[ca] Els organismes estan formats per una gran varietat de tipus cel·lulars. Els enfocaments genòmics convencionals no permeten comprendre la diversitat de les poblacions cel·lulars que formen teixits i òrgans. Recentment, i amb l'objectiu d'examinar la complexitat cel·lular dels organismes, han sorgit tecnologies unicel·lulars, desafiant les limitacions dels mètodes anteriors. En aquest projecte, hem analitzat les dades de transcriptòmica unicel·lular generades en diferents laboratoris i utilitzant una varietat de tecnologies. Primer explorem les dades de scRNA-Seq produïts per dos grups independents en cèl·lules cerebrals Drosophila melanogaster. Les dades d'aquests conjunts de dades de referència es van generar utilitzant quatre tecnologies diferents, cosa que permet l'avaluació i correcció dels suposats efectes per lots causats per les múltiples plataformes utilitzades. En implementar una sèrie de canonades en entorns bash i R, hem processat aquests conjunts de dades des de l'assignació d'arxius fastq sense processar fins a la identificació de subpoblacions de cel·les. Les cèl·lules dels 8 grups identificats van expressar diversos gens marcadors coneguts involucrats en la diferenciació de neurones i glia, cosa que permet la caracterització completa d'aquestes poblacions. La canonada implementada al llarg d'aquesta primera part del projecte va ser, després, utilitzada per analitzar dades scRNA-Seq generats en el nostre propi laboratori en discos imaginals de l'ala Drosophila. Dins del nostre conjunt de dades, distingim quatre grups, tot i que la baixa expressió de gens marcadors coneguts no va permetre una caracterització precisa d'aquestes poblacions. Així i tot, vam poder identificar diversos marcadors que mostren una alta variabilitat entre els grups, el que indica que, de fet, aquestes subpoblacions representen diferents tipus de cèl·lules.

[es] Los organismos están formados por una gran variedad de tipos celulares. Los enfoques genómicos convencionales no permiten comprender la diversidad de las poblaciones celulares que forman tejidos y órganos. Recientemente, y con el objetivo de examinar la complejidad celular de los organismos, han surgido tecnologías unicelulares, desafiando las limitaciones de los métodos anteriores. En este proyecto, hemos analizado los datos de transcriptómica unicelular generados en diferentes laboratorios y utilizando una variedad de tecnologías. Primero exploramos los datos de scRNA-Seq producidos por dos grupos independientes en células cerebrales Drosophila melanogaster. Los datos de estos conjuntos de datos de referencia se generaron utilizando cuatro tecnologías diferentes, lo que permite la evaluación y corrección de los supuestos efectos por lotes causados por las múltiples plataformas utilizadas. Al implementar una serie de tuberías en entornos bash y R, hemos procesado estos conjuntos de datos desde la asignación de archivos fastq sin procesar hasta la identificación de subpoblaciones de celdas. Las células de los 8 grupos identificados expresaron varios genes marcadores conocidos involucrados en la diferenciación de neuronas y glía, lo que permite la caracterización completa de estas poblaciones. La tubería implementada a lo largo de esta primera parte del proyecto fue, luego, utilizada para analizar datos scRNA-Seq generados en nuestro propio laboratorio en discos imaginales del ala Drosophila. Dentro de nuestro conjunto de datos, distinguimos cuatro grupos, aunque la baja expresión de genes marcadores conocidos no permitió una caracterización precisa de estas poblaciones. Aún así, pudimos identificar varios marcadores que muestran una alta variabilidad entre los grupos, lo que indica que, de hecho, estas subpoblaciones representan diferentes tipos de células.