AC forscht
  • Über uns
  • Kontakt
AC forscht
  • Über uns
  • Kontakt
AC forscht

Machine learning method for denoising single-cell sequencing data uncovers regulators of kidney fibrosis

von Uniklinik RWTH Aachen4. November 2021 in Ausgezeichnete Forschung, Innere Medizin, Medizin und Technik,
AdobeStock_265805256_©-Crystal-light
© Crystal light – stock.adobe.com

In a joint work, M.Sc. Zhijian Li and Prof. Ivan G. Costa, Institute for Computational Genomics, and Dr. Christoph Kuppe and Prof. Rafael Kramann, Institute for Experimental Internal Medicine and Systems Biology of the Uniklinik RWTH Aachen developed a machine learning method for increasing the resolution of single cell open chromatin data called scOPEN. scOPEN was used to characterize the novel role of the transcription factor Runx1 in kidney fibrosis in a study published in Nature Communications.

Novel open chromatin protocols allow the characterization of regulatory regions at single cell resolution to dissect regulatory changes of the chromatin leading to diseases. Single-cell approaches however have a sparse nature leading to the loss of the open chromatin signal. The Ph.D. student Zhijian Li has proposed a machine learning approach that is able to reconstruct the open chromatin status of single cells.  This method was applied to single cell data from mouse kidney after injury to characterize cellular and regulatory changes associated with fibrosis. The study was able to identify fibrotic associated myofibroblasts and indicated Runx1 as a novel gene controlling myofibroblast differentiation in kidneys.

The computational method proposed in this study is of great relevance for the analysis of sparse single-cell DNA sequencing data, as exemplified with the finding of a new regulator of kidney fibrosis. This study also reinforces the importance of multidisciplinary research between computational and medical teams and was mainly funded by the Fibromap Consortia of the BMBF  E:MED Systems Medicine Initiative. Quadrate_Satzende


Zhijian Li, Christoph Kuppe, Susanne Ziegler, Mingbo Cheng, Nazanin Kabgani, Sylvia Menzel, Martin Zenke, Rafael Kramann & Ivan G. Costa,  Chromatin-accessibility estimation from single-cell ATAC-seq data with scOpen, Nature Communications volume 12, Article number: 6386 (2021).


 

Teile auf FacebookTeile auf Twitter

Verwandte Artikel

130402-UKA-0344_Uhlig

Dekanatswahl: Prof. Stefan Uhlig bleibt für vier weitere Jahre an der Spitze der Medizinischen Fakultät der RWTH Aachen University

von Uniklinik RWTH Aachen25. Januar 2023
Spiesshoefer_Regmi_Foto_bearb

Neue Studie aus der Uniklinik RWTH Aachen zeigt: Eine Zwerchfellschwäche könnte anhaltende Kurzatmigkeit nach COVID-19-Erkrankung erklären

von Uniklinik RWTH Aachen24. Januar 2023
Wissenschaftspreis_Auszeichnung_abgedunkelt

320.000 Euro für Forschungsprojekt zum Lipödem

von Uniklinik RWTH Aachen21. Dezember 2022
Logo_Perinatal

Neuer DFG-geförderter Sonderforschungsbereich PILOT zur neonatalen Immunologie

von Uniklinik RWTH Aachen19. Dezember 2022
RSS
Facebook
Google+
Twitter
YouTube

Schlagwörter

Auszeichnung Bakterien Bildgebung Corona Coronavirus Covid-19 Darm Deep Learning Diabetes Diagnostik Digitalisierung Fibrose Forschung Fördermittel Förderung Gehirn Genetik Herz Interview Kardiologie KI Krebs Künstliche Intelligenz Leber Lunge Medikamente Medizintechnik Nephrologie Neurologie Neuroradiologie Niere Nieren Orthopädie Pathologie Preis Projekt Publikation Schlaganfall Seltene Erkrankungen Studie Telemedizin Therapie Tumor Uniklinik RWTH Aachen Veröffentlichung

Podcastreihe

Faszination „Uniklinik RWTH Aachen“
Faszination Medizin,

Faszination „Uniklinik RWTH Aachen“

von Uniklinik RWTH Aachen9. Dezember 2022

Hervorgehoben

Wegweisende Studie in „Lancet Digital Health“ erschienen: Automatisierte Diagnostik von Nierentransplantationsbiopsien mittels Künstlicher Intelligenz
Medizin und Technik,

Wegweisende Studie in „Lancet Digital Health“ erschienen: Automatisierte Diagnostik von Nierentransplantationsbiopsien mittels Künstlicher Intelligenz

von Uniklinik RWTH Aachen16. November 2021

Kategorien

  • Ausgezeichnete Forschung
  • Entzündung und Folgen
  • Faszination Medizin
  • Forschung hautnah
  • Herz und Gefäße
  • Innere Medizin
  • Medizin und Technik
  • Neurowissenschaften
  • Onkologie
  • Psychosoziale Medizin

Archive

Verwandte Links

apropos
Stiftung Universitätsmedizin Aachen

© 2020 Uniklinik RWTH Aachen      IMPRESSUM      DATENSCHUTZERKLÄRUNG