Single-cell transcriptomics: De la tecnología a las oportunidades científicas y formativas en LATAM

La presentación compartida aquí corresponde al Webinar trasmitido en línea el 6 de Junio del 2026.
Su servidora en colaboración con PlantBiogen compartimos les presentación: "Single-cell transcriptomics
De la tecnología a las oportunidades científicas y formativas"

La charla tiene como objetivo hablar de los fundamentos de la transcriptómica de célula única (scRNA-seq), sus principales aplicaciones científicas y una introducción al análisis bioinformático de los datos generados.
Además, se presentan distintas opciones para desarrollar habilidades en el análisis bioinformático de datos de célula única, incluyendo oportunidades de formación y capacitación para quienes buscan especializarse en esta área de rápido crecimiento dentro de la genómica y las ciencias de la vida.

Puedes ver el streaming en Youtube: https://youtu.be/59lauEIO1Qc?si=_AWrdaV86kDPfWec

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Transcript

1. Cynthia Soto Cardinault Fundador “El Arkhe MultiOmics” Junio, 2026 Single-cell transcriptomics De la tecnología a las oportunidades científicas y formativas
2. scRNA-seq es una tecnología potente que permite perfilar los transcriptomas a nivel de célula individual. A diferencia de los métodos tradicionales de análisis masivo, que promedian las mediciones en grandes poblaciones celulares, la ómica unicelular captura la heterogeneidad de las células individuales, proporcionando una visión detallada de los estados, funciones e interacciones celulares. Inayatullah et al. - Current Opinion in Cell Biology - 2025 Gawad et al. - Nature Reviews Genetics - 2016 ¿Qué es scRNA-seq ? Una tecnología que permite medir expresión génica a nivel de célula individual 2
3. Evolución histórica Chen et al. - Frontiers in Genetics - 2024 3
4. Integración de capas de información biológica Wu et al. - Biomarker Research - 2024 4
5. Diferencias entre scRNA-seq vs a bulk RNA-seq 5
6. Así como cada persona tiene su propia identidad … cada célula posee una identidad molecular propia Tejido homeostático / sano: • corteza cerebral sana • hígado sano • tejido conectivo normal Tejido especializado: • médula ósea • regiones específicas del cerebro Tejido enfermo: • tumoral • neuroinflamación • estados patológicos 6
7. ¿Qué información puede capturar scRNA-seq? 7
8. ¿scRNA-seq reemplaza a bulk RNA-seq? Bulk RNA-seq sigue siendo una tecnología extremadamente valiosa Qué hace muy bien bulk RNA-seq: • Es más económico • Tiene workflows altamente estandarizados • Muy robusto para expresión génica global • Ideal para validación y análisis clínicos a gran escala Bulk RNA-seq y single-cell son herramientas complementarias para responder distintos niveles de complejidad biológica. 8
9. Pasos experimentales 9 Wu et al. - Biomarker Research - 2024
10. Descubrimientos emblemáticos 10
11. Inayatullah et al. - Current Opinion in Cell Biology - 2025 Multi-ómicas single-cell 11
12. Manuscrito en desarrollo - no publicado aún Análisis de datos: Visium: Cynthia S. Multiome: Cynthia S. Visium HD: Nick E., Chunyu L., Brion M. PAs: Leonardo Collado Kristen Maynard Habenula Humana 12
13. 13 Procesamiento Análisis bioinformático Spatial Organization GEX patterns Habenula cCRE Cell-type arrangement CCC Flujo de trabajo Spatial Visium Multiome scRNAseq + scATACseq Generación de Datos Spatial Visium HD Manuscrito en desarrollo - no publicado aún
14. Single-cell en el Mundo Se incluyeron ~10 mil artículos publicados entre 2010 y 2022 Chen et al. - Frontiers in Genetics - 2024 14
