no tiene en cuenta la regulación postranscripcional . [12] La transcriptómica sigue siendo importante ya que estudiar la diferencia entre los niveles de ARN y los niveles de proteína podría brindar información sobre qué genes están regulados postranscripcionalmente.

Metabolómica

Técnicas

Existen cuatro métodos principales que se utilizan para cuantificar el metaboloma de células individuales: detección basada en fluorescencia, biosensores de fluorescencia, biosensores FRET y espectroscopia de masas. Los primeros tres métodos enumerados utilizan microscopía de fluorescencia para detectar moléculas en una célula. Por lo general, estos ensayos utilizan pequeñas etiquetas fluorescentes adheridas a las moléculas de interés, sin embargo, se ha demostrado que esto es demasiado invasivo para la metabolómica de células individuales y altera la actividad de los metabolitos. La solución actual a este problema es utilizar proteínas fluorescentes que actuarán como detectores de metabolitos, emitiendo fluorescencia siempre que se unan a un metabolito de interés. [67]

La espectroscopia de masas se está convirtiendo en el método más utilizado para la metabolómica de células individuales. Sus ventajas son que no es necesario desarrollar proteínas fluorescentes para todas las moléculas de interés y es capaz de detectar metabolitos en el rango de femtomoles . [15] De manera similar a los métodos analizados en proteómica, también ha habido éxito en la combinación de la espectroscopia de masas con técnicas de separación como la electroforesis capilar para cuantificar metabolitos. Este método también es capaz de detectar metabolitos presentes en concentraciones de femtomoles. [67] Se ha demostrado que otro método que utiliza micromuestreo capilar combinado con espectrometría de masas con separación por movilidad iónica mejora la cobertura molecular y la separación iónica para la metabolómica de células individuales. [21] [68] Los investigadores están tratando de desarrollar una técnica que pueda satisfacer lo que las técnicas actuales carecen: alto rendimiento, mayor sensibilidad para metabolitos que tienen una menor abundancia o que tienen bajas eficiencias de ionización, buena replicabilidad y que permiten la cuantificación de metabolitos. [69]

Objetivo

El objetivo de la metabolómica de células individuales es obtener una mejor comprensión a nivel molecular de los principales temas biológicos, como el cáncer, las células madre, el envejecimiento y el desarrollo de la resistencia a los fármacos. En general, el objetivo de la metabolómica es principalmente comprender cómo las células se enfrentan a las tensiones ambientales a nivel molecular y proporcionar una comprensión más dinámica de las funciones celulares. [67]

Reconstruyendo trayectorias de desarrollo

Los ensayos transcriptómicos de células individuales han permitido reconstruir trayectorias de desarrollo. La ramificación de estas trayectorias describe la diferenciación celular. Se han desarrollado varios métodos para reconstruir trayectorias de desarrollo ramificadas a partir de datos transcriptómicos de células individuales. [70] [71 ] [72] [73] [74] Utilizan varios conceptos matemáticos avanzados, desde el transporte óptimo [72] hasta los gráficos principales. [73] Algunas bibliotecas de software para la reconstrucción y visualización de trayectorias de diferenciación de linaje están disponibles gratuitamente en línea. [75]

Interacción célula-célula

Las interacciones célula-célula se caracterizan por interacciones estables y transitorias.

