华裔NIH创新奖得主Nature获单细胞技术突破

　　

生物通报道：来自加州理工学院的研究人员发表了题为“Single-cell systems biology by super-resolution imaging and combinatorial labeling”的文章，采用了一种简单有效的技术策略，解决了荧光显微技术中，无法同时观察多种分子种类的问题，让系统生物学进入单细胞时代！这一研究成果公布在Nature Methods杂志上。

领导这一研究的是加州理工学院华裔科学家蔡龙(Long Cai)，蔡博士毕业于哈佛学院，去年曾荣获美国卫生研究院“创新奖”。

在Nature Methods评出的几年的值得关注技术中，单细胞技术都榜上有名，这是一种相对于群体细胞研究，针对单个细胞的研究技术。由于培养基或者机体中的细胞存在多样性，或者说是异质性，这为许多实验分析造成了障碍。可以说，随着现代生物学的发展，“平均值”这个词已经不能满足我们的需要了，我们要了解细胞之间的差异性。

然而要进行单细胞分析也困难重重，从技术上说也存在几个方面的问题。首先无论是针对一个特异性大分子，还是在OMIC水平上进行分子分析，都存在单细胞提取物数量少，难以分析的困难，这甚至可以说是不可能完成的，因此增加灵敏度势在必行。除此之外高通量分析也是一个瓶颈，要想获得单细胞分析确切的分析结果，研究人员必须快速而准确的分析多个细胞，这并不容易。

传统的荧光显微技术在探索单细胞调控网络方面，是一个有力的工具，但是这种技术荧光基团光谱的重叠，限制了同时观察分子种类的数量。由此在这篇文章中，研究人员采用了一种简单，但是有效的技术策略，解决了这个问题。

这种方法利用了超高分辨率显微技术，并结合分子标记，极大的提高了单细胞中多重分子检测能力。近年来，超分辨率显微镜领域取得了大量的成果，空间分辨率不断提高，这些技术大大提高科学家们获得单细胞结构清晰图谱的能力。

研究人员利用荧光原位杂交FISH制成一种独特的荧光基团组合，用以标记mRNAs，解决了测序，和SRM荧光基团结合问题。通过实验，他们同时在单个酿酒酵母细胞中，同时分析了32个基因的mRNA表达水平。

这项研究证明结合标记，和超高分辨率成像技术，将能简单有效的让系统生物学进入单细胞时代。

同时Nature Methos杂志还公布了另外一项超高分辨率显微单细胞研究成果，研究人员利用超分辨率显微镜解析了相比过去能看到的小一个数量级的细胞元件。这使得研究人员能够挖掘到从前无法触及的信息，解答新的生物学问题。

研究人员提出了一种基于全局优化的新方法，采用压缩传感，无需估计和推断成像中的分子数量。他们证实相比于其他的技术，压缩传感能够兼容更高的分子密度，以三秒的时间分辨率显示活细胞荧光蛋白标记微管成像。他们利用STORM对黑腹果蝇S2细胞中免疫荧光染色的微管成像，利用少至100个照相机像帧通过压缩传感解析了邻近微管，而单分子拟合方法则无法辨别这些结构。他们对稳定表达融合mEos2的tubulin的S2细胞进行了活细胞STROM观测。

（生物通：张迪）

原文摘要：

Single-cell systems biology by super-resolution imaging and combinatorial labeling
Fluorescence microscopy is a powerful quantitative tool for exploring regulatory networks in single cells. However, the number of molecular species that can be measured simultaneously is limited by the spectral overlap between fluorophores. Here we demonstrate a simple but general strategy to drastically increase the capacity for multiplex detection of molecules in single cells by using optical super-resolution microscopy (SRM) and combinatorial labeling. As a proof of principle, we labeled mRNAs with unique combinations of fluorophores using fluorescence in situ hybridization (FISH), and resolved the sequences and combinations of fluorophores with SRM. We measured mRNA levels of 32 genes simultaneously in single Saccharomyces cerevisiae cells. These experiments demonstrate that combinatorial labeling and super-resolution imaging of single cells is a natural approach to bring systems biology into single cells.