15. Ecosistema colaborativo Chen et al. - Frontiers in Genetics - 2024 15 Patrones bibliométricos de investigación
16. Single-cell en Latinoamérica Possik, P. A., et al. (2025). Exploring Latin America one cell at a time. Cell, 188(21), 5790-5796. Encuesta regional (2022) en LATAM. Creciente interés aplicado a múltiples áreas, incluyendo oncología, inmunología, neurociencias, genética poblacional y ciencias de plantas. “Revolucionando la ciencia” La transcriptómica unicelular y espacial 16
17. ¿Por qué importa para LATAM? Possik, P. A., et al. (2025). Exploring Latin America one cell at a time. Cell, 188(21), 5790-5796. Más allá de la salud humana • 🌽 Agricultura y seguridad alimentaria. • 🌿 Conservación de la biodiversidad. • 🦠 Biorremediación y biotecnología ambiental. • 🚀 Oportunidades de innovación aún poco exploradas en LATAM 17
18. Distribución geográfica Possik, P. A., et al. (2025). Exploring Latin America one cell at a time. Cell, 188(21), 5790-5796. 18
19. Desafíos 2022 vs 2024 19 Possik, P. A., et al. (2025). Exploring Latin America one cell at a time. Cell, 188(21), 5790-5796.
20. ¿Qué necesitamos para iniciar en single-cell? 20
21. Datos públicos 10x Genomics Datasets • 👤 Human • 🐭 Mouse • 🐀 Rat • 🐒 Rhesus macaque • 👤+🐭 Human–Mouse mix • 🧬 Mixed species Lieber Brain Datasets • 👤 Human brain (habenula) Arabidopsis Datasets • 🌱 Arabidopsis thaliana seedlings (multi-study integration) Broad Institute Single Cell Portal (SCP) • 👤 Humanos • 🐭 Ratón (Mus musculus) • 🐀 Rata • 🐒 Primates • 🌱 Plantas ◦ arabidopsis thaliana ◦ arroz (Oryza sativa) ◦ maíz (Zea mays) ◦ tomate (Solanum lycopersicum) • 🦠 Microorganismos • 🪰 Otros modelos biológicos 21
22. Procesamiento en la nube y herramientas de 10X 22
23. Procesamiento y herramientas de Illumina 23
24. ¿Qué habilidades requiere el análisis single-cell? Nivel Habilidades Inicial Linux, R, Git Intermedio Seurat, Scanpy, QC, clustering Avanzado Multiome, GRN, Trayectorias Especializado Spatial, AI, integración multi-ómica No es necesario dominar “todo” desde el inicio. Las habilidades se desarrollan progresivamente 24
26. ¿Qué metas podría alcanzar después de un curso de scRNA-seq? • Interactuar con datasets públicos • Procesar datos en Cell Ranger • Construir matrices de expresión • Realizar QC y clustering • Anotar tipos celulares e interpretar resultados biológicos • Fortalecer un criterio análitico • Bases para análisis reproducibles con GitHub Identificación de subpoblaciones estados transicionales células raras trayectorias celulares regulación específica por tipo celular 26
27. • Estudiantes de pre / posgrado • Biólogos • Biotecnólogos • Médicos • Agrónomos • Investigadores • Computologos ?? No se requiere experiencia previa en análisis single-cell. ¿Es este curso para mí? 27
28. Herramientas single-cell De uso común y especializadas No todas las tecnologías generan droplets Ejemplo: Smart-seq2 28
29. Costos de secuenciación Factores que Afectan el Costo • Profundidad de secuenciación • Número de muestras • Gastos de envío internacional y manejo de aduanas. • Inclusión de bioinformática. 29
30. Donde secuenciar? Criterios de Selección: • Local vs. Internacional • Punto de entrega final • Célula fresca vs. Tecnología Flex • Variabilidad en entrega (TAT) 30
31. En Arkhe, PlantBioGen y el Laboratorio de Genómica Funcional del CIIDIR-IPN Unidad Sinaloa agradecen su atención GRACIAS Sesión de preguntas 31 Echa un ojo al taller snRNA-seq Informes sobre ediciones del taller: https://scrnaseq.carrd.co/