11022026_iSEE_Hb_VTA_LCG

Transcript

1. iSEE Licenciatura en Ciencias Genómicas Melissa Mayén Quiroz 11/02/2026
2. ¿Qué es iSEE? Paquete de Bioconductor para exploración interactiva ¿Para qué sirve iSEE? iSEE es una herramienta para explorar datos de manera interactiva a partir de objetos estructurados de Bioconductor. Permite: Visualizar matrices de expresión sin escribir código adicional Explorar metadatos de muestras o células Inspeccionar genes individuales o conjuntos de genes Comparar grupos o clusters Generar heatmaps, PCA, UMAP, tSNE...
3. iSEE está construido sobre Shiny No requiere escribir código para cada figura!!! Shiny es un framework de R para crear aplicaciones web interactivas. ¿Qué implica esto? La interfaz corre en un navegador Las gráficas reaccionan a cambios del usuario No es estático como un PDF o PNG Permite filtros dinámicos y selección interactiva Características clave heredadas de Shiny: Reactividad automática Interacción en tiempo real Posibilidad de desplegar como app web Guardar estados de visualización
4. Recordatorio: ¿qué contiene un SummarizedExperiment? assays() → matriz de expresión rowData() → información de genes colData() → información de muestras metadata() ¿Qué agrega SingleCellExperiment? reducedDims() → PCA, UMAP, tSNE) altExps() → Experimentos alternativos Información especializada por célula → QC metrics → Clusters → Anotaciones celulares
5. Componentes principales de la interfaz de iSEE
6. Componentes principales de la interfaz de iSEE Feature expression plot Basado en assays() Expresión de un gen específico Visualización por grupo o condición Heatmap Múltiples genes simultáneamente Clustering dinámico Permite detectar patrones globales Row statistics table Información de genes (rowData()) Se puede ordenar, buscar y seleccionar Reduced dimension plot Cada punto = una célula (o muestra) Visualización en espacio reducido Colorear por metadatos Seleccionar subconjuntos... Column data plot Explora variables de colData() QC Clusters Tipo celular... Conectar con otros paneles
8. Experimento “piloto” de sn-scRNA-seq con Chromium Etiquetado y captura de núcleos de neuronas proyectoras Plataforma Chromium de 10x Genomics Habenula – Área Tegmental Ventral (VTA) Neuronas proyectoras, circuitos de recompensa Aplicación en proyecto real: Hb_VTA_projector_profiling
9. Cada gota idealmente contiene una célula y una bead, permitiendo rastrear de qué célula viene cada transcrito. Cell barcode → identifica célula UMI → identifica molécula única Single Cell RNAseq: 10x Genomics (Microfluidics, droplet based)
10. Pre-procesamiento Extraer barcode y UMI Corregir barcodes (Hamming distance) Alinear reads Asignar a genes Corregir UMIs Contar UMIs por célula y gen Filtrar barcodes reales Construir matriz de cuentas (gen × célula) “Una vez generada esta matriz gene-barcode, podemos almacenarla en un objeto como SingleCellExperiment. Herramientas como iSEE permiten explorar interactivamente estos datos: visualizar clusters, metadata, expresión génica y reduced dimensions.” Single Cell Experiment
11. Hb_VTA_projector_profiling Remove Empty Droplets Quality Control Doublet detection
12. 1700 HDGs, 100 PCs Hb_VTA_projector_profiling Clustering
13. Anotación usando Genes Marcadores Recapitular toda la información...
14. app.R Configuración de parámetros globales Cargar el objeto (sce) Definir colores de clusters Llamas a iSEE() initial.R Qué paneles aparecen al abrir la app Qué ReducedDim se muestra Qué metadata se usa para colorear Qué assay se muestra por default Cómo están organizados los plots... Posible generar con iSEE dinámicamente y extraer código!!! deploy.R Subir la app a un servidor shinyapps.io RStudio Connect otro servidor... Hb_VTA iSEE app
15. Gracias! :)