Project R-11906

Hoogdimensionale clustering, biclustering, voorspelling en geïntegreerde analyse van enkelvoudige cel RNAseq-gegevens (Onderzoek)

De single cell RNA-sequencing-technologie maakt de beoordeling van heterogene celspecifieke veranderingen en hun biologische kenmerken mogelijk. In het project richten we ons op single cell multi-omics data voor immuun-profilering doeleinden. T-cellen vertonen een uniek gedrag dat kruisreactiviteit wordt genoemd; dit is het vermogen van T-cellen om twee of meer peptide-MHC-complexen te herkennen door de TCR. Een CD8+ T-cel wordt gedefinieerd als specifiek voor een antigeen als de cel zich aan het antigeen bindt. Ons werk wordt toegepast op single cell RNA-seq data (openbaar beschikbaar in https://support.10xgenomics.com/single-cell-vdj/datasets/) bestaande uit CD8+ T-cellen verkregen met behulp van een state-of-the-art single cell multi- omics-technologie van 10X Genomics. Ons doel is om de heterogene kenmerken en de bindingsspecificiteiten van deze CD8+ T-cellen te beoordelen en te begrijpen, d.w.z. we streven ernaar de specificiteit van de CD8+ T-cellen voor één (of meer) antige(e)n(en) te identificeren. Voor de identificatie van specifieke CD8+ T-cellen richten we ons op zowel op de ongecontroleerde als op de gecontroleerde data-analysepijplijn. Biclusterings- en clustering methoden worden toegepast om het kruisreactieve gedrag van T-cellen te herstellen en te onderzoeken, evenals om een subgroep van cellen te identificeren die specifiek zijn voor een subgroep van antigenen. Clusteringsmethoden worden gebruikt om deze subgroepen te koppelen aan de RNA-seq-gegevens.

16 september 2020 - 15 september 2024