Nature:机器学习可预测干细胞外观

发布时间:2021-12-19 02:32 阅读次数:
本文摘要:每个干细胞都是独一无二的,基因克隆的干细胞也不值得注意。这一独有属性在2020-03-30 公开发表能用的大量3D干细胞图像中获得了说明了。这些图像通过深度自学分析以及用于基因编辑工具CRISPR改动的细胞系(cellline)而取得。迅速,研究者将不会预测细胞布局之中的变异以预测癌症和其他疾病。

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每个干细胞都是独一无二的,基因克隆的干细胞也不值得注意。这一独有属性在2020-03-30 公开发表能用的大量3D干细胞图像中获得了说明了。这些图像通过深度自学分析以及用于基因编辑工具CRISPR改动的细胞系(cellline)而取得。迅速,研究者将不会预测细胞布局之中的变异以预测癌症和其他疾病。

由坐落于西雅图的艾伦细胞科学研究所(AllenInstituteforCellScience)研发的「AllenCