人體由細(xì)胞組成的事實(shí)是一個(gè)基本的，易于理解的概念。然而令人驚訝的是，科學(xué)家們?nèi)栽趪L試確定組成我們的器官并有助于我們健康的各種細(xì)胞。
一種稱為單細(xì)胞測(cè)序的相對(duì)較新的技術(shù)使研究人員能夠根據(jù)特征(例如它們表達(dá)的基因)來(lái)識(shí)別和分類細(xì)胞類型。但是，這類研究會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，其中包含數(shù)十萬(wàn)到數(shù)百萬(wàn)個(gè)細(xì)胞的數(shù)據(jù)集。
計(jì)算醫(yī)學(xué)和生物信息學(xué)系的Joshua Welch博士開發(fā)了一種新算法。候選人Chao Gao及其團(tuán)隊(duì)使用在線學(xué)習(xí)，大大加快了這一過(guò)程，并為全世界的研究人員提供了一種使用標(biāo)準(zhǔn)便攜式計(jì)算機(jī)上發(fā)現(xiàn)的內(nèi)存量來(lái)分析大型數(shù)據(jù)集的方法。該發(fā)現(xiàn)在《自然生物技術(shù)》雜志上有描述。
韋爾奇說(shuō)：“我們的技術(shù)使任何擁有計(jì)算機(jī)的人都可以對(duì)整個(gè)生物體進(jìn)行分析。”“這確實(shí)是該領(lǐng)域正在朝著的方向發(fā)展。”
該團(tuán)隊(duì)使用來(lái)自國(guó)立衛(wèi)生研究院腦計(jì)劃的數(shù)據(jù)集證明了其原理性證明。該計(jì)劃旨在通過(guò)繪制每個(gè)細(xì)胞的圖譜來(lái)了解人腦，該計(jì)劃的研究團(tuán)隊(duì)遍布全國(guó)，包括韋爾奇實(shí)驗(yàn)室在內(nèi)。
Welch解釋說(shuō)，通常，對(duì)于像這樣的項(xiàng)目，必須按到達(dá)的順序使用先前的數(shù)據(jù)集對(duì)提交的每個(gè)單單元格數(shù)據(jù)集進(jìn)行重新分析。他們的新方法允許將新數(shù)據(jù)集添加到現(xiàn)有數(shù)據(jù)集中，而無(wú)需重新處理舊數(shù)據(jù)集。它還使研究人員能夠?qū)?shù)據(jù)集分解為所謂的迷你批處理，以減少處理數(shù)據(jù)集所需的內(nèi)存量。
韋爾奇說(shuō)：“這對(duì)于越來(lái)越多地生成數(shù)百萬(wàn)個(gè)細(xì)胞的集合至關(guān)重要。”“今年，有五到六篇論文具有兩百萬(wàn)個(gè)或更多的單元，而僅用于存儲(chǔ)原始數(shù)據(jù)所需的內(nèi)存量大大超過(guò)了他們計(jì)算機(jī)上的任何人。”
韋爾奇將在線技術(shù)比作Facebook和Twitter之類的社交媒體平臺(tái)進(jìn)行的連續(xù)數(shù)據(jù)處理，后者必須處理用戶連續(xù)生成的數(shù)據(jù)，并在人們的供稿中提供相關(guān)信息。“在這里，我們?cè)谑澜绺鞯氐膶?shí)驗(yàn)室進(jìn)行著實(shí)驗(yàn)，并發(fā)布了他們的數(shù)據(jù)，而不是人們寫推文。”
這一發(fā)現(xiàn)有可能極大提高其他雄心勃勃的項(xiàng)目的效率，例如《人體圖譜》和《人體細(xì)胞圖譜》。韋爾奇說(shuō)：“了解人體細(xì)胞的正常功能是了解它們?cè)诩膊≈腥绾纬鲥e(cuò)的第一步。”
標(biāo)簽： 海量細(xì)胞
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