La clasificación celular es el proceso de tomar células de un organismo y separarlas según su tipo. Las células se etiquetan y etiquetan para identificar áreas de interés y su efecto. [1] Se separan según las diferencias en el tamaño de las células, la morfología (forma) y la expresión de proteínas de la superficie. [1] Las poblaciones homólogas de células resultantes tienen aplicaciones importantes en la investigación y como terapéutica.
Métodos
Hay tres métodos principales utilizados para la clasificación de células: clasificación de células individuales, clasificación de células activadas por fluorescencia y clasificación de células activadas magnéticamente. Los métodos más utilizados son FACS ( clasificación de células activadas por fluorescencia ) y MACS ( clasificación de células activadas magnéticamente ). [2] Estos métodos se utilizan principalmente en laboratorios de investigación de hematología , citogenética y células madre . Sin embargo, debido a muchos años de refinamiento y una mayor demanda de análisis celular, los investigadores están trabajando para desarrollar dispositivos de clasificación de microfluidos que tienen muchos beneficios en comparación con los dispositivos FACS y MACS tradicionales, pero están viendo muchas barreras para la comercialización. [3]
Activado por fluorescencia
La clasificación de células activada por fluorescencia, o FACS, utiliza la citometría de flujo para proporcionar una medición rápida, objetiva y cuantitativa de las propiedades intra y extracelulares, sin incluir la morfología, para clasificar una mezcla heterogénea de células. [4] Este es el método más común de separar células en la actualidad e implica encapsular las células en pequeñas gotas de líquido marcadas selectivamente con cargas eléctricas y clasificadas por un campo eléctrico externo. [5] Los dispositivos FACS son bastante caros y normalmente se encuentran solo en entornos de laboratorio, pero tienen la capacidad de clasificar a velocidades de alrededor de 50.000 celdas / segundo y con alto rendimiento, con algunas purezas que alcanzan el 99,9% o más. Sin embargo, son grandes y utilizan altas presiones que pueden comprometer la viabilidad celular. [3] FACS tiene varios sistemas que trabajan juntos para lograr una clasificación exitosa de eventos de interés. Estos incluyen sistemas de fluidos, ópticos y de clasificación. Utilizando la fluorescencia, los usuarios pueden identificar una población particular de eventos dentro de una muestra que contiene muchas células caracterizadas de manera diferente. Esta tecnología se utiliza ampliamente en los laboratorios de hematología . Sin embargo, los investigadores pueden usar una variedad de tintes fluorescentes para diseñar paneles multicolores para lograr una clasificación simultánea y exitosa de múltiples tipos de células definidos con precisión. El diagrama A muestra FACS de selección celular negativa (grupo no deseado) y el diagrama B muestra FACS de selección celular positiva (grupo deseado).
Colorantes fluorescentes en la clasificación celular
Los tintes fluorescentes pueden actuar de manera muy diferente. Generalmente, un tinte fluorescente será excitado por una fuente de luz coherente (un láser) en una longitud de onda particular y emitirá luz con una energía más baja y una longitud de onda más larga. Los colorantes más comunes actúan uniéndose a los antígenos presentes en las células. Los antígenos comunes a los que se dirige son grupos de diferenciación (CD). [6] Estos son específicos de un cierto tipo de célula. Si puede identificar qué CD se presenta en sus células de interés, entonces puede teñir su muestra con un tinte fluorescente específico y usando FACS, clasificando solo esas células. Sin embargo, existen muchos otros mecanismos mediante los cuales pueden actuar los tintes fluorescentes.
Algunos tintes pueden difundirse a través de las membranas. Aprovechando esta propiedad del tinte, los usuarios pueden caracterizar la actividad intracelular así como la expresión superficial de proteínas. Por ejemplo, en las células muertas, el yoduro de propidio (PI) puede penetrar el núcleo donde se une al ADN. La señal fluorescente de PI se puede utilizar para cuantificar el contenido de ADN para el análisis del ciclo celular o para identificar células muertas en una muestra.
Se pueden usar ciertos tintes fluorescentes para caracterizar la actividad cinética intracelular en lugar de fijar células en formaldehído y perder células viables. La siguiente tabla describe los tintes que se pueden usar para medir varios parámetros de citotoxicidad causada por el estrés oxidativo.
