新成像方法将改变基因表达研究

健康   2024-11-05 12:51   美国  

人们说一幅画胜过千言万语。密歇根大学(University of Michigan)的研究人员开发了一种新方法,可以创建价值千兆字节数据的图像,这可能会彻底改变生物学家研究基因表达的方式。Seq-Scope由Jun Hee Lee博士、Hyun Min Kang博士及其同事开发,于2021年首次在Cell上被描述为第一种在亚微米尺度空间分辨率下分析基因表达的方法。


相比之下,人类一根头发的宽度在20到200微米之间。


该团队已经改进了Seq-Scope,使其更加通用、可扩展和可访问,这一成果刚刚发表在《Nature Methods》上。此外,该小组还开发了一种算法,用于分析来自Seq-Scope和其他技术的高分辨率空间数据,称为FICTURE。密歇根大学公共卫生学院生物统计学教授Hyun Min Kang博士说:“基本上,我们正在破解DNA测序仪,让它们来做所有的艰苦工作。”


研究人员使用这些机器来产生转录组的读数,转录组是指从特定细胞或组织的基因中转录的所有RNA的集合。传统上,研究细胞或组织内基因的生物学家必须面对这样一个事实:一个转录组有数万个或更多的基因被表达,如果没有计算机的帮助,这些基因太多了,无法完全分析,因为它还涉及数百万个细胞。


密歇根大学医学院分子与综合生理学教授Lee说:“传统上的问题是,没有计算方法可以让我们在微观分辨率下理解这些数据集。”


Lee和Kang的概念验证方法Seq-Scope表明,测序机可以重新用于分析空间分解的转录组,使科学家能够在微观分辨率下看到基因如何以及在何处表达。该团队随后使Seq-Scope更具成本效益,将高分辨率空间转录组分析的成本从10,000美元以上降低到约500美元。


此外,新的FICTURE方法使调查人员能够分析大量数据,通过将周围的数据汇集在一起,在微米级别上做出更准确的推断。他们证明,通过这样做,你可以毫无偏见地看到细胞转录本的位置。


该方法通过显微分辨率分析生成了令人难以置信的组织和细胞的详细图像。


例如,在传统的分析中,“即使你有细胞分割,如果你不确切地知道哪些细胞被转录和染色,分析可能会误导或不清楚,”Kang说。“例如,使用FICTURE,你可以看到来自发育中的小鼠胚胎的骨骼肌组织正在从成肌细胞分化成长横纹肌细胞。我们收到了很多来自公司和其他调查人员的电子邮件,他们之前认为自己无法进行这样的实验和分析。现在他们已经有了可能。”


密歇根大学的高级基因组学核心共同撰写了Seq-Scope协议论文,通过优化DNA测序仪的使用做出了贡献。该机构目前正在努力使Seq-Scope方法更容易获得,旨在将这项技术推广到密歇根大学和更广泛的科学界。


AGC主任Olivia Koues博士说:“这正是我们希望将这种技术带到尽可能多的实验室,无论是在密歇根大学还是其他地方。我们的目标是让更多的研究人员拥有尖端的空间转录组学能力。”


Lee和Kang接下来希望开发一种方法,使研究人员更容易使用这种方法,使他们能够从头到尾地研究基因组表达。


Kang说:“我认为计算和实验研究者一起工作来产生新的数据和方法是很重要的。这是这种合作的一个很好的例子。”

参考文献

FICTURE: scalable segmentation-free analysis of submicron-resolution spatial transcriptomics






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