WEBVTT

1
00:00:13.868 --> 00:00:18.934
[Orador 2]: Es un honor presentar al Profesor Jean
Rossier como medalla de la División de

2
00:00:18.934 --> 00:00:20.934
Medicina y Ciencia de la Vida.

3
00:00:33.561 --> 00:00:34.357
Si puedo resumir,

4
00:00:34.557 --> 00:00:39.490
la vida y la contribución de Jean, diría
que eres una especie de símbolo de

5
00:00:39.490 --> 00:00:40.957
diversidad y dualidad.

6
00:00:46.649 --> 00:00:50.249
Primero, eres ciudadano de dos países,
Bélgica y Suiza.

7
00:00:52.054 --> 00:00:54.387
Tienes un doctorado y un doctorado.

8
00:00:55.918 --> 00:01:00.350
Y has traído una contribución muy
importante en el campo de bioquímica,

9
00:01:00.350 --> 00:01:04.023
neuroquímica y en el campo de biología
celular y molecular.

10
00:01:04.223 --> 00:01:06.689
Así que eres una persona muy diversa.

11
00:01:07.244 --> 00:01:11.710
Usted es miembro de la Academia de
Ciencias de Francia, miembro como

12
00:01:11.710 --> 00:01:16.444
participante extranjero, miembro de la
Academia Europea de Ciencias, por

13
00:01:16.444 --> 00:01:20.644
supuesto, y miembro de la Academia Royal
de Medicina de Bélgica.

14
00:01:22.327 --> 00:01:27.593
Usted ha recibido varios premios, por
ejemplo, el Gran Prix Claude Bernard de la

15
00:01:27.593 --> 00:01:33.127
ciudad de París, el premio Nature Lifetime
de Mentorship, y el premio Julius Axelrod

16
00:01:33.127 --> 00:01:34.193
en Farmacología.

17
00:01:36.944 --> 00:01:41.944
En el ámbito de la ciencia, lo haré muy
corto porque lo presentaré, pero hoy

18
00:01:41.944 --> 00:01:47.277
tienes la honra porque pionieras una nueva
disciplina en la biología que se llama

19
00:01:47.277 --> 00:01:49.077
genómica de células unidas.

20
00:01:54.566 --> 00:01:59.499
Tu trabajo experimental seminal fue la
identificación de un solo neurona al

21
00:01:59.499 --> 00:02:01.566
profilar su expresión de genes.

22
00:02:03.961 --> 00:02:09.427
En 1989, su laboratorio inventó la pipeta
de Pascal Klamm para aspirar el contenido

23
00:02:09.427 --> 00:02:11.227
interno de un solo neurona.

24
00:02:16.938 --> 00:02:22.404
que abrió el camino a la caracterización
molecular completa de todos los receptores

25
00:02:22.404 --> 00:02:24.671
y proteínas de este único neurona.

26
00:02:25.207 --> 00:02:30.740
Así que fue por primera vez en la historia
posible distinguir entre células unidas y

27
00:02:30.740 --> 00:02:35.807
neuronas unidas, que son caracterizadas
por canales específicos, mientras que

28
00:02:35.807 --> 00:02:39.340
antes solo la población de neuronas estaba
disponible.

29
00:02:40.951 --> 00:02:46.017
Así que esta amplificación por PCR
transcriptor de transcripción que llamamos

30
00:02:46.017 --> 00:02:50.884
RT-PCR de célula se ha expandido en todo
el mundo a pesar del escepticismo

31
00:02:50.884 --> 00:02:51.484
original.

32
00:02:57.746 --> 00:03:02.946
Y hoy, si haces una búsqueda por PCR de
célula o genómica de célula, encuentras

33
00:03:02.946 --> 00:03:05.079
algo como 100.000 publicaciones.

34
00:03:08.616 --> 00:03:10.958
Así que gracias a esta contribución,

35
00:03:10.938 --> 00:03:15.604
que se publicó en muchos papeles
importantes, como Ciencia, Naturaleza,

36
00:03:15.604 --> 00:03:20.538
Metodos de la Naturaleza, Neuron, PNAS,
G-Neuroscience, G-Neurochemistry, y

37
00:03:20.538 --> 00:03:22.004
Psiquiatría Molecular.

38
00:03:23.417 --> 00:03:28.217
Estamos muy felices de tener aquí este
premio Blas Pascal a Jean Rossier.