Teñir | Parámetro | Mecanismo de acción | Excitación / Emisión |
DCFH-DA | Especies de oxígeno reactivas (ROS) | Desacetilado a 2'7 'diclorofluorescina que reacciona con ROS en condiciones de radicales a 2'7 diclorofluoresceína (DCF) | 488 nm / 525 nm |
Rh123 | Potencial de la membrana de las mitocondrias (MMP) | Secuestrado por mitocondrias activas | 488 nm / 525 nm |
Indo-1 a. M. | Niveles de calcio | Emite en dos longitudes de onda diferentes dependiendo de la presencia de iones de calcio | 350 nm / [400 nm / 485 nm] |
Pi | Vivo / Muerto | Permea solo las células muertas y se une al ADN | 488 nm / 675 nm |
Esta configuración experimental es solo un ejemplo de la capacidad de la citometría de flujo. En los sistemas FACS, estas células caracterizadas se pueden clasificar y purificar para experimentos adicionales.
Activado magnéticamente
La clasificación de células activadas magnéticamente (MACS) proporciona un método para enriquecer una mezcla heterogénea de células basado en propiedades extracelulares, típicamente proteínas de la superficie celular ( antígenos ). Esta es una técnica de separación basada en columnas donde las células marcadas pasan a través de una columna magnética. [7] Las perlas magnéticas, llamadas microperlas , se emparejan con un grupo de células y luego se colocan dentro de un imán o se exponen a un campo magnético después de incubarse o agitarse en una solución tampón. [8] [9] [10] Las células emparejadas con las microperlas se adhieren al campo magnético y las células no emparejadas se eliminan. [9] [10] Este proceso se puede repetir para continuar con la eliminación de las celdas seleccionadas. [8] [10]
El sistema SEP proporciona una técnica de separación de células sin columnas en la que se coloca un tubo de células etiquetadas dentro de un campo magnético . [11] Las células seleccionadas positivamente se retienen en el tubo, mientras que las células seleccionadas negativamente están en la suspensión líquida.
Los dispositivos MACS son significativamente más baratos que los dispositivos FACS porque no requieren que las células se concentren en un solo flujo y, en cambio, pueden separar las células a granel. Este método adolece de una menor pureza de células diana debido al arrastre de células no marcadas en poblaciones diana y fuerzas magnéticas altamente no lineales que hacen que las células alejadas de la fuente estén mal clasificadas. [3] Sin embargo, MACS ha demostrado ser beneficioso cuando se usa con cultivos de NPC (células progenitoras neurales) en particular, ya que es más fácil de manejar y causa un daño mínimo a las células vivas. [10]
Es especialmente difícil trabajar con cultivos NPC porque las células cerebrales vivas son sensibles y tienden a contaminarse entre sí. [10] Para obtener resultados más claros, los laboratorios necesitan materiales más limpios, es decir, líneas NPC más puras. [10] Un estudio realizado en 2019 (con el apoyo financiero de la New York Stem Cell Foundation y la Association for Frontotemporal Degeneration) encontró que MACS es una forma barata y sencilla de producir tal pureza con un daño mínimo a las líneas celulares, por lo que se mantiene mejor células de calidad, recolectando NPC más homogéneos y aumentando sus posibilidades de encontrar tratamientos efectivos para los trastornos neurológicos. [10] Utilizaron los métodos MACS y FACS para filtrar CD271 - (marcadores útiles para células madre mesenquimales ) y CD133 + (marcadores para células madre cancerosas) para comparar la viabilidad de cada método. [10]
El método MACS también se ha utilizado en la asistencia con la reproducción (inseminación artificial) y el tratamiento de trasplante de retina. [8] [9] En el caso de ayudar a la reproducción, los espermatozoides apoptóticos (células muertas o dañadas) se separan para que se puedan recolectar más espermatozoides no apoptóticos (no fragmentados) y usarlos para aumentar las posibilidades de fertilidad del sujeto. [8] Este tipo de tratamiento ha demostrado ser más efectivo cuando se realiza repetidamente, aumentando la cantidad de células no apoptóticas presentes durante la inseminación. [8]
Un estudio de 2018 realizado en Francia (con el apoyo de varias personas y agencias, incluidos: el Insitut de la Vision en París y la Asociación Retina France) utilizó ratas y el método MACS para mostrar que los fotorreceptores (células de la retina que responden a la luz) se puede trasplantar para curar la ceguera. [9] En este proceso, las microperlas se unieron a la enzima CD73 para ayudar en la separación de los PR (fotorreceptores) de los organoides retinianos. [9] Cuando un antígeno CD73 + se expresó con células RCVRN + (proteínas de unión a calcio en el ojo), mostró a los investigadores que esta combinación de CD73 + y RCVRN + podría usarse con precursores de PR posmitóticos para la reparación. [9] Aunque el estudio no pudo verificar el éxito en humanos, tienen la base para futuras investigaciones basadas en el éxito del emparejamiento de fotorreceptores no dañados con un antígeno CD73 y el trasplante en ratas. [9] Este éxito en la separación y apareamiento de células mediante el trasplante es prometedor para una posible cura para las enfermedades de la retina, incluida la ceguera total. Hasta ahora, solo se ha informado de reparación parcial de la visión. [9]
Dispositivos de microfluidos
Debido a algunos de los problemas con los dispositivos FACS y MACS, se han investigado recientemente los dispositivos de clasificación de células microfluídicos y se están realizando investigaciones en un intento de comercializar estos dispositivos para uso clínico y aplicaciones en el punto de atención. Los dispositivos de microfluidos superan algunas de las limitaciones de otros métodos al proporcionar una pureza de células diana comparable de alrededor del 99% en algunos casos y una alta producción de células de alrededor de 48.000 células / segundo. [12] [13] Otros beneficios incluyen un riesgo reducido de comprometer la viabilidad celular debido a la reducción de la necesidad de flujo de vaina de alta presión para enfocar las células; capacidad de clasificación de múltiples vías con algunos dispositivos, lo que permite 5 salidas diferentes para la separación; disminución del costo de los canales de microfluidos debido a métodos de fabricación baratos; menor consumo de energía; y huellas de menor tamaño, con algunos dispositivos del tamaño de una tarjeta de crédito. [14] [15]
El desarrollo de pequeños microcanales hechos con técnicas de litografía blanda que utilizan materiales como polidimetilsiloxano (PDMS) y epoxis ofrece una forma única de clasificar las células en función del comportamiento de los fluidos en los microcanales del dispositivo. Estos dispositivos aprovechan el comportamiento del fluido y las pequeñas fuerzas dentro de este dominio de orden micrométrico para manipular las células en solución. Se han realizado esfuerzos para desarrollar métodos de clasificación de células raras a partir de una solución que se pueda utilizar en aplicaciones de punto de atención, volúmenes de muestra bajos y que no requieran equipos costosos para clasificar las células. El aislamiento de células raras de una solución sanguínea como cáncer, tumor o células madre sigue siendo un desafío técnico crítico debido a otros métodos que requieren equipos costosos que se limitan a entornos de laboratorio o que requieren un gran volumen de muestra para su desarrollo. una corriente hidrodinámica enfocada de células individuales. [16] También se ha reconocido que este tipo de clasificación tiene un enfoque más suave para las células debido a las pequeñas fuerzas necesarias para clasificarlas en estos dominios, lo que conduce a una mejor viabilidad celular después de la clasificación. [17] Los diferentes métodos se pueden dividir en activos y pasivos:
Activo
La clasificación activa de células implica la detección de células objetivo a través de un microscopio o una cámara seguida de la activación automática o manual de un método de actuación para alterar el flujo de fluido en los canales de microfluidos. Algunas técnicas utilizan un etiquetado fluorescente similar al que se usa en FACS para identificar las células diana. La ruta del flujo se cambia para dirigir las células de particular interés a una salida que atrapa las células para una mayor experimentación. Los métodos de actuación que alteran las características de flujo y mantienen la viabilidad celular después de la clasificación incluyen la actuación piezoeléctrica, [18] dielectroforesis de gotitas, [19] manipulación óptica, [20] y deflexión de ondas acústicas de superficie (SAW). [21] [22] Estos métodos suelen ser más costosos debido a equipos especializados o componentes complejos que requieren control para la clasificación y adquisición de datos. [3]
Pasivo
La clasificación celular pasiva utiliza el comportamiento del fluido dentro de los microcanales para alterar y separar las células según el tamaño y la morfología. El fluido en una solución coloidal está sujeto a un perfil de velocidad debido a las interacciones del fluido con las paredes del canal; las celdas de la solución están sujetas a diversas fuerzas de arrastre e inercia que dependen del tamaño de la celda y se equilibran en consecuencia en diferentes ubicaciones a lo largo del perfil de velocidad. [23] En los canales microfluídicos curvos, los vórtices se forman debido a la fuerza de Dean que localizan partículas de diferentes tamaños en diferentes ubicaciones de sección transversal debido al número de Reynolds y al radio de curvatura de la curva. [24]
Por ejemplo, en un canal recto, las celdas más grandes en solución coloidal se encuentran más cerca del centro del microcanal que las celdas más pequeñas debido a las fuerzas de arrastre más grandes de la pared que empujan la celda lejos de la pared y la fuerza del gradiente de cizallamiento de la velocidad. perfil que equilibra esta fuerza de arrastre de la pared para poner la celda en equilibrio. [25]
Activado por flotabilidad
La clasificación de células activadas por flotabilidad (BACS) es una técnica de separación en la que las microburbujas se unen a las células a través de anticuerpos que se unen a la superficie de las células. A continuación, las células objetivo se extraen de una muestra biológica mediante flotación. [26]
Clasificación de una sola celda
La clasificación unicelular proporciona un método para clasificar una mezcla heterogénea de células en función de las propiedades intracelulares y extracelulares. Los métodos unicelulares permiten comprender las propiedades celulares que pueden estar oscurecidas o no ser evidentes. Existen varios métodos para clasificar celdas individuales:
La matriz de microraft proporciona un método rápido y rentable para aislar células, analizar células a lo largo del tiempo y generar poblaciones clonales con la capacidad única de controlar todas las propiedades intra y extracelulares. [27] Este sistema es ideal para tipos de células adherentes y no adherentes.
