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        《Nature Methods》盘点2015年度技术,选出了最受关注的技术成果:单粒子低温电子显微镜(cryo-EM)技术。 除此之外,也整理出了2016年最值得关注的几项技术,分别为:细胞内蛋白标记(Protein labeling in cells)、细胞核结构(Unraveling nuclear architecture)、动态蛋白质结构(Protein structure through time)、精准光遗传学(Precision optogenetics)、高度多重化成像(Highly multiplexed imaging)、深度学习(Deep learning)、蛋白定位亚细胞图谱(Subcellular maps)和综合单细胞图谱(Integrated single-cell profiles)……

新年新气象 2016值得关注的技术

时近岁末,各大杂志接连进行了年终盘点,12月30日的《Nature Methods》也盘点了年度技术,选出了2015年最受关注,影响广泛的技术成果:单粒子低温电子显微镜(cryo-EM)……



      年度技术:


Nature Methods公布2015年度技术
一个蛋白质或蛋白质复合物的三维结构可以提供有关其生物学功能的重要见解。作为一种结构测定技术,单粒子cryo-EM的位次仅居于高分辨率方法X-射线晶体学及核磁共振(NMR)光谱法之后。由于近年来的技术进展使得现在能够利用cryo-EM解析近原子分辨率结构,这种情况正在迅速地发生改变……

Nature Methods评出2014年度技术
Nature methods公布2013年度技术
Nature年度技术:定向蛋白质组学



      值得关注的技术:


《自然》2016热点技术—精准光遗传学
时间往回拨五年,2010年Nature Methods的年度技术就是光遗传学(optogenetic)。光遗传学是由斯坦福大学的研究人员开始用于研究小鼠大脑的,他们将这项技术称之为Optogenetics(optical stimulation plus genetic engineering 光刺激基因工程/光遗传学)……

两年两大顶级期刊新成果探索重点技术
蛋白静态结构能帮助生物学家了解其功能,但研究人员还希望能观察到蛋白的动态变化,然而要想检测瞬时中间构象并不是件容易的事……

2016值得关注的技术:综合单细胞图谱
目前单细胞DNA和RNA测序方法正日趋成熟,还有一连串的表观遗传技术近期也达到了单细胞水平。也许未来我们就可以绘制同一细胞的多重图谱了……

2016值得关注的技术:基因组分析深度学习
功能强大的机器学习能力令计算器开始解决了一些感性问题,如图像和语音识别,而这也越来越多地被应用到了生命科学领域。这些深度学习技术,比如人工神经网络可以利用多重处理层检测庞大数据库中的模式和结构……

Nature Methods新年展望:细胞核结构
“位置高于一切”是房地产的金科玉律,这句话也同样适应于哺乳动物基因组。基因调控依赖于染色质及其调控元件在细胞核内的三维组织形式……

Nature Methods新年展望:高多重成像
荧光团之间的光谱重叠,是成像复杂生物学结构的一个主要障碍。这种限制让绝大多数实验只能检测三、四个靶标。我们怎样才能看到一个多彩的细胞呢?多重成像可以做到这一点。多重成像能在更有意义的环境中观察分子,更好地分析多成分复合物的形成和改变。这种技术终将转变我们对生物学过程的理解……

Nature Methods新年展望:新蛋白标记
荧光化学染料相对较小,具有很好的光物理性质和光谱跨度。这些特性使荧光染料特别有吸引力,有望替代荧光蛋白进行蛋白标记。研究者们正在积极开发相应的工具,在活细胞中用染料标记目的蛋白……





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