Véase también

Referencias

  1. ^ Siuzdak G (septiembre de 2023). "Imágenes cuantitativas subcelulares de metabolitos a nivel de orgánulos". Nature Metabolism . 5 (9): 1446–1448. doi :10.1038/s42255-023-00882-z. PMID  37679555. S2CID  261607846.
  2. ^ abcde Wang D, Bodovitz S (junio de 2010). "Análisis de células individuales: la nueva frontera en 'ómica'". Tendencias en biotecnología . 28 (6): 281–90. doi :10.1016/j.tibtech.2010.03.002. PMC 2876223 . PMID  20434785. 
  3. ^ Habibi I, Cheong R, Lipniacki T, Levchenko A, Emamian ES, Abdi A (abril de 2017). "Cálculo y medición de errores de toma de decisiones celulares utilizando datos de células individuales". PLOS Computational Biology . 13 (4): e1005436. Bibcode :2017PLSCB..13E5436H. doi : 10.1371/journal.pcbi.1005436 . PMC 5397092 . PMID  28379950. 
  4. ^ Merouane A, Rey-Villamizar N, Lu Y, Liadi I, Romain G, Lu J, et al. (octubre de 2015). "Perfiles automatizados de interacciones célula-célula individuales a partir de microscopía de imágenes time-lapse de alto rendimiento en rejillas de nanopocillos (TIMING)". Bioinformática . 31 (19): 3189–97. doi :10.1093/bioinformatics/btv355. PMC 4693004 . PMID  26059718. 
  5. ^ Loo J, Ho H, Kong S, Wang T, Ho Y (septiembre de 2019). "Avances tecnológicos en el análisis multiescala de células individuales en biomedicina". Advanced Biosystems . 3 (11): e1900138. doi :10.1002/adbi.201900138. PMID  32648696. S2CID  203101696.
  6. ^ Altschuler SJ, Wu LF (mayo de 2010). "Heterogeneidad celular: ¿las diferencias marcan la diferencia?". Cell . 141 (4): 559–63. doi :10.1016/j.cell.2010.04.033. PMC 2918286 . PMID  20478246. 
  7. ^ Hu P, Zhang W, Xin H, Deng G (25 de octubre de 2016). "Aislamiento y análisis de células individuales". Frontiers in Cell and Developmental Biology . 4 : 116. doi : 10.3389/fcell.2016.00116 . PMC 5078503 . PMID  27826548. 
  8. ^ Mora-Castilla S, To C, Vaezeslami S, Morey R, Srinivasan S, Dumdie JN, et al. (agosto de 2016). "Tecnologías de miniaturización para la preparación eficiente de bibliotecas de células individuales para la secuenciación de próxima generación". Journal of Laboratory Automation . 21 (4): 557–67. doi :10.1177/2211068216630741. PMC 4948133 . PMID  26891732. 
  9. ^ Zheng GX, Terry JM, Belgrader P, Ryvkin P, Bent ZW, Wilson R, et al. (enero de 2017). "Perfiles transcripcionales digitales masivamente paralelos de células individuales". Nature Communications . 8 : 14049. Bibcode :2017NatCo...814049Z. doi :10.1038/ncomms14049. PMC 5241818 . PMID  28091601. 
  10. ^ Mercatelli D, Balboni N, Palma A, Aleo E, Sanna PP, Perini G, et al. (enero de 2021). "Análisis de redes génicas de células individuales y panorama transcripcional de líneas celulares de neuroblastoma amplificadas con MYCN". Biomolecules . 11 (2): 177. doi : 10.3390/biom11020177 . PMC 7912277 . PMID  33525507. 
  11. ^ ab Huang L, Ma F, Chapman A, Lu S, Xie XS (2015). "Amplificación y secuenciación de genoma completo de una sola célula: metodología y aplicaciones". Revisión anual de genómica y genética humana . 16 (1): 79–102. doi : 10.1146/annurev-genom-090413-025352 . PMID  26077818. S2CID  12987987.
  12. ^ ab Wu AR, Wang J, Streets AM, Huang Y (junio de 2017). "Análisis transcripcional de células individuales". Revisión anual de química analítica . 10 (1): 439–462. doi :10.1146/annurev-anchem-061516-045228. PMID  28301747. S2CID  40069109.
  13. ^ Tsioris K, Torres AJ, Douce TB, Love JC (2014). "Una nueva caja de herramientas para evaluar células individuales". Revisión anual de ingeniería química y biomolecular . 5 : 455–77. doi :10.1146/annurev-chembioeng-060713-035958. PMC 4309009. PMID  24910919 . 