39
00:03:28.445 --> 00:03:29.311
¡Felicidades!

40
00:03:29.566 --> 00:03:30.566
[Orador 1]: Muchas gracias.

41
00:03:37.098 --> 00:03:38.631
Muchas gracias, Daniel.

42
00:03:41.296 --> 00:03:46.696
por lo que hiciste para presentar mi CV
para este muy reconocido premio, el premio

43
00:03:46.696 --> 00:03:49.829
Blaise Pascal en Medicina y Ciencias de la
Vida.

44
00:03:59.660 --> 00:04:03.393
Para empezar, voy a mostrarles una foto de
Blaise Pascal.

45
00:04:06.148 --> 00:04:07.881
Es muy conocido en Francia

46
00:04:08.785 --> 00:04:11.918
Como filósofo, escribió un libro llamado
Pensar.

47
00:04:18.946 --> 00:04:20.612
Y para ayudar a su padre,

48
00:04:20.868 --> 00:04:25.934
Ves a la derecha lo que se llama la
pascalina, el primer calculador que nunca

49
00:04:25.934 --> 00:04:28.001
se hizo para ayudar a su padre.

50
00:04:31.039 --> 00:04:36.372
Su padre estaba recogiendo deudas, estaba
recogiendo impuestos, era un general de

51
00:04:36.372 --> 00:04:38.705
farmacia, y era muy, muy, muy rico.

52
00:04:41.630 --> 00:04:46.630
Pascale casi murió un día porque tenía
este caro con cuatro caballos, cuatro

53
00:04:46.630 --> 00:04:47.230
caballos,

54
00:04:49.910 --> 00:04:52.176
bastante caro, incluso hoy en día.

55
00:04:55.408 --> 00:04:58.408
Y luego cayó casi en el suelo y se murió
casi.

56
00:05:00.322 --> 00:05:01.255
para nosotros.

57
00:05:02.985 --> 00:05:07.585
Continuó trabajando hasta el año 1662,
cuando murió bastante temprano.

58
00:05:09.072 --> 00:05:14.338
No tenía una buena constitución, era un
niño pequeño y tenía muchas enfermedades

59
00:05:14.338 --> 00:05:15.072
infantiles.

60
00:05:20.064 --> 00:05:22.264
Pero a los 39 años le hizo mucho.

61
00:05:25.610 --> 00:05:28.610
Así que estoy muy orgulloso de tener a
Pascal.

62
00:05:32.097 --> 00:05:37.563
Tisberas Pascal Award, medal, and I will
put the medal in my home, and I got it, as

63
00:05:37.563 --> 00:05:41.963
Daniel told you, to be one of the pioneers
of single-cell genomics.

64
00:05:54.808 --> 00:05:58.474
And single-cell genomics is leading to the
present large

65
00:06:01.274 --> 00:06:06.674
el Programa Internacional sobre el Atlas
de Células Humanas y en el Estado, por la

66
00:06:06.674 --> 00:06:09.207
NIH, el Programa Biomolecular Humanos.

67
00:06:11.530 --> 00:06:15.263
Estos dos programas siguen el gran
proyecto Human Genome,

68
00:06:23.195 --> 00:06:27.661
fue realizado entre 1993 y 2003 para
secuenciar los tres billones de

69
00:06:27.661 --> 00:06:32.595
nucleotidos que están en el genoma, en
nuestro genoma, en el genoma humano.

70
00:06:46.592 --> 00:06:51.513
Entonces, para las personas que no saben
de lo que es la biología molecular,

71
00:06:51.713 --> 00:06:57.046
Quiero presentar esta diapositiva sobre el
tema de la genómica de células unidas.

72
00:07:01.704 --> 00:07:06.970
El dogma es que toda la información está
en nuestra eléctrica doble, en la forma

73
00:07:06.970 --> 00:07:10.770
del ADN, así que tenemos dos eléctricas
dobles por célula.

74
00:07:17.782 --> 00:07:20.105
Luego, obtendrás lo que se llama la
transcripción.

75
00:07:20.125 --> 00:07:21.191
La transcripción

76
00:07:22.004 --> 00:07:27.204
es transformar el ADN en RNA mensajero y
su RNA mensajero se traducirá para dar

77
00:07:27.204 --> 00:07:27.870
proteínas.

