Uzamsal Transkriptomik Kullanarak İnsan Dokusu Mimarisini ve Patolojisini Haritalamak

Sunucu

 

Dr. Ömer Ali Bayraktar

Dr. Bayraktar, doktorasını David Rowitch’le birlikte Kaliforniya Üniversitesi, San Francisco ve Cambridge Üniversitesi’nde Yaşam Bilimleri Araştırma Vakfı Üyesi olarak yaptı. Doktora sonrası çalışması sırasında Dr. Bayraktar, tek hücre gen ekspresyonunu ve sinir alt tiplerini yerinde haritalamak için büyük ölçekli bir uzaysal transkriptomik boru hattı geliştirdi. Bu yaklaşımı kullanarak, memeli serebral korteksinin katmanları ve alanları boyunca astroglial hücrelerin heterojenliğini keşfetti. Astrosit katman desenlerinin klasik nöronal laminalardan farklılaştığını ve serebral korteksin karmaşık nöroglial mimarisini ortaya çıkardığını tespit etti. Dr. Bayraktar, Drosophila kullanarak nöral çeşitliliğin gelişimsel özelliklerini anlamak için doktorasını HHMI’da Chris Doe ile yaptı. Meyve sineği beyninde, insan sinir kök hücreleriyle benzerlikler taşıyan yeni bir sinir kök hücre modelini tanımladı. Çoklu zamansal desenleme progarsamlarının, transit yükseltici progenitörlerin nöral çeşitlilik çıktısını genişletmek için kombinatoryal bir tarzda hareket ettiğini keşfetti. Bu çalışma, insan beynindeki nöral hücre tipi çeşitliliğini genişletebilecek nöral modellemede yeni bir kavramı ortaya çıkardı. Şu anda Wellcome Sanger Enstitüsü’nde grup lideridir. Araştırması, büyük ölçekli yaklaşımlar kullanarak insan beyninin hücresel çeşitliliğini keşfetmeyi amaçlıyor. Ekibi, sağlık ve hastalıktaki sinirsel çeşitliliği incelemek için uzaysal transkriptomik, görüntüleme ve fonksiyonel taramayı kullanacak. Dr. Bayraktar, beynin hücresel karmaşıklığından etkileniyor. Araştırma ekibi, beyin hücre türlerini haritalandırmak, glial hücrelerin nöronal devreleri nasıl şekillendirdiğini belirlemek ve nörogelişimsel bozukluklardan etkilenen hücresel yolları keşfetmek için büyük ölçekli yaklaşımlar kullanmakla ilgileniyor.

Özet

Uzamsal transkriptomik teknolojiler, sağlık ve hastalıktaki dokuların hücresel bağlantı şemalarını çözmeyi vaat ediyor, ancak hücre türlerinin yerinde kapsamlı bir şekilde haritalanması hala bir zorluk olmaya devam ediyor. İlk olarak, uzaysal transkriptomik verilerdeki ince taneli hücre tiplerini çözebilen ve çeşitli dokuların kapsamlı hücresel haritalarını oluşturabilen ilkeli bir Bayesian modeli olan Cell2location’ı sunacağım. İkinci olarak, çok modlu genomik kullanarak glioblastomadaki tümör dokusu mimarisini keşfetmeye yönelik yeni çabamız olan GBM-space’i sunacağım. Malign hücre durumlarının bölgesel olarak ayrıldığı ve farklı tümör mikroçevre hücreleriyle birleştiği GBM’lerin çarpıcı bir mekansal organizasyonunu keşfediyoruz.

Tarih: 21 Haziran, 2023 – 18:00 (GMT+3)

Dil: İngilizce

Webinara buradan kaydolabilirsiniz !

Webinara kaydolmak için tıklayın !