  14. ^ Comi TJ, Do TD, Rubakhin SS, Sweedler JV (marzo de 2017). "Categorización de células en función de sus perfiles químicos: avances en espectrometría de masas de células individuales". Revista de la Sociedad Química Estadounidense . 139 (11): 3920–3929. doi :10.1021/jacs.6b12822. PMC 5364434. PMID  28135079 . 
  15. ^ ab Zhang L, Vertes A (abril de 2018). "Enfoques de espectrometría de masas de células individuales para explorar la heterogeneidad celular". Angewandte Chemie . 57 (17): 4466–4477. doi : 10.1002/anie.201709719 . PMID  29218763. S2CID  4928231.
  16. ^ Slavov N ​​(junio de 2020). "Análisis de proteínas unicelulares mediante espectrometría de masas". Current Opinion in Chemical Biology . 60 : 1–9. arXiv : 2004.02069 . doi :10.1016/j.cbpa.2020.04.018. ISSN  1367-5931. PMC 7767890 . PMID  32599342. S2CID  219966629. 
  17. ^ Specht H, Slavov N ​​(agosto de 2018). "Oportunidades transformadoras para la proteómica unicelular". Revista de investigación del proteoma . 17 (8): 2565–2571. doi :10.1021/acs.jproteome.8b00257. PMC 6089608 . PMID  29945450. 
  18. ^ ab Slavov N ​​(enero de 2020). "Descifrando el proteoma en células individuales". Science . 367 (6477): 512–513. Bibcode :2020Sci...367..512S. doi :10.1126/science.aaz6695. PMC 7029782 . PMID  32001644. 
  19. ^ Lee JH (julio de 2017). "Reconstrucción de la expresión génica de novo en el espacio". Tendencias en medicina molecular . 23 (7): 583–593. doi :10.1016/j.molmed.2017.05.004. PMC 5514424. PMID 28571832  . 
  20. ^ Gross A, Schoendube J, Zimmermann S, Steeb M, Zengerle R, Koltay P (julio de 2015). "Tecnologías para el aislamiento de células individuales". Revista internacional de ciencias moleculares . 16 (8): 16897–919. doi : 10.3390/ijms160816897 . PMC 4581176 . PMID  26213926. 
  21. ^ ab Zhang L, Vertes A (octubre de 2015). "Carga de energía, estado redox y recambio de metabolitos en hepatocitos humanos individuales revelados por espectrometría de masas de micromuestreo capilar". Química analítica . 87 (20): 10397–405. doi : 10.1021/acs.analchem.5b02502 . PMID  26398405.
  22. ^ Faria EC, Gardner P (enero de 2012). "Análisis de células eucariotas individuales utilizando pinzas Raman". En Lindström S, Andersson-Svahn H (eds.). Análisis de células individuales . Métodos en biología molecular. Vol. 853. Humana Press. págs. 151–67. doi :10.1007/978-1-61779-567-1_12. ISBN . 978-1-61779-566-4. Número de identificación personal  22323146.
  23. ^ "MMS". MMS . Consultado el 15 de mayo de 2024 .
  24. ^ Narayanamurthy V, Nagarajan S, Samsuri F, Sridhar TM (30 de junio de 2017). "Trampeo hidrodinámico microfluídico para análisis de células individuales: mecanismos, métodos y aplicaciones". Métodos analíticos . 9 (25): 3751–3772. doi :10.1039/C7AY00656J. ISSN  1759-9679.
  25. ^ Babayan A, Alawi M, Gormley M, Müller V, Wikman H, McMullin RP, et al. (agosto de 2017). "Estudio comparativo de la amplificación del genoma completo y el rendimiento de la secuenciación de próxima generación de células cancerosas individuales". Oncotarget . 8 (34): 56066–56080. doi :10.18632/oncotarget.10701. PMC 5593545 . PMID  28915574. 
  26. ^ Binder V, Bartenhagen C, Okpanyi V, Gombert M, Moehlendick B, Behrens B, et al. (octubre de 2014). "Un nuevo flujo de trabajo para la secuenciación del genoma completo de células humanas individuales". Human Mutation . 35 (10): 1260–70. doi : 10.1002/humu.22625 . PMID  25066732. S2CID  27392899.
