Kassambara A, Herviou L, Ovejero S, Jourdan M, Thibaut C, Vikova V, Pasero P, Elemento O, Moreaux J. La disección impulsada por datos de secuenciación de ARN de la diferenciación de células plasmáticas humanas revela nuevos reguladores potenciales de la transcripción. Leukemia. 2021. Descargar el PDF
Resumen del estudio
Las células plasmáticas (CP) son fundamentales para el sistema inmunitario adaptativo, ya que producen anticuerpos a largo plazo. Para comprender el paisaje transcripcional subyacente a la diferenciación de células plasmáticas humanas (PCD), este estudio generó un conjunto de datos temporales de ARN-seq que captura múltiples etapas de la PCD.
6374 genes expresados diferencialmente se agruparon en cuatro patrones dinámicos de expresión génica
El análisis de enriquecimiento de vías identificó procesos biológicos tanto conocidos como novedosos, entre ellos:
- Biosíntesis del hemo
- Conjugación del glutatión
El estudio descubrió nuevos reguladores transcripcionales con una expresión específica para cada estadio, como por ejemplo:
- BATF2
- BHLHA15/MIST1
- EZH2
- WHSC1/MMSET
- BLM
La validación funcional puso de manifiesto el papel de BLM en la regulación de la proliferación y supervivencia celular durante la PCD. Estos hallazgos definen una hoja de ruta transcripcional de la PCD y abren nuevas vías para comprender la biología de la PC.
En este estudio, Alboukadel Kassambara fue el primer autor, dirigiendo el proyecto desde el diseño conceptual hasta el análisis e interpretación de los datos. Realizó el análisis completo de ARN-seq, identificó los programas transcripcionales específicos de cada etapa y redactó el manuscrito, estableciendo un recurso fundamental para comprender la diferenciación de las células plasmáticas humanas.
Cita
Publication: In Leukemia
Fecha: 6 de abril, 2021
Tipo: Artículo de revista
PDF: Descargar el PDF
< Volver a todos los resúmenes
Contribuciones científicas
Aquí hay más resúmenes científicos de los que es autor o coautor Alboukadel Kassambara. Estas contribuciones abarcan la biología computacional, la bioinformática, la bioestadística, el aprendizaje automático y la multiómica, con especial atención a la inmuno-oncología y la investigación traslacional.