Se estudió un método unicelular para observar la respuesta a un estímulo externo (en este caso, la respuesta celular a un ligando) utilizando un dispositivo de microfluidos con válvulas de microcanal para atrapar una sola célula en una cámara. Se usó un sistema de 23 válvulas para la activación y se usó un tinte fluorescente en las imágenes de respuesta al estímulo. [28]
Los métodos de agrupación unicelular son una serie de métodos estadísticos diseñados por científicos de datos basados en propiedades intracelulares. El proceso incluye la recopilación de datos Single Cell RNA-Seq; preprocesamiento de datos para agrupamiento; agrupamiento; y evaluaciones de agrupamiento. Los científicos aplican métodos de aprendizaje automático (principalmente análisis de agrupamiento) en los datos de RNA-Seq de una sola célula para dividir las células en diferentes categorías. Todos los métodos se modifican para resolver los problemas en los datos de RNA-Seq, como el abandono de genes de baja expresión y marcadores celulares ambiguos en presencia de sesgos técnicos. Los métodos más avanzados incluyen SC3., [29] CIDR., [30] Seurat y para obtener información más detallada, consulte la página Wiki: Agrupación de RNA-Seq de célula única.
Referencias
- ^ a b Rosental, Benyamin; Kozhekbaeva, Zhanna; Fernhoff, Nathaniel; Tsai, Jonathan M .; Traylor-Knowles, Nikki (diciembre de 2017). "Separación y aislamiento de células de coral mediante clasificación de células activadas por fluorescencia (FACS)" . Biología celular BMC . 18 (1): 30. doi : 10.1186 / s12860-017-0146-8 . ISSN 1471-2121 . PMC 5575905 . PMID 28851289 .
- ^ Bowles, Kathryn R .; TCW, Julia; Qian, Lu; Jadow, Benjamin M .; Goate, Alison M. (27 de marzo de 2019). Hu, Wenhui (ed.). "Reducción de la variabilidad de las células progenitoras neurales y pureza mejorada de los cultivos neuronales mediante clasificación de células activadas magnéticamente" . PLOS ONE . 14 (3): e0213374. doi : 10.1371 / journal.pone.0213374 . ISSN 1932-6203 . PMC 6436701 . PMID 30917153 .
- ^ a b c d Shields CW, Ohiri KA, Szott LM, López GP (marzo de 2017). "Traducir microfluídica: tecnologías de separación celular y sus barreras a la comercialización" . Parte B citometría . 92 (2): 115-125. doi : 10.1002 / cyto.b.21388 . PMC 5149119 . PMID 27282966 .
- ^ Sun, Qiang; Wang, Xiaoning; Chen, Zhaolie; Ma, Li; Li, Wen; Li, Qihong; Yu, Kaitao; Ning, Xiangkai; Chen, Ang (27 de abril de 2015). "Análisis de clasificación de células activadas por fluorescencia de estructuras heterotípicas de célula en célula" . Informes científicos . 5 : 9588. Código Bibliográfico : 2015NatSR ... 5E9588H . doi : 10.1038 / srep09588 . ISSN 2045-2322 . PMC 5386181 . PMID 25913618 .
