Einzelzell-RNA-Sequenzierung im Kontext von Raum und Zeit, um den Einfluss der Tumor-Mikroumgebung (TME) auf die Therapieantwort zu untersuchen

Ich werde die scRNA-Seq- und Spatial-Transcriptomics-Technologie nutzen, um Transkriptom-Profile von 10.000 GBM-Zellen in Bezug auf die spezifische Tumorlokalisation zu generieren. Diese Profile werden verwendet, um die intra-tumorale GBM-Heterogenität zu untersuchen, die TME abzubilden und zu beurteilen, wie Stromazellen in Gegenwart gezielter Therapien reagieren. Ich werde zunächst 10X Genomics-Technologie verwenden, um Transkriptom-Profile von 10.000 Zellen aus syngenen Maus-GBM-Tumormodellen zu generieren. Einzelzellbibliotheken werden generiert und sequenziert. Dann werde ich QC durchführen, und Datenexplorations- und Markergene für jeden Cluster werden unter Verwendung eines Wahrscheinlichkeitsverhältnisses identifiziert. Ich werde Spatial Transcriptomics nutzen, um Subpopulationen von Tumor- und Stromazellen basierend auf Markergenen auf ihre räumliche Position abzubilden, um den Beitrag jedes Zelltyps zu einem Tumorabschnitt rechnerisch abzuschätzen und Veränderungen der Zelltypen im Zeitverlauf zu beschreiben.