78
00:07:37.179 --> 00:07:41.112
Hoy no hablaremos de esta parte, la
traducción en proteínas.

79
00:07:43.284 --> 00:07:47.617
Concentraremos en el ADN en una célula y
en el mRNA en una célula.

80
00:07:52.885 --> 00:07:55.885
Como os he dicho, tenemos dos elixires
dobles.

81
00:07:57.290 --> 00:07:59.556
por célula, y solo, ¿por qué solo?

82
00:08:03.237 --> 00:08:08.703
25.000 genes, porque un único organismo,
como Erythiocolli, ya tiene 2.000 genes, y

83
00:08:08.703 --> 00:08:13.970
cuando comparas a Erythiocolli con seres
humanos, piensas que deberíamos obtener

84
00:08:13.970 --> 00:08:15.637
muchos más genes que eso.

85
00:08:18.474 --> 00:08:23.740
Y bueno, esa fue realmente la idea, antes
de este gran esfuerzo de secuenciar el

86
00:08:23.740 --> 00:08:24.207
genoma,

87
00:08:24.728 --> 00:08:29.661
Y nos dijimos, bueno, somos solo 10 veces
más complicados que Erichia coli.

88
00:08:34.066 --> 00:08:39.532
Ahora, para ir a la transcripción, si solo
tienes dos dobles hélices en una célula,

89
00:08:39.532 --> 00:08:42.532
obtendrás millones de mRNA en una sola
célula.

90
00:08:46.700 --> 00:08:52.166
Y casi, diría yo, 10.000 a 15.000 de los
diferentes genes se expresan en una célula

91
00:08:52.166 --> 00:08:53.100
en un momento,

92
00:08:57.348 --> 00:09:01.748
Y también el número de transcripciones por
célula es bastante alto.

93
00:09:07.423 --> 00:09:12.489
Puedes obtener, por supuesto, uno, que es
el mínimo, o cero si el gen no está

94
00:09:12.489 --> 00:09:17.756
transcribido, pero puedes obtener hasta
100.000 copias, que es bastante mucho en

95
00:09:17.756 --> 00:09:18.489
una célula.

96
00:09:19.481 --> 00:09:21.014
Entonces, ¿qué hicimos?

97
00:09:23.006 --> 00:09:23.895
Hicimos este experimento.

98
00:09:24.095 --> 00:09:26.561
single cell RT-PCR after patch clamp.

99
00:09:28.099 --> 00:09:33.432
Patch clamp is to use electrodes and you
see the electrode over here which is put

100
00:09:33.432 --> 00:09:38.965
on the surface of this neuron and then you
could get the current, you inject current

101
00:09:38.965 --> 00:09:43.165
and you will see that that cell will
discharge action potential.

102
00:09:54.773 --> 00:09:57.506
Así que ese es realmente el patrocinador.

103
00:09:57.817 --> 00:10:02.817
El patrocinador fue el producto de
Sackmann y Ayer, que obtuvieron el premio

104
00:10:02.817 --> 00:10:05.350
Nobel en 1991 por ese tipo de trabajo.

105
00:10:07.611 --> 00:10:13.011
Así que lo que simplemente hacemos es que,
en lugar de usar sólo el electrodo para

106
00:10:13.011 --> 00:10:17.344
registrar la actividad eléctrica de la
célula, usamos el electrodo

107
00:10:19.833 --> 00:10:24.899
para aspirar el interior de la célula,
transformar el mRNA con transcriptores

108
00:10:24.899 --> 00:10:29.966
reversos, así como el cDNA, y luego hacer
una amplificación de PCR multiplex.

109
00:10:36.438 --> 00:10:41.504
y se puede ver que el material que
obtenemos de esa sola célula contiene GAD,

110
00:10:41.504 --> 00:10:46.838
que es la enzima que hace GABA, que hace
el neurotransmitidor inhibitor y algunas

111
00:10:46.838 --> 00:10:49.704
otras proteínas que no voy a describir
aquí.

112
00:10:54.540 --> 00:10:56.406
En el pipet, también se pone

113
00:10:58.190 --> 00:11:02.790
biocitinina, que es un marcador
fluorescente, como puedes ver, y luego

114
00:11:02.790 --> 00:11:06.523
puedes labelar la célula completa y
obtienes la anatomía.

115
00:11:13.550 --> 00:11:18.420
Así que al mismo tiempo obtienes la
anatomía, la fisiología de la célula, y

116
00:11:18.420 --> 00:11:21.580
también qué tipo de mRNA la célula está
haciendo.

