TimeFlow 2: Un método no supervisado de detección de linaje celular para datos de citometría de flujo

Área de la Ciencia:

• Biología Computacional
• Bioinformática
• Biología de Sistemas

Sus antecedentes:

• La detección de linaje celular es crucial para comprender la diferenciación celular.
• Los métodos existentes a menudo requieren conocimiento previo o datos temporales.
• Los grandes conjuntos de datos de citometría de flujo presentan desafíos computacionales para la inferencia de linaje.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un método computacional novedoso, TimeFlow 2, para la inferencia de linaje celular.
• Permitir la detección de linaje a partir de datos estáticos y no ordenados de citometría de flujo.
• Modelar con precisión las vías de diferenciación celular y la dinámica de marcadores.

Principales métodos:

• TimeFlow 2 utiliza ordenamientos celulares y define estados celulares gruesos a lo largo de segmentos de pseudotiempo.
• Construye rutas de estados celulares y las agrupa utilizando una función de costo basada en transporte óptimo.
• El método se aplicó a muestras de médula ósea sana y se comparó con técnicas establecidas.

Principales resultados:

• TimeFlow 2 asignó con precisión monocitos, neutrófilos, eritrocitos y células B a distintas vías de diferenciación.
• La dinámica de marcadores inferida mostró una alta correlación en los linajes correspondientes en múltiples pacientes.
• TimeFlow 2 demostró un rendimiento superior en datos de citometría de flujo y competitividad en datos de citometría de masas.

Conclusiones:

• TimeFlow 2 proporciona un enfoque robusto y basado en datos para la inferencia de linaje celular.
• El método facilita el modelado y la comparación de la dinámica de marcadores en diversos linajes celulares.
• El código fuente accesible y los tutoriales apoyan la adopción de TimeFlow 2 en la investigación biológica.