  27. ^ Borgström E, Paterlini M, Mold JE, Frisen J, Lundeberg J (2017). "Comparación de técnicas de amplificación del genoma completo para la secuenciación del exoma de células individuales humanas". PLOS ONE . ​​12 (2): e0171566. Bibcode :2017PLoSO..1271566B. doi : 10.1371/journal.pone.0171566 . PMC 5313163 . PMID  28207771. 
  28. ^ Normand E, Qdaisat S, Bi W, Shaw C, Van den Veyver I, Beaudet A, et al. (septiembre de 2016). "Comparación de tres métodos de amplificación del genoma completo para la detección de aberraciones genómicas en células individuales". Diagnóstico prenatal . 36 (9): 823–30. doi :10.1002/pd.4866. PMID  27368744. S2CID  5537482.
  29. ^ Vander Plaetsen AS, Deleye L, Cornelis S, Tilleman L, Van Nieuwerburgh F, Deforce D (diciembre de 2017). "Perfiles de STR y análisis de variación del número de copias en células individuales preservadas utilizando los métodos actuales de amplificación del genoma completo". Scientific Reports . 7 (1): 17189. Bibcode :2017NatSR...717189V. doi :10.1038/s41598-017-17525-5. PMC 5719346 . PMID  29215049. 
  30. ^ Kalisky T, Quake SR (abril de 2011). "Genómica unicelular". Nature Methods . 8 (4): 311–4. doi :10.1038/nmeth0411-311. PMID  21451520. S2CID  5601612.
  31. ^ Lubeck E, Coskun AF, Zhiyentayev T, Ahmad M, Cai L (abril de 2014). "Perfilado de ARN in situ de células individuales mediante hibridación secuencial". Nature Methods . 11 (4): 360–1. doi :10.1038/nmeth.2892. PMC 4085791 . PMID  24681720. 
  32. ^ Chen KH, Boettiger AN, Moffitt JR, Wang S, Zhuang X (abril de 2015). "Imágenes de ARN. Perfiles de ARN altamente multiplexados y con resolución espacial en células individuales" (PDF) . Science . 348 (6233): aaa6090. doi :10.1126/science.aaa6090. PMC 4662681. PMID  25858977 . 
  33. ^ Ozadam H, Tonn T, Han CM, Segura A, Hoskins I, Rao S, et al. (junio de 2023). "Cuantificación de la ocupación de ribosomas en células individuales durante el desarrollo temprano del ratón". Nature . 618 (7967): 1057–1064. Bibcode :2023Natur.618.1057O. doi :10.1038/s41586-023-06228-9. PMC 10307641 . PMID  37344592. 
  34. ^ ab Levy E, Slavov N ​​(octubre de 2018). "Análisis de proteínas de células individuales para biología de sistemas". Ensayos en bioquímica . 62 (4): 595–605. doi :10.1042/EBC20180014. PMC 6204083 . PMID  30072488. 
  35. ^ Zrazhevskiy P, True LD, Gao X (octubre de 2013). "Perfiles moleculares multiciclo multicolor con puntos cuánticos para análisis de células individuales". Nature Protocols . 8 (10): 1852–69. doi :10.1038/nprot.2013.112. PMC 4108347 . PMID  24008381. 
  36. ^ ab Giedt RJ, Pathania D, Carlson JC, McFarland PJ, Del Castillo AF, Juric D, et al. (octubre de 2018). "El análisis de códigos de barras de células individuales proporciona una lectura rápida de las vías de señalización celular en muestras clínicas". Nature Communications . 9 (1): 4550. Bibcode :2018NatCo...9.4550G. doi :10.1038/s41467-018-07002-6. PMC 6208406 . PMID  30382095. 
  37. ^ ab Lin JR, Izar B, Wang S, Yapp C, Mei S, Shah PM, et al. (julio de 2018). Chakraborty AK, Raj A, Marr C, Horváth P (eds.). "Imágenes de inmunofluorescencia altamente multiplexadas de tejidos y tumores humanos utilizando t-CyCIF y microscopios ópticos convencionales". eLife . 7 : e31657. doi : 10.7554/eLife.31657 . PMC 6075866 . PMID  29993362. 
  38. ^ Nair N, Mei HE, Chen SY, Hale M, Nolan GP, ​​Maecker HT, et al. (mayo de 2015). "Citometría de masas como plataforma para el descubrimiento de biomarcadores celulares para orientar una terapia eficaz de enfermedades reumáticas". Arthritis Research & Therapy . 17 (1): 127. doi : 10.1186/s13075-015-0644-z . PMC 4436107 . PMID  25981462. 