117
00:11:21.601 --> 00:11:23.423
Y así fue realmente lo que hicimos.

118
00:11:23.443 --> 00:11:24.444
¿Por qué lo hicimos?

119
00:11:24.464 --> 00:11:27.064
Porque somos neurofarmacólogos, ¿sabes?

120
00:11:27.248 --> 00:11:27.514
Y...

121
00:11:28.244 --> 00:11:33.310
Queremos caracterizar la respuesta
eléctrica de la célula cuando aplicamos un

122
00:11:33.310 --> 00:11:35.444
neurotransmitidor, el glutamato.

123
00:11:43.213 --> 00:11:46.479
El glutamato es el neurotransmitidor
excitatorio y

124
00:11:49.388 --> 00:11:52.721
miramos la presencia de algunas de las
subunidades.

125
00:11:55.060 --> 00:11:57.393
¿Por qué lo hicimos en ese momento?

126
00:11:58.047 --> 00:12:01.780
Porque el número de subunidades
respondiendo al glutamato

127
00:12:03.850 --> 00:12:05.250
fueron muy numerosas.

128
00:12:06.636 --> 00:12:12.102
Fue realmente una embarazada de los genes
responsables de hacer el receptor para el

129
00:12:12.102 --> 00:12:12.769
glutamato.

130
00:12:14.594 --> 00:12:19.327
Así que deseábamos ver en una sola célula
qué tipo de mRNA teníamos ahí.

131
00:12:21.097 --> 00:12:26.363
Empezamos, por supuesto, con una célula
más grande, la célula Purkinje, y usamos

132
00:12:26.363 --> 00:12:31.497
eso para caracterizar de esa célula única
el tipo de subunidades que forman un

133
00:12:31.497 --> 00:12:33.163
canal, el canal receptor.

134
00:12:38.320 --> 00:12:41.186
Lo hicimos en 1992, y seguimos haciendo
eso.

135
00:12:47.592 --> 00:12:48.814
Teníamos estos dos papeles, que se
publicaron en 1992 y 1994.

136
00:12:48.834 --> 00:12:49.367
Y luego,

137
00:12:50.290 --> 00:12:52.156
Bueno, tuvimos que publicar.

138
00:12:53.100 --> 00:12:57.833
Y puedo decir que fue difícil, porque la
gente no creía que era posible.

139
00:12:59.200 --> 00:13:04.333
It was really a blockade between the
molecular biologist and the anatomist and

140
00:13:04.333 --> 00:13:05.466
the physiologist.

141
00:13:06.830 --> 00:13:10.763
You need thousands of cells to do single
cell, to do RT-PCR.

142
00:13:13.859 --> 00:13:15.992
And we proved it's not the case.

143
00:13:16.262 --> 00:13:19.862
So we sent the manuscript, and it came
back many times.

144
00:13:21.750 --> 00:13:24.950
And eventually, one of the referees wrote
that...

145
00:13:28.698 --> 00:13:33.764
escribió que los autores han realizado
todos los controles pedidos, acepto su

146
00:13:33.764 --> 00:13:39.231
artículo, aunque todavía estoy convencido
de que realizar PCR en una sola célula es

147
00:13:39.231 --> 00:13:42.564
imposible, y imposible está en capital en
su letra.

148
00:13:46.520 --> 00:13:48.586
Así que hoy, en octubre del 29,

149
00:13:49.994 --> 00:13:55.060
Keywords single cell genomic and single
cell PCR retrieved 100,000 and 25,000

150
00:13:55.060 --> 00:13:57.460
publications respectively on PubMed.

151
00:14:03.648 --> 00:14:06.981
I may say it's a good score for an
impossible task.

152
00:14:08.492 --> 00:14:13.358
So, then we became interested in
characterizing all the different types of

153
00:14:13.358 --> 00:14:15.158
neurons we were working on.

154
00:14:19.340 --> 00:14:24.140
Y en ese artículo analizamos los
interneurones del córtex, algunos de los

155
00:14:24.140 --> 00:14:25.806
interneurones del córtex.

156
00:14:30.517 --> 00:14:35.717
Y en ese tiempo, también en 1997, los
referidos fueron un poco difíciles, puedo

157
00:14:35.717 --> 00:14:36.117
decir.

