Per oltre un decennio, gli scienziati hanno utilizzato l'omica a cellula singola per comprendere meglio la biologia e le malattie. Grazie all'osservazione a livello di singola cellula, i ricercatori possono ottenere visibilità su un ampio spettro di stati cellulari e su come questi interagiscono tra loro. Questo aiuta i ricercatori a comprendere le espressioni geniche e a identificare stati unici e tipi di cellule rare che possono essere collegate a malattie specifiche.
Gli approcci di sequenziamento di massa dell'RNA, generalmente, raccolgono l'RNA da cellule o tessuti per l'analisi aggregata. A differenza del sequenziamento di massa dell'RNA, che fornisce una media dell'espressione cellulare in un campione, gli approcci a cellula singola forniscono una granularità a livello di cellula. Di conseguenza, l'omica a cellula singola fornisce un'analisi più precisa tra ciò che accade alle singole cellule nei campioni di controllo e in quelli di malattie.
Con la piattaforma di calcolo accelerato e IA di NVIDIA per l'omica a cellula singola, i ricercatori e gli sviluppatori possono:
- Ridurre i tempi di analisi per l'elaborazione di set di dati a cellula singola sempre più grandi.
- Accelerare l'elaborazione, il clustering, la dimensionalità, la riduzione e la regressione dei dati con le singole cellule di RAPIDS.
- Prevedere con precisione il comportamento dei geni e i meccanismi della malattia attraverso i modelli di base a cellula singola in BioNeMo™.