Extracción de una jerarquía celular a partir de datos de citometría de alta dimensión con SPADE.

Extracción de una jerarquía celular a partir de datos de citometría de alta dimensión con SPADE. Qiu P, Simonds EF, Bendall SC, Gibbs KD, Bruggner RV, Linderman MD, Sachs K, Nolan GP, ​​Plevritis SK. (2011) Nat Biotecnología. 2011;29(10) La capacidad de analizar múltiples parámetros unicelulares es fundamental para comprender la heterogeneidad celular. A pesar de los avances recientes en la tecnología de medición, los métodos para analizar datos unicelulares de alta dimensión son a menudo subjetivos, requieren mucho trabajo y conocimientos previos del sistema biológico. Para descubrir objetivamente la heterogeneidad celular a partir de mediciones unicelulares, presentamos un enfoque computacional versátil, el análisis de progresión de árbol de eventos normalizados por densidad (SPADE). Aplicamos SPADE a datos de citometría de flujo de médula ósea de ratón y a datos de citometría masiva de médula ósea humana. En ambos casos, SPADE organizó las células en una jerarquía de fenotipos relacionados que recapitulaban parcialmente patrones de hematopoyesis bien descritos. Demostramos que SPADE es robusto para medir el ruido y para la elección de marcadores celulares. SPADE facilita el análisis de la heterogeneidad celular, la identificación de tipos celulares y la comparación de marcadores funcionales en respuesta a perturbaciones.