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【盘点】NatureMethods:2016年最值得关注的八大医疗技术

2022-08-03 03:58上一篇:四步骤教你选好工业机器人 |下一篇:没有了

本文摘要:医学杂志《NatureMethods》新年第一期盘点了2015年度技术,投票决定了最不受注目的技术成果:单粒子低温电子显微镜(cryo-EM)技术。

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医学杂志《NatureMethods》新年第一期盘点了2015年度技术,投票决定了最不受注目的技术成果:单粒子低温电子显微镜(cryo-EM)技术。除此之外,杂志也整理出有了2016年最有一点注目的八项技术,分别为:细胞内蛋白标记(Proteinlabelingincells)、细胞核结构(Unravelingnucleararchitecture)、动态蛋白质结构(Proteinstructurethroughtime)、精准光遗传学(Precisionoptogenetics)、高度多重化为像(Highlymultiplexedimaging)、深度自学(Deeplearning)、亚细胞结构图谱(Subcellularmaps)和综合单细胞图谱(Integratedsingle-cellprofiles)。  新的蛋白标记  荧光化学染料比较较小,具备很好的光物理性质和光谱跨度。

这些特性使荧光染料尤其有吸引力,未来将会替代荧光蛋白展开蛋白标记。研究者们正在大力研发适当的工具,在活细胞中用染料标记目的蛋白。  对于绝大多数应用于来说,荧光染料必须需要构建特异性的标记。

现在早已有一些工具能做这一点,比如SNAP和Halo标签、FlAsH和ReAsH、和hexahistidine标签。这些工具主要用于能特异性融合适当染料的小蛋白或多肽,对靶蛋白展开标记。还有一种方法是在蛋白翻译成过程中含有非天然氨基酸,这些非天然氨基酸本身就放荧光,或者可以通过页面化学(clickchemistry)收到荧光。

  虽然这些方法更加热门,但它们也遇上了一些问题。举例来说,荧光染料在多重光学中用处受限,能横跨活细胞膜的染料标记效率较低、数量较少、质量劣。

这类染料的研发目前是一个非常活跃的研究领域。毫无疑问,未来人们将大大强化荧光染料的标记效率,这不会进一步提高定量光学的能力。能用染料将获得贞着改良,这不会减少多重化,增加光学所需的光。

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全新的蛋白标记方法也将经常出现在人们眼前。  特异性蛋白标记有助在相同细胞和活细胞中展开超强高分辨率光学。当分辨率相似几十纳米的时候,标记导致的问题就不会凸现出来。

举例来说,用抗体展开标记不会使目标结构减少大约10nm,而二抗会更进一步减小检测目标。为了解决问题这一问题,不少研究者正在研发纳米抗体(nanobodies)。

纳米抗体是来自骆驼的小抗体片段,是人们用基因工程方法克隆骆驼重链抗体星型区获得的单域抗体。与传统IgG抗体比起,纳米抗体具备分子质量小、更容易生产、稳定性好、抗原结合力高等特点。  我们坚信,新的一年不会有更多更好的蛋白标记策略兴起出来,让显微镜光学攀上一个新的台阶。

  细胞核结构  方位高于一切是房地产的金科玉律,这句话也某种程度适应环境于哺乳动物基因组。基因调控依赖染色质及其调控元件在细胞核内的三维的组织形式。染色质构象捕捉的经典方法(3C),让我们对染色质的简单结构有了惊鸿一瞥。

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但要在高分辨率和高通量水平上光学3D染色质结构的动态,我们还必须新的方法。这些方法将协助我们确实解读基因组的的组织形式,这种形式随时间推移的进化,及其对疾病的推展起到。  3C派生技术主要是将相互作用的染色质位点交联一起,然后再行展开扩充和测序。

这种技术的通量受到了容许,而且对反式言和作有偏爱。近期的技术改进还包括两个倒数的捕捉步骤,不仅大大提高了通量和分辨率,还能构建很弱互作和强互作的比较定量,阐述它们各自的生物学起到。(Nat.Methods13,7480,2016)要想要全面做到细胞核结构的动态,把群体数据与单细胞数据融合一起是很最重要的。

这就必须覆盖面积基因组学、生物物理学和显微镜光学的综合性方法。美国NIH最近资助的4D细胞核组学计划(4DNucleomeProgram)就是一种这样的尝试,该计划期望融合多方面力量取得基因组结构图谱,在高分辨率水平上光学和研究亚细胞核区域。研究者们正在更进一步改进实验和计算方法,以适应环境单细胞的核组分析。

  一旦细胞核结构分析沦为更加常规的定量程序,我们将能更佳的预测变异(不论是与疾病有关的变异还是在基因组编辑时引进的变异)对基因调控的影响,以及变异的起到机制。我们甚至能特异性转变基因组结构,给细胞带给我们想的转变。


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