Todas las células de nuestro cuerpo tienen la misma secuencia de ADN, pero aun así estamos formados por cientos de tipos celulares distintos. Cada vez está más claro que el epigenoma, una capa de modificaciones químicas en el ADN y en las proteínas asociadas, es el principal responsable de estas diferencias, ya que regula qué genes se activan o se desactivan de forma específica según el tipo celular.
Comprender cómo el epigenoma determina la identidad celular requiere mediciones a escala genómica de sus componentes moleculares, especialmente la metilación del ADN, las modificaciones de histonas y la cromatina accesible. En los últimos años, las técnicas epigenéticas a nivel de célula individual, donde se evalúa el estado epigenético de células únicas mediante técnicas de secuenciación de nueva generación, se están volviendo habituales.
Actualmente, en el laboratorio se realizan de forma rutinaria dos mediciones epigenéticas a nivel de célula individual:
El estado de metilación del ADN puede evaluarse a nivel de célula única mediante secuenciación por bisulfito en célula única (scBS-seq).
Los patrones de cromatina abierta se investigan en células individuales usando ATAC-seq en célula única (scATAC-seq).
Estas mediciones pueden combinarse con la lectura del transcriptoma de célula única, ya sea en la misma célula o en la misma población celular. Gracias a la posibilidad de vincular los estados transcriptómico y epigenético de las mismas células individuales, estas técnicas tienen el potencial de responder a muchas preguntas abiertas en biología y biomedicina. Sin embargo, el análisis de datos epigenómicos y transcriptómicos a nivel de célula única es complejo debido al gran volumen de datos, su alta dimensionalidad, la baja relación señal/ruido y la abundancia de datos faltantes.
En nuestro grupo, nos interesa entender cómo surgen distintos epigenomas, cuán estables son los cambios epigenéticos y cómo conducen a distintos fenotipos. Para responder a estas preguntas, desarrollamos métodos computacionales y modelos matemáticos que permiten identificar qué regiones del epigenoma se alteran bajo distintas condiciones en grandes cantidades de células individuales, y cómo estos cambios afectan al fenotipo observado.
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