158
00:14:39.911 --> 00:14:44.840
Y uno de los referidos no vio el interés
de este tipo de ejercicio botánico.

159
00:14:45.040 --> 00:14:49.840
Bueno, fue como Linné, como otras
personas, caracterizando a Aristóteles,

160
00:14:49.840 --> 00:14:55.306
tal vez volviendo a Aristóteles, haciendo
una línea para ver qué número de especies

161
00:14:55.306 --> 00:14:56.773
teníamos en la Tierra.

162
00:14:59.960 --> 00:15:05.226
Y este tipo de botánico ahora realmente
está en todo el mundo, y lo verás por la

163
00:15:05.226 --> 00:15:10.160
célula humana Atlas y otros, la gente
realmente quiere hacer eso en toda la

164
00:15:10.160 --> 00:15:11.760
célula de un ser humano.

165
00:15:13.559 --> 00:15:18.025
Entonces, continuamos trabajando y
introducimos el uso de clustering

166
00:15:18.025 --> 00:15:18.892
insupervisto.

167
00:15:26.662 --> 00:15:31.795
Y ese tipo de análisis es realmente el
estándar, el estándar canónico para los

168
00:15:31.795 --> 00:15:35.728
estudios genómicos de células unidas en el
momento presente.

169
00:15:37.505 --> 00:15:40.505
So, one of the study that we did is over
here.

170
00:15:43.754 --> 00:15:48.687
We look at the interneurons in the cortex,
and we look at only 200 neurons.

171
00:15:51.806 --> 00:15:56.939
And with that, you can see that we get
five types of interneurons according to

172
00:15:56.939 --> 00:15:59.072
the expression of their mRNA for

173
00:16:01.180 --> 00:16:06.113
y, por ejemplo, tenemos el VIH, un
peptídeo muy importante, no, un peptídeo

174
00:16:06.113 --> 00:16:09.046
vasointestinal, somatostatina y
parvalbumina.

175
00:16:12.435 --> 00:16:17.501
Ese es el tipo de neuronas que la gente ha
analizado desde hace mucho tiempo.

176
00:16:24.030 --> 00:16:25.163
Pero vino en 2009

177
00:16:27.978 --> 00:16:33.378
Arim Azim Surani, del Instituto Gordon de
la Universidad de Cambridge, inventó una

178
00:16:33.378 --> 00:16:38.844
técnica para hacer la secuencia de mRNA en
la análisis transcriptora mundial de una

179
00:16:38.844 --> 00:16:39.644
sola célula.

180
00:16:43.059 --> 00:16:45.459
En ese tiempo, sólo usaba 5 células.

181
00:16:46.338 --> 00:16:51.871
y fue capaz de mostrar la distribución de
los varios mRNAs que son importantes en la

182
00:16:51.871 --> 00:16:54.938
primera etapa de la formación de la
blastomera.

183
00:17:00.700 --> 00:17:06.233
Y luego, todo cambió de repente porque se
utilizó por otras personas para hacer este

184
00:17:06.233 --> 00:17:10.700
tipo de análisis botánico, mirando los
diferentes tipos de neuronas.

185
00:17:16.848 --> 00:17:21.448
Así que vemos que tenemos millones de
transcriptos en una sola célula.

186
00:17:26.062 --> 00:17:29.462
de 10.000 a 15.000 transcriptos de
diferentes genes.

187
00:17:30.047 --> 00:17:35.513
El cetioplasma de una sola célula contiene
hasta 100.000 copias de mRNA de una sola

188
00:17:35.513 --> 00:17:35.980
célula.

189
00:17:40.641 --> 00:17:45.107
Y la sección SCRNA identifica todos los
transcriptos y determina las

190
00:17:45.107 --> 00:17:46.107
modificaciones.

191
00:17:46.669 --> 00:17:51.469
Eso es bueno, porque se puede ver el
splicing y la edición de todos estos

192
00:17:51.469 --> 00:17:52.335
transcriptos.

193
00:17:53.197 --> 00:17:56.597
y te dará una análisis dinámica de la
transcripción.

194
00:17:57.982 --> 00:17:59.782
El antiguo versus el nuevo.

195
00:18:02.206 --> 00:18:03.588
El nuevo no se explota, el antiguo se
explota.

