一种新的4D计算模型集成了CRISPR，共聚焦显微镜和机器学习，使研究人员能够研究驱动有丝分裂的特定蛋白质的动态。该模型是一个可以适应其他细胞功能的框架。
有丝分裂是一种重要的生物学功能，它依赖于蛋白质组装在合适的时间的复杂协调。虽然活细胞成像可以揭示蛋白质分布和动力学，但新的计算框架(称为有丝分裂细胞图谱)整合了信息并能够量化驱动有丝分裂的机器的分子方面之间的动态相互作用。
一项新研究说明了如何利用这些地图集的探索和挖掘数据来开发关于细胞内蛋白质功能的新机制假设。该研究结果发表在今天的“自然”杂志上，该研究是由德国欧洲分子生物学实验室(EMBL)和维也纳分子病理学研究所共同完成的。
什么是有丝分裂?
细胞的生命进展很自然地遵循生长，存活和复制的阶段。最后阶段是有丝分裂进入的阶段。将细胞分裂为两个并不是一件容易的事，并且该过程分为多个阶段：间期，前期，前中期，中期，后期和末期。在这些阶段，蛋白质网络必须仔细组织和分离细胞的遗传物质，将其均分为两个“子”细胞。父母和子代细胞的遗传物质必须相同，因此所涉及的蛋白质必须非常准确。
海德堡EMBL的研究经理Stephanie Alexander博士和其中一位作者解释了这项研究的重要性：
“我们的研究为研究界提供了实验和计算工具，可以生成动态蛋白质图谱。我们通过有丝分裂和几种蛋白质的例子证明了我们在先前的基因沉默研究中显示与有丝分裂有关。
为了开发该程序，研究人员生成了人体细胞有丝分裂期间形态变化的4D模型。来自HeLa细胞的荧光敲入有丝分裂蛋白的图像捕获数据，并使用基于染色体结构变化的“有丝分裂标准时间”排列数据。建立这个“标准时间”允许研究人员客观地映射所有细胞图像，相对于恒定时间参考进行平均。
使用3D共聚焦显微镜选择并跟踪28种蛋白质，以查看它们在不同时间点位于细胞中的何处。亚历山大解释了为试点数据集选择这些蛋白质背后的基本原理：
“我们基本上开始使用那些与有丝分裂最相关的蛋白质给我们，并且之前已经有了相当的特征。这主要是因为我们的方法需要得到验证并恢复现有知识(它确实如此)。然而，令人惊讶的是，我们的方法还恢复了以前没有描述的新方面或细节。“
该团队开发了一种有监督的机器学习方法来定义亚细胞结构。他们还训练了回归模型，将蛋白质含量分配到不同的参考区室，这使它们能够定量比较特定蛋白质水平的通量。
作者设想他们的计算框架可以适应其他基本的生物学功能，如细胞迁移或细胞分化。作者写道，为了理解这里提出的细胞过程，标准化时空细胞环境以分析动态蛋白质分布的概念是通用的，我们设想它适应其他基本生物学功能。
该模型为理解一系列细胞过程提供了一种新的客观方法，如讨论中所述：
“我们的模型为有丝分裂细胞提供了标准化但动态的时空参考系统，可用于整合任何数量的定量信息在数千个不同的单细胞实验中取样的蛋白质分布。“
亚历山大阐述：”这些工具使我们能够探索潜在的蛋白质相互作用和功能网络。由于这个地图集是动态的，我们可以了解有丝分裂过程中信息的传递方式以及蛋白质相互作用的变化。这样就可以用有针对性的假设来表达详细的后续故事......看到它们最终在一起，就像一个大谜题一样，非常令人兴奋。“
为了使未来的研究成为可能，实验方法，定量显微镜平台以及创建动态蛋白质图谱的代码现在公开供其他人使用。亚历山大解释了这个图谱如何用于理解细胞途径：
“一旦蛋白质图谱更完整，意味着更多蛋白质的数据被整合，我们就可以研究蛋白质网络并识别所有信息汇集在一起的中心，或者也可以存在替代途径。同样，由于我们的地图集涵盖了有丝分裂的进展，我们还看到集线器是否是整个过程的核心，或者集线器是否随时间而变化。因此，我们可以使用有丝分裂细胞图谱来识别整个系统的脆弱点。“
标签：细胞图谱
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