《Cell》MIT創建最大規模「基因型-表現型」細胞圖像分析!

撰文記者 巫芝岳
日期2022-11-10
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《Cell》MIT創建最大規模「基因型-表現型」細胞圖像分析! (圖片來源:網路)

近(3)日,美國麻省理工學院(MIT)的科學家,透過CRISPR-Cas9基因編輯技術,掃描共5,072個人類基本基因及其多維的(multidimensional)表現型,創建了詳細的「基因型-表現型」資訊,並闡明這些基因型變化,對表現型造成的影響,堪稱目前規模最大、基於圖像的細胞表型分析。該研究刊登於期刊《Cell》。

(編按:基因型係指個體基因上的訊息總合,表現型則為個體外顯的模樣或型態,是基因訊息傳遞的方式之一。)

這項由MIT教授Iain M. Cheeseman和助理教授Paul C. Blainey共同領導的研究,先是透過CRISPR-Cas9技術,在人類的子宮頸癌HeLa細胞株中,篩選出5,072個基因型,同時搭配DNA顯微影像、DNA受損反應影像偵測,以及細胞中的微管(microtubules)和肌動蛋白(actin)染色進行分析。

其分析了超過3,100萬顆細胞,從中辨識出超過90%基因剔除(knockouts)後所影響的表現型,並且研究出這些基因在細胞生長過程(cellular processes)中所造成的特定作用或影響。

研究團隊運用前述的多種顯微影像進行分析,最終提取出1,084個細胞表現型的圖像參數,包括表現型強度、亞細胞分佈(subcellular distribution)、染色共定位分析(colocalization),以及細胞和核大小和形狀等。

此外,他們經由約45萬次細胞分裂事件,分析相關的239個基因,進行活細胞的基因篩選,以及了解細胞分裂過程中,「染色體分離」步驟所需的多種基因。

該研究有效利用複雜、多維度,且基於圖像的表型數據,了解細胞生長過程中各種功能的相關基因,其規模也比過去相似的彙總分析大得多。

另外,由於基因對包括細胞質分裂、核運輸(nuclear transport)、染色體濃縮(chromosome condensation)等過程的影響,很難單以轉錄變化來識別,因此將這種透過圖像識別這些型態的研究方法應用於此,也相當的成功。

參考資料:

1. 論文原文:https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(22)01359-9

2. https://www.news-medical.net/news/20221108/Scientists-determine-5072-essential-human-genes.aspx

(編譯/巫芝岳)