  39. ^ Spitzer MH, Nolan GP (mayo de 2016). "Citometría de masas: células individuales, muchas características". Cell . 165 (4): 780–91. doi :10.1016/j.cell.2016.04.019. PMC 4860251 . PMID  27153492. 
  40. ^ Gong H, Holcomb I, Ooi A, Wang X, Majonis D, Unger MA, et al. (enero de 2016). "Método simple para preparar anticuerpos conjugados con oligonucleótidos y su aplicación en la detección de proteínas multiplex en células individuales". Química bioconjugada . 27 (1): 217–25. doi : 10.1021/acs.bioconjchem.5b00613 . PMID  26689321.
  41. ^ Smits AH, Lindeboom RG, Perino M, van Heeringen SJ, Veenstra GJ, Vermeulen M (septiembre de 2014). "La cuantificación absoluta global revela una regulación estricta de la expresión de proteínas en huevos individuales de Xenopus". Nucleic Acids Research . 42 (15): 9880–9891. doi :10.1093/nar/gku661. PMC 4150773 . PMID  25056316. 
  42. ^ abc Lombard-Banek C, Reddy S, Moody SA, Nemes P (agosto de 2016). "Cuantificación sin etiquetas de proteínas en células embrionarias individuales con destino neuronal en el embrión de rana en etapa de división (Xenopus laevis) utilizando espectrometría de masas de alta resolución con ionización por electroforesis capilar (CE-ESI-HRMS)". Proteómica molecular y celular . 15 (8): 2756–2768. doi : 10.1074/mcp.M115.057760 . PMC 4974349 . PMID  27317400. 
  43. ^ abc Sun L, Dubiak KM, Peuchen EH, Zhang Z, Zhu G, Huber PW, et al. (julio de 2016). "Proteómica de células individuales utilizando blastómeros de rana (Xenopus laevis) aislados de embriones en etapa temprana, que forman una progresión geométrica en el contenido de proteínas". Química analítica . 88 (13): 6653–6657. doi :10.1021/acs.analchem.6b01921. PMC 4940028 . PMID  27314579. 
  44. ^ abc Virant-Klun I, Leicht S, Hughes C, Krijgsveld J (agosto de 2016). "Identificación de proteínas específicas de la maduración mediante proteómica unicelular de ovocitos humanos". Molecular & Cellular Proteomics . 15 (8): 2616–2627. doi : 10.1074/mcp.M115.056887 . PMC 4974340 . PMID  27215607. 
  45. ^ abc Budnik B, Levy E, Slavov N ​​(15 de marzo de 2017). "La espectrometría de masas de células de mamíferos individuales cuantifica la heterogeneidad del proteoma durante la diferenciación celular". bioRxiv 10.1101/102681 . 
  46. ^ Budnik B, Levy E, Harmange G, Slavov N ​​(octubre de 2018). "SCoPE-MS: la espectrometría de masas de células de mamíferos individuales cuantifica la heterogeneidad del proteoma durante la diferenciación celular". Genome Biology . 19 (1): 161. doi : 10.1186/s13059-018-1547-5 . PMC 6196420 . PMID  30343672. 
  47. ^ Specht H, Emmott E, Koller T, Slavov N ​​(9 de julio de 2019). "La proteómica unicelular de alto rendimiento cuantifica la aparición de heterogeneidad en macrófagos". bioRxiv . doi : 10.1101/665307 .
  48. ^ Specht H, Emmott E, Petelski AA, Huffman RG, Perlman DH, Serra M, et al. (enero de 2021). "Análisis proteómico y transcriptómico de células individuales de la heterogeneidad de los macrófagos utilizando SCoPE2". Genome Biology . 22 (1): 50. doi : 10.1186/s13059-021-02267-5 . PMC 7839219 . PMID  33504367. 
  49. ^ Specht H, Harmange G, Perlman DH, Emmott E, Niziolek Z, Budnik B, et al. (25 de agosto de 2018). "Preparación automatizada de muestras para proteómica unicelular de alto rendimiento". bioRxiv : 399774. doi : 10.1101/399774 .