196
00:18:03.608 --> 00:18:08.408
Así que podrías hacer una dinámica, saber
exactamente cuándo el mRNA está

197
00:18:08.408 --> 00:18:09.208
sintetizado.

198
00:18:09.614 --> 00:18:14.680
Y uno de los éxitos de ese enfoque, y
verás que el éxito se realiza en 20.000

199
00:18:14.680 --> 00:18:17.414
células en el Instituto Allen en Seattle.

200
00:18:21.707 --> 00:18:23.068
Y con 20.000 células,

201
00:18:23.285 --> 00:18:25.685
obtuvieron 125 diferentes clústeres.

202
00:18:29.374 --> 00:18:32.574
Así que las células expresan un conjunto
de mRNA.

203
00:18:34.942 --> 00:18:40.408
Y les mostré recientemente que en nuestro
trabajo tuvimos VIH, SST, y parvalbumina.

204
00:18:43.214 --> 00:18:48.680
solo había un solo clúster, y aquí se ve
que con esta cantidad de células, podíamos

205
00:18:48.680 --> 00:18:54.214
obtener mucho más, 8 clústeres para el par
de válvulas, 18 para el SST, y 14 para el

206
00:18:54.214 --> 00:18:54.480
VIP.

207
00:18:56.210 --> 00:19:00.543
Entonces, cuando se añaden más células, se
obtienen más clústeres.

208
00:19:03.599 --> 00:19:08.732
Así que se puede ver la diferencia entre
células que están cerca de las otras.

209
00:19:11.769 --> 00:19:13.828
Y luego, fue un artículo reciente,

210
00:19:14.028 --> 00:19:19.561
de escribir a cura de tabeles y revivir de
trens y de single-cell transcript omic by

211
00:19:19.561 --> 00:19:25.161
valentin senson which is in the human cell
atlas and the idea you will see it's going

212
00:19:25.161 --> 00:19:26.094
so fast with a

213
00:19:35.324 --> 00:19:40.590
You see here the number of paper with
clustering of single cell over here, up to

214
00:19:40.590 --> 00:19:42.790
50 per month at the present time.

215
00:19:47.561 --> 00:19:52.161
And before that, in 97, you had only one
or two of this type of paper.

216
00:19:53.349 --> 00:19:56.482
Then you have the Tang and Surani paper in
2009.

217
00:19:58.276 --> 00:20:01.938
And now you see that we have plenty,
plenty of this paper.

218
00:20:02.138 --> 00:20:04.538
Y usan diferentes técnicas para eso.

219
00:20:09.267 --> 00:20:13.667
Y la idea general de eso es que más
células analizas, más clústeres

220
00:20:13.667 --> 00:20:14.400
encuentras.

221
00:20:15.174 --> 00:20:20.640
Por ejemplo, si miras a solo 10 células,
no puedes obtener más que pocos clústeres,

222
00:20:20.640 --> 00:20:21.574
eso es seguro.

223
00:20:23.785 --> 00:20:28.711
Cuando vas a más de 1.000 células, ves que
puedes obtener 10 clústeres o un poco más.

224
00:20:28.731 --> 00:20:31.875
Cuando vas a 100.000, entonces obtendrás
aproximadamente

225
00:20:31.923 --> 00:20:37.056
100 clústeres, y cuando llegues a un
millón, obtendrás un millón de diferentes

226
00:20:37.056 --> 00:20:37.723
clústeres.

227
00:20:39.898 --> 00:20:43.298
Así que ahí es donde estamos en el momento
presente.

228
00:20:50.678 --> 00:20:50.944
Y...

229
00:20:51.616 --> 00:20:54.816
La idea ha cambiado ahora con esta nueva
técnica.

230
00:20:56.765 --> 00:21:01.898
Esta nueva técnica es ATAC, es el ácido
para transposar cromáticos accesibles.

231
00:21:06.402 --> 00:21:11.868
Es mirar no a la mRNA, donde se ve que hay
muchas copias, sino solo a la DNA de una

232
00:21:11.868 --> 00:21:14.268
sola célula, las dos hélices dobles.

233
00:21:15.578 --> 00:21:20.044
and you wish to see which are the ones in
use and how are they used.

234
00:21:22.451 --> 00:21:27.784
And so at the present time, it's possible
to go to analyze the genes which are...

235
00:21:34.124 --> 00:21:36.457
los genes que están leyendo para...

