Los investigadores presentan "sci-Space", un nuevo enfoque de la transcriptómica espacial capaz de conservar la resolución de una sola célula y la heterogeneidad espacial a escalas mucho mayores que métodos anteriores. Los investigadores aplicaron su enfoque para construir atlas unicelulares de secciones completas de embriones de ratón a los 14 días de desarrollo. Los métodos de secuenciación de ARN unicelular han dado lugar a grandes avances en la comprensión del desarrollo de organismos y tejidos complejos. Si bien la organización espacial de las células es fundamental para el desarrollo normal, la homeostasis y la fisiopatología, muchos métodos de secuenciación de ARN unicelulares pierden valiosa información espacial contextual. Los que preservan el contexto espacial entre células pueden limitarse a un conjunto específico de genes o a una pequeña área de tejido. Para superar estos desafíos, Sanjay Sirvatsan y sus colegas desarrollaron sci-Space, un enfoque transcriptómico espacial que conserva la resolución de una sola celda al tiempo que resuelve el contexto espacial de las células a escalas más grandes. El enfoque de Sirvatsan et al. utiliza una cuadrícula de oligonucleótidos con códigos de barras -hebras simples y cortas de ADN sintético- que se pueden transferir de un portaobjetos a los núcleos de una sección de tejido congelada superpuesta. Según los autores, sci-Space permite obtener tanto el origen espacial como el transcriptoma de miles de células por portaobjetos. Para demostrar su nueva técnica, Srivatsan et al. aplicaron sci-Space al desarrollo de embriones de ratón. Al capturar coordenadas espaciales y transcriptomas completos de casi 120 000 células, los autores reunieron un atlas unicelular resuelto espacialmente de secciones de embriones de ratón de 14 días completos y revelaron genes expresados espacialmente en una variedad de tipos de células, incluidas las neuronas diferenciadoras.
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