  50. ^ Huffman RG, Chen A, Specht H, Slavov N ​​(junio de 2019). "DO-MS: optimización basada en datos de métodos de espectrometría de masas". Revista de investigación del proteoma . 18 (6): 2493–2500. doi :10.1021/acs.jproteome.9b00039. PMC 6737531 . PMID  31081635. 
  51. ^ Chen AT, Franks A, Slavov N ​​(julio de 2019). Cox J (ed.). "DART-ID aumenta la cobertura del proteoma de una sola célula". PLOS Computational Biology . 15 (7): e1007082. Bibcode :2019PLSCB..15E7082C. doi : 10.1371/journal.pcbi.1007082 . PMC 6625733 . PMID  31260443. 
  52. ^ Huffman RG, Leduc A, Wichmann C, di Gioia M, Borriello F, Specht H, et al. (18 de marzo de 2022). "La proteómica unicelular priorizada revela la polarización molecular y funcional en los macrófagos primarios". bioRxiv : 2022.03.16.484655. doi :10.1101/2022.03.16.484655. S2CID  247599981.
  53. ^ Leduc A, Huffman RG, Cantlon J, Khan S, Slavov N ​​(diciembre de 2022). "Explorando la covariación funcional de proteínas en células individuales usando nPOP". Genome Biology . 23 (1): 261. doi : 10.1186/s13059-022-02817-5 . PMC 9756690 . PMID  36527135. 
  54. ^ "Marco para el escalamiento multiplicativo de la proteómica unicelular". Nature Biotechnology . 41 (1): 23–24. Julio de 2022. doi :10.1038/s41587-022-01411-1. PMID  35851377. S2CID  250642572.
  55. ^ Derks J, Leduc A, Wallmann G, Huffman RG, Willetts M, Khan S, et al. (julio de 2022). "Aumento del rendimiento de la proteómica sensible mediante plexDIA". Nature Biotechnology . 41 (1): 50–59. doi :10.1038/s41587-022-01389-w. PMC 9839897 . PMID  35835881. 
  56. ^ Derks J, Slavov N ​​(5 de noviembre de 2022). "Estrategias para aumentar la profundidad y el rendimiento del análisis de proteínas mediante plexDIA". bioRxiv : 2022.11.05.515287. doi :10.1101/2022.11.05.515287. S2CID  253399025.
  57. ^ Smits AH, Lindeboom RG, Perino M, van Heeringen SJ, Veenstra GJ, Vermeulen M (septiembre de 2014). "La cuantificación absoluta global revela una regulación estricta de la expresión de proteínas en huevos individuales de Xenopus". Nucleic Acids Research . 42 (15): 9880–91. doi :10.1093/nar/gku661. PMC 4150773 . PMID  25056316. 
  58. ^ "SCoPE-MS - ¡Por fin podemos hacer proteómica de células individuales!". Noticias en Investigación en Proteómica . 2017-03-09 . Consultado el 2017-06-28 .
  59. ^ Watson JT, Sparkman OD (octubre de 2007). Introducción a la espectrometría de masas: instrumentación, aplicaciones y estrategias para la interpretación de datos (4.ª ed.). John Wiley & Sons, 2007. pág. 8. ISBN 978-0-470-51634-8.
  60. ^ Bergman HM, Lanekoff I (2017). "Perfilado y cuantificación de moléculas endógenas en células individuales mediante nano-DESI MS". The Analyst . 142 (19): 3639–3647. Bibcode :2017Ana...142.3639B. doi :10.1039/C7AN00885F. ISSN  0003-2654. PMID  28835951.
  61. ^ Taylor MJ, Liyu A, Vertes A, Anderton CR (septiembre de 2021). "Análisis de células individuales ambientales e imágenes de tejido nativo mediante espectrometría de masas de ionización por electropulverización por ablación láser con mayor resolución espacial". Revista de la Sociedad Estadounidense de Espectrometría de Masas . 32 (9): 2490–2494. doi :10.1021/jasms.1c00149. OSTI  1824325. PMID  34374553. S2CID  236968123.
  62. ^ Lanekoff I, Sharma VV, Marques C (junio de 2022). "Metabolómica unicelular: ¿dónde estamos y hacia dónde vamos?". Current Opinion in Biotechnology . 75 : 102693. doi : 10.1016/j.copbio.2022.102693 . PMID  35151979. S2CID  246773056.