- ^ Leary JF (octubre de 2005). "Clasificación ultrarrápida" . Citometría. Parte A . 67 (2): 76–85. doi : 10.1002 / cyto.a.20160 . PMID 16163688 . S2CID 13337181 .
- ^ "CD humano y otros antígenos celulares - EE . UU . " . www.thermofisher.com . Consultado el 11 de diciembre de 2018 .
- ^ "MACS" (sitio web) . Miltenyi Biotech . Consultado el 19 de marzo de 2013 .
- ^ a b c d e Dirican, Enver Kerem (2012), "Clasificación celular activada magnéticamente de espermatozoides humanos", Manual práctico de fertilización in vitro , Springer New York, págs. 265-272, doi : 10.1007 / 978-1-4419-1780-5_29 , ISBN 9781441917799
- ^ a b c d e f g h Gagliardi, Giuliana; Ben M'Barek, Karim; Chaffiol, Antoine; Slembrouck-Brec, Amélie; Conart, Jean-Baptiste; Nanteau, Céline; Rabesandratana, Oriane; Sahel, José-Alain; Duebel, Jens; Orieux, Gael; Reichman, Sacha (septiembre de 2018). "Caracterización y trasplante de fotorreceptores positivos para CD73 aislados de organoides retinianos derivados de iPSC humanos" . Informes de células madre . 11 (3): 665–680. doi : 10.1016 / j.stemcr.2018.07.005 . PMC 6135113 . PMID 30100409 .
- ^ a b c d e f g h Bowles, Kathryn R .; TCW, Julia; Qian, Lu; Jadow, Benjamin M .; Goate, Alison M. (27 de marzo de 2019). "Reducción de la variabilidad de las células progenitoras neurales y pureza mejorada de los cultivos neuronales mediante clasificación de células activadas magnéticamente" . PLOS ONE . 14 (3): e0213374. doi : 10.1371 / journal.pone.0213374 . ISSN 1932-6203 . PMC 6436701 . PMID 30917153 .
- ^ Kokaji AI, Holland S, Fairhurst MA, Thomas TE, Guilbault BG (abril de 2009). "Un método simple de un solo paso para aislar células dendríticas plasmocitoides altamente purificadas de sangre periférica humana" . La revista de inmunología . 182 : 33–78.
- ^ Gossett DR, Weaver WM, Mach AJ, Hur SC, Tse HT, Lee W, Amini H, Di Carlo D (agosto de 2010). "Separación y clasificación de células sin etiquetas en sistemas microfluídicos" . Química analítica y bioanalítica . 397 (8): 3249–67. doi : 10.1007 / s00216-010-3721-9 . PMC 2911537 . PMID 20419490 .
- ^ Hulspas R, Villa-Komaroff L, Koksal E, Etienne K, Rogers P, Tuttle M, Korsgren O, Sharpe JC, Berglund D (octubre de 2014). "Purificación de células T reguladoras con el uso de un sistema de microfluidos de alta velocidad completamente cerrado". Citoterapia . 16 (10): 1384–9. doi : 10.1016 / j.jcyt.2014.05.016 . PMID 25065635 .
- ^ Shields CW, Reyes CD, López GP (marzo de 2015). "Clasificación de células microfluídicas: una revisión de los avances en la separación de las células desde la citorreducción hasta el aislamiento de células raras" . Lab on a Chip . 15 (5): 1230–49. doi : 10.1039 / C4LC01246A . PMC 4331226 . PMID 25598308 .
- ^ Ding X, Lin SC, Lapsley MI, Li S, Guo X, Chan CY, Chiang IK, Wang L, McCoy JP, Huang TJ (noviembre de 2012). "Clasificación de células multicanal basada en ondas acústicas de superficie estacionaria (SSAW)" . Lab on a Chip . 12 (21): 4228–31. doi : 10.1039 / C2LC40751E . PMC 3956451 . PMID 22992833 .
- ^ Zhou J, Kasper S, Papautsky I (noviembre de 2013). "Atrapamiento de partículas dependiente del tamaño mejorado mediante microvórtices" . Microfluídica y Nanofluídica . 15 (5): 611–623. doi : 10.1007 / s10404-013-1176-y . PMC 3810988 . PMID 24187531 .
- ^ Ding X, Lin SC, Lapsley MI, Li S, Guo X, Chan CY, Chiang IK, Wang L, McCoy JP, Huang TJ (noviembre de 2012). "Clasificación de células multicanal basada en ondas acústicas de superficie estacionaria (SSAW)" . Lab on a Chip . 12 (21): 4228–31. doi : 10.1039 / c2lc40751e . PMC 3956451 . PMID 22992833 .
