Bioinformática e investigación de células madre: una mini revisión revisión de bioinformática litecoin kursverlauf

Las células madre son células que pueden diferenciarse en otros tipos y, por lo tanto, son pluripotentes, con la capacidad de gotoltc edu de convertirse en células de todos los linajes. Las células que se encuentran en el blastocisto de los embriones se denominan células madre embrionarias o escs [1, 2] que se consideran estándar “oro” de la pluripotencia [3]. También hay células madre adultas que se encuentran en varios tejidos con el fin de repararlas, como las células madre mesenquimales que se han diferenciado en varios otros tejidos [4]. Estas células madre pluripotentes son prometedoras para ayudar a estudiar el desarrollo de embriones, la diferenciación de células y la medicina regenerativa que apunta a la medicina “personalizada” [3]. Otra clase de células madre conocidas como células madre pluripotentes inducidas (ipscs) se crearon mediante la expresión de factores de transcripción clave en células adultas [5]. El campo de la medicina regenerativa ha visto muchos artículos de investigación sobre células madre. Si bien algunos tipos de células madre se han diferenciado en tipos de células específicas para curar varias enfermedades, como el cuadro neurodegenerativo, los trastornos neurodegenerativos, el cáncer, la diabetes, la enfermedad cardíaca, etc. [2], ipscs se han diferenciado en células retinianas, células endoteliales y neuronas [ 6].

La bioinformática es una fusión de hardware, matemáticas, redes y bases de datos para desarrollar herramientas que pueden ser utilizadas por una persona interesada en las ciencias de la vida para procesar y analizar datos [7]. Las herramientas bioinformáticas pueden ayudar potencialmente a identificar su posible función, por ejemplo, KEGG puede identificar vías, ortólogos y funciones de las secuencias enviadas [8]. El uso de la bioinformática en la biología de las células madre inicialmente giró en torno a la dinámica de auto renovación de las células madre adultas [9], que luego se vio aplicada a la biología molecular junto con el uso de la secuenciación del genoma. Con el perfil molecular de células individuales y la biología de sistemas que ayudan a modelar los patrones de células madre, el campo de la bioinformática puede desempeñar un papel clave en la biología de células madre [10].

Vamos a discutir algunos ejemplos para obtener una mejor comprensión. El transcriptoma de células madre pluripotentes se ha estudiado primero utilizando microarrays de ADN con algoritmos de clasificación que ayudan a distinguir entre células madre diferenciadas, multipotentes y pluripotentes [11]. En el caso de conjuntos de datos más grandes, la clasificación de las células madre pluripotentes puede facilitarse mediante el uso del aprendizaje automático. Un gráfico de rentabilidad de la minería de litecoin de tales herramientas es un algoritmo más completo que utiliza mediciones de micromatrices de ADN para analizar células pluripotentes mediante modelos bioinformáticos [12]. PluriNetWork puede descubrir mecanismos y moléculas involucradas en la pluripotencia de las células madre mediante una combinación de enlaces a la literatura, ontología de genes y análisis automatizado [2]. Los mecanismos en las células madre, como la regulación asociada a un nivel postranscripcional, se han estudiado mediante técnicas de secuenciación de próxima generación [3]. Por ejemplo, la participación de ZFP217, una proteína de dedo de zinc asociada con la cromatina en la regulación de la pluripotencia en células madre embrionarias humanas se muestra con un método merip-seq [13].

Tomados en conjunto, estas noticias recientes y muchos otros estudios de perfiles moleculares de todo el genoma han contribuido colectivamente a nuestra comprensión de la regulación de múltiples niveles de la pluripotencia, y han servido como modelos para comprender la regulación de la identidad del tipo de célula para otros. Linaje investigado [10]. Un sistema curado común usó una combinación de software de redes sociales y wiki para combinar datos de investigación, genes clave y circuitos de proteínas para usar con facilidad y análisis con el software cytoscape [14]. Dicha red es un sistema común compuesto por literatura y detalles de factores de transcripción y señales que están hechos a medida para un requisito particular [2].

El campo de la epigenética hace una entrada para analizar las diferencias entre escs y ipscs, así como para estudiar los patrones vistos con ipscs, como su sesgo hacia los linajes de un donante [3, 10]. Por ejemplo, un estudio publicado en 2011 utilizó un algoritmo de aprendizaje automático de vectores de soporte basado en datos de metilación de escs y ipscs [15] para que el límite de mercado de ltc pudiera identificar a los escs con precisión, pero ipscs con una sensibilidad del 61% [3]. Las regiones de metilación diferencial se analizaron utilizando “arreglos completos de alto rendimiento para la metilación relativa” (CHARM) para descubrir promotores de factores para linajes distintos [16, 17].

Otra aplicación de la bioinformática en la biología de células madre es evaluar la capacidad de diferenciación de una célula de múltiples microscopios utilizando un enfoque de “cuadro de mando”. Bock et al, 2011 desarrollaron una tarjeta de puntuación de desviación con patrones de metilación y expresión génica de escs humanos, ya que supusieron que cualquier desviación aquí podría prevenir la diferenciación a linajes particulares. Las diferencias en las líneas ipsc en comparación con las escs fueron tabuladas [15]. Varios genes se enumeraron como marcadores de capas germinales, que cuando se expresan litecoin en usd en etapas tempranas indican el potencial de diferenciación, por ejemplo, hipermetilación de GRM (receptor de glutamato) en neuronas motoras [3, 10].

Un algoritmo teratoscore utiliza la expresión génica de los teratomas para evaluar la capacidad de diferenciación de las células madre pluripotentes humanas, ya que pueden diferenciarse en las tres capas germinales. El origen de un tumor, ya sea pluripotente o células específicas del tejido, se puede clasificar por la herramienta [18]. Otra herramienta cellnet utiliza perfiles de expresión génica para dar una predicción de un tipo de célula específico en la consulta junto con factores de transcripción [19]. La eficiencia de la diferenciación de las células madre pluripotentes btc ltc se puede predecir utilizando una plataforma llamada genes clave que utiliza ARN-seq o datos de microarrays de tejidos fetales humanos [20].

Un repositorio de datos para células madre llamado cellfinder busca aumentar el registro de células madre embrionarias humanas (hescreg) en una herramienta que facilita el diseño de proyectos y el análisis del registro [21]. Además, una interfaz web llamada stembase contiene datos de SAGE (análisis en serie de la expresión génica) de células madre humanas y de ratón y permite estudiar genes o marcadores específicos [22]. Conclusión

Esta breve revisión ha puesto de relieve algunas de las herramientas que se utilizan en la investigación con células madre. Las herramientas mencionadas anteriormente muestran lo que ltc significa que el campo de la bioinformática es muy prometedor en el análisis de células madre mediante interfaces y herramientas web. Con los aportes adicionales de los diversos “OMICS” que desentrañan los roles de las moléculas en una sola célula, el uso de la bioinformática puede ayudar a analizar los destinos de las células y, potencialmente, profundizar en este apasionante campo de células madre que se están introduciendo como una panacea para varias enfermedades que nos ayudaría a alcanzar un objetivo importante de la biología de células madre: una visión detallada para comprender la proporción de litcoins de bitcoin, los matices de las células vitales para el desarrollo y mantenimiento de las referencias de vida.

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