  63. ^ Pareek V, Tian H, Winograd N, Benkovic SJ (abril de 2020). "La metabolómica y la obtención de imágenes por espectrometría de masas revelan la síntesis de purina de novo canalizada en las células". Science . 368 (6488): 283–290. Bibcode :2020Sci...368..283P. doi :10.1126/science.aaz6465. PMC 7494208 . PMID  32299949. 
  64. ^ Xie W, Gao D, Jin F, Jiang Y, Liu H (julio de 2015). "Estudio de fosfolípidos en células individuales mediante un dispositivo microfluídico integrado combinado con espectrometría de masas de ionización/desorción láser asistida por matriz". Química analítica . 87 (14): 7052–7059. doi :10.1021/acs.analchem.5b00010. PMID  26110742.
  65. ^ Bourceau P, Geier B, Suerdieck V, Bien T, Soltwisch J, Dreisewerd K, et al. (octubre de 2023). "Visualización de metabolitos y microbios con alta resolución espacial mediante imágenes de espectrometría de masas MALDI y etiquetado de fluorescencia in situ". Nature Protocols . 18 (10): 3050–3079. doi :10.1038/s41596-023-00864-1. PMID  37674095. S2CID  261580460.
  66. ^ Rappez L, Stadler M, Triana S, Gathungu RM, Ovchinnikova K, Phapale P, et al. (julio de 2021). "SpaceM revela estados metabólicos de células individuales". Nature Methods . 18 (7): 799–805. doi :10.1038/s41592-021-01198-0. PMC 7611214 . PMID  34226721. 
  67. ^ abc Zenobi R (diciembre de 2013). "Metabolómica unicelular: perspectivas analíticas y biológicas". Science . 342 (6163): 1243259. doi :10.1126/science.1243259. PMID  24311695. S2CID  21381091.
  68. ^ Zhang L, Foreman DP, Grant PA, Shrestha B, Moody SA, Villiers F, et al. (octubre de 2014). "Análisis metabólico in situ de células vegetales individuales mediante micromuestreo capilar y espectrometría de masas de ionización por electrospray con separación por movilidad iónica". The Analyst . 139 (20): 5079–85. Bibcode :2014Ana...139.5079Z. doi :10.1039/C4AN01018C. PMID  25109271.
  69. ^ Duncan KD, Fyrestam J, Lanekoff I (enero de 2019). "Avances en la metabolómica unicelular basada en espectrometría de masas". The Analyst . 144 (3): 782–793. Bibcode :2019Ana...144..782D. doi : 10.1039/C8AN01581C . PMID  30426983.
  70. ^ Haghverdi L, Büttner M, Wolf FA, Buettner F, Theis FJ (octubre de 2016). "El pseudotiempo de difusión reconstruye de forma robusta la ramificación del linaje" (PDF) . Nature Methods . 13 (10): 845–8. doi :10.1038/nmeth.3971. PMID  27571553. S2CID  3594049.
  71. ^ Setty M, et al. Wishbone identifica trayectorias de desarrollo bifurcadas a partir de datos de células individuales. Nat. Biotechnol. 34, 637–645 (2016).
  72. ^ ab Schiebinger G, Shu J, Tabaka M, Cleary B, Subramanian V, Solomon A, et al. (febrero de 2019). "El análisis del transporte óptimo de la expresión génica de células individuales identifica trayectorias de desarrollo en la reprogramación". Cell . 176 (4): 928–943.e22. doi :10.1016/j.cell.2019.01.006. PMC 6402800 . PMID  30712874. 
  73. ^ ab Chen H, Albergante L, Hsu JY, Lareau CA, Lo Bosco G, Guan J, et al. (abril de 2019). "Reconstrucción, exploración y mapeo de trayectorias de células individuales de datos ómicos con STREAM". Nature Communications . 10 (1): 1903. Bibcode :2019NatCo..10.1903C. doi : 10.1038/s41467-019-09670-4 . PMC 6478907 . PMID  31015418. 
  74. ^ Pandey K, Zafar H (agosto de 2022). "Inferencia de transiciones de estados celulares y plasticidad del destino celular a partir de una sola célula con MARGARET". Investigación de ácidos nucleicos . 50 (15): e86. doi :10.1093/nar/gkac412. PMC 9410915 . PMID  35639499. 
  75. ^ Laboratorio Pinello. Reconstrucción, exploración y mapeo de trayectorias de células individuales

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