- ^ Cho SH, Chen CH, Tsai FS, Godin JM, Lo YH (junio de 2010). "Clasificación de células de mamíferos humanos utilizando un clasificador de células activadas por fluorescencia microfabricado altamente integrado (microFACS)" . Lab on a Chip . 10 (12): 1567–73. doi : 10.1039 / c000136h . PMC 3118392 . PMID 20379604 .
- ^ Agresti JJ, Antipov E, Abate AR, Ahn K, Rowat AC, Baret JC, Marquez M, Klibanov AM, Griffiths AD, Weitz DA (marzo de 2010). "Cribado de ultra alto rendimiento en microfluidos basados en gotas para la evolución dirigida" . Actas de la Academia Nacional de Ciencias de los Estados Unidos de América . 107 (9): 4004–9. Código Bibliográfico : 2010PNAS..107.4004A . doi : 10.1073 / pnas.0910781107 . PMC 2840095 . PMID 20142500 .
- ^ Chen Y, Chung AJ, Wu TH, Teitell MA, Di Carlo D, Chiou PY (mayo de 2014). "Clasificación de células activadas por láser pulsado con enfoque inercial sin vaina tridimensional" . Pequeño . 10 (9): 1746–51. doi : 10.1002 / smll.201302885 . PMC 4324602 . PMID 24536017 .
- ^ Schmid L, Weitz DA, Franke T (octubre de 2014). "Clasificación de gotas y células con acústica: clasificador de células activado por fluorescencia de microfluidos acústicos". Lab on a Chip . 14 (19): 3710–8. doi : 10.1039 / c4lc00588k . PMID 25031157 . S2CID 9893236 .
- ^ Ren L, Chen Y, Li P, Mao Z, Huang PH, Rufo J, Guo F, Wang L, McCoy JP, Levine SJ, Huang TJ (octubre de 2015). "Un clasificador de células acústicas de alto rendimiento" . Lab on a Chip . 15 (19): 3870–3879. doi : 10.1039 / c5lc00706b . PMC 4641751 . PMID 26289231 .
- ^ Martel JM, Toner M (julio de 2014). "Enfoque inercial en microfluidos" . Revisión anual de Ingeniería Biomédica . 16 (1): 371–96. doi : 10.1146 / annurev-bioeng-121813-120704 . PMC 4467210 . PMID 24905880 .
- ^ Martel JM, Toner M (26 de noviembre de 2013). "Enfoque de partículas en canales microfluídicos curvos" . Informes científicos . 3 : 3340. Código Bibliográfico : 2013NatSR ... 3E3340M . doi : 10.1038 / srep03340 .
- ^ Geislinger TM, Franke T (junio de 2014). "Elevación hidrodinámica de vesículas y glóbulos rojos en flujo - de Fåhræus & Lindqvist a clasificación de células microfluídicas". Avances en ciencia de interfases y coloides . 208 : 161–76. doi : 10.1016 / j.cis.2014.03.002 . PMID 24674656 .
- ^ "Terminología, usos, métodos y tecnologías de separación celular" . Ciencias de la vida de Akadeum . Consultado el 11 de septiembre de 2017 .
- ^ "The Isoraft System" (sitio web) . Microsistemas celulares . Consultado el 19 de marzo de 2013 .
- ^ Tan SJ, Kee MZ, Mathuru AS, Burkholder WF, Jesuthasan SJ (8 de noviembre de 2013). "Un dispositivo de microfluidos para clasificar las células en función de la respuesta dinámica a un estímulo" . PLOS ONE . 8 (11): e78261. Código Bibliográfico : 2013PLoSO ... 878261T . doi : 10.1371 / journal.pone.0078261 . PMC 3826715 . PMID 24250795 .
- ^ Kiselev V, Kirschner K, Schaub M y col. (2017). "SC3: agrupación de consenso de datos de secuencia de ARN de una sola célula" . Métodos de la naturaleza . 483 (486): 483–486. doi : 10.1038 / nmeth.4236 . PMC 5410170 . PMID 28346451 .
- ^ Lin P, Troup M, Ho JW (2017). "CIDR: agrupación ultrarrápida y precisa a través de la imputación de datos de secuencia de ARN de una sola célula" . Genome Biol . 18 (59): 59. doi : 10.1186 / s13059-017-1188-0 . PMC 5371246 . PMID 28351406 .