刘晓《Cell》单细胞功能基因图谱

【字体: www.ebiotrade.com 时间:2009年11月10日 来源:生物通

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  生物通报道,斯坦福大学发育生物学学系,霍华休斯医学研究所,斯坦福大学医学院,华盛顿大学的科学家在最近一期的Cell杂志上发表秀丽线虫的单细胞基因表达图谱,借此分析了秀丽线虫的基因表达对细胞分化命运的控制状况,Analysis of Cell Fate from Single-Cell Gene Expression Profiles in C. elegans。

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生物通报道,斯坦福大学发育生物学学系,霍华休斯医学研究所,斯坦福大学医学院,华盛顿大学的科学家在最近一期的Cell杂志上发表秀丽线虫的单细胞基因表达图谱,借此分析了秀丽线虫的基因表达对细胞分化命运的控制状况,Analysis of Cell Fate from Single-Cell Gene Expression Profiles in C. elegans

 

文章通讯作者是斯坦福大学发育生物学系教授Stuart K. Kim,主要从事人类与秀丽线虫的老化机制以及细胞分化路径机制的研究。文章第一作者刘晓(Xiao Liu)是Stuart K. Kim实验室的博后。

 

该研究选用的是经典的模式动物,秀丽线虫(C. elegans)。秀丽线虫之所以能在经典模式生物的名单中占有一个重要位置和它的形态特点有密切关系。线虫通身透明,观察十分容易。更为重要的一点是,它是唯一一个身体中的所有细胞能被逐个盘点并各归其类的生物。它的幼虫含有556个体细胞和2个原始生殖细胞,成虫则根据性别不同具有不同的细胞数。最常见的雌雄同体成虫成熟后含有959个体细胞和2000个生殖细胞,而较少见的雄性成虫则只有1031个体细胞和1000个生殖细胞。此外,线虫的生命周期很短,线虫的生殖周期很短,它从受精到性成熟的全过程只有3天半,这就使得不间断的观察并追踪每个细胞的演变成为可能。通过20年的努力,到90年代中期,人们已经建立了完整的线虫从受精卵到所有成体细胞的谱系图。这意味着,它机体里每一个细胞的来龙去脉都处于我们的视野中,清晰并且无所遗漏。

 

Stuart K. Kim研究团队开发了一种自动的细胞谱系分析技术,可将高通量的线虫图片直接转化为单细胞水平上的荧光基因表达数据。

 

研究小组构建了363个细胞(L1幼虫期)93个基因的表达图谱,并建立了每个细胞分化过程中影响其发育的基因表达谱。这些数据可用于构建细胞谱系分化的分子特征图谱,用于鉴定每种细胞在分化过程中起关键作用的基因表达状况。

 

这些技术使得科学家可以从同一时间分析每种细胞分化的不同基因的表达情况,并进行基因表达的定量分析。

(生物通 小茜)

Copyright © 2009 Elsevier Inc.. All rights reserved.

Cell, Volume 139, Issue 3, 623-633, 30 October 2009

doi:10.1016/j.cell.2009.08.044

 

Analysis of Cell Fate from Single-Cell Gene Expression Profiles in C. elegans

Xiao Liu1, Fuhui Long2, Hanchuan Peng2, Sarah J. Aerni3, Min Jiang1, Adolfo Sánchez-Blanco1, John I. Murray4, Elicia Preston4, Barbara Mericle4, Serafim Batzoglou3, Eugene W. Myers2 and Stuart K. Kim1, , 

 

1 Department of Developmental Biology, Stanford University Medical Center, Stanford, CA 94305, USA

2 Janelia Farm Research Campus, Howard Hughes Medical Institute, Ashburn, VA 20147, USA

3 Department of Computer Science, Stanford University Medical Center, Stanford, CA 94305, USA

4 Department of Genome Sciences, University of Washington, Seattle, WA 98195, USA

 

Corresponding author

Summary

The C. elegans cell lineage provides a unique opportunity to look at how cell lineage affects patterns of gene expression. We developed an automatic cell lineage analyzer that converts high-resolution images of worms into a data table showing fluorescence expression with single-cell resolution. We generated expression profiles of 93 genes in 363 specific cells from L1 stage larvae and found that cells with identical fates can be formed by different gene regulatory pathways. Molecular signatures identified repeating cell fate modules within the cell lineage and enabled the generation of a molecular differentiation map that reveals points in the cell lineage when developmental fates of daughter cells begin to diverge. These results demonstrate insights that become possible using computational approaches to analyze quantitative expression from many genes in parallel using a digital gene expression atlas.

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