236
00:21:40.676 --> 00:21:45.942
Entonces, si miras la profilación de mRNA
de una sola célula, es regulada por la

237
00:21:45.942 --> 00:21:48.409
maquinaria de transcripción de genes.

238
00:21:51.555 --> 00:21:52.288
Y eso da...

239
00:21:53.092 --> 00:21:58.225
El último, ese fue el libro, el primer
libro sobre el ataque, y así tenemos un

240
00:21:58.225 --> 00:22:03.758
ataque de una sola célula, y el libro que
salió la semana pasada, sobre la secuencia

241
00:22:03.758 --> 00:22:08.358
de transcriptores y la accesibilidad
cromática en la misma célula, por

242
00:22:08.358 --> 00:22:09.558
Cientists at UCSD.

243
00:22:17.223 --> 00:22:22.289
Y hacen una profilación adecuada de
cromáticos accesibles, profilación NMRNA,

244
00:22:22.289 --> 00:22:27.489
dentro de la misma célula, permitiendo la
remuneración directa de la regulación

245
00:22:27.489 --> 00:22:29.356
transcripcional a su output.

246
00:22:30.164 --> 00:22:34.050
La genómica de una célula con el
desarrollo de un ataque de una célula

247
00:22:34.030 --> 00:22:39.363
dash sec, hyphen sec, and single-cell RNA
sec describe the complete analysis of a

248
00:22:39.363 --> 00:22:44.496
single cell with description of its
accessible chromatin only to two molecules

249
00:22:44.496 --> 00:22:48.829
per cell, I say, stress, and the mRNA
splice and edited profiling.

250
00:22:54.575 --> 00:22:57.041
All that was a pipe dream in the 90s.

251
00:23:00.625 --> 00:23:03.158
y se convirtió en realidad hoy en día.

252
00:23:03.831 --> 00:23:07.078
Así que el proyecto Human Cell Atlas no
está en marcha.

253
00:23:07.278 --> 00:23:12.144
Las mapas de referencia comprensivas de
todos los humanos, 30 trillones de

254
00:23:12.144 --> 00:23:16.811
células, van a ser una base para la
comprensión de la salud humana y la

255
00:23:16.811 --> 00:23:20.344
diagnóstica, maturación y tratamiento de
enfermedades.

256
00:23:20.977 --> 00:23:26.130
Myself, I feel very glad and honored that
URASC has awarded me the Blaise Pascal

257
00:23:26.130 --> 00:23:28.675
Medal for my contribution to the field.

258
00:23:28.875 --> 00:23:32.208
And I will end this talk by some personal
feelings.

259
00:23:41.513 --> 00:23:46.846
Sí, como testigo de 50 años, bueno, yo
tengo 75 años, de investigación biológica,

260
00:23:46.846 --> 00:23:51.913
hice una buena elección 50 años atrás
cuando empecé la carrera de científico.

261
00:23:55.272 --> 00:24:00.405
Podría haber sido un médico médico y mi
madre sería muy contenta de mantener a

262
00:24:00.405 --> 00:24:02.338
algunos pacientes en y fuera.

263
00:24:05.226 --> 00:24:09.092
Pero no lo hice, hice ciencia, y puedo
decir que la ciencia

264
00:24:10.133 --> 00:24:11.066
Me da alegría.

265
00:24:12.718 --> 00:24:17.651
Sí, la ciencia es una fuente de felicidad
con las preguntas necesarias y la

266
00:24:17.651 --> 00:24:18.451
frustración.

267
00:24:20.392 --> 00:24:23.891
Sí, añadimos mucha frustración, pero
también mucho placer para mantener el

268
00:24:23.891 --> 00:24:24.419
deseo vivo.

269
00:24:24.439 --> 00:24:28.172
Y es importante tener alguna frustración
si no continúas.

270
00:24:28.787 --> 00:24:33.187
Y lo que me gusta en la ciencia es un
espacio de libertad infinita.

271
00:24:33.956 --> 00:24:34.956
Muchas gracias.

272
00:24:51.207 --> 00:24:53.673
[Orador 2]: Esto fue al nivel de lo que esperaba.

273
00:24:54.721 --> 00:25:00.054
Quizás un poco demasiado sofisticado para
algunas de las personas aquí, pero creo

274
00:25:00.054 --> 00:25:01.321
que obtuviste la...

275
00:25:02.429 --> 00:25:04.029
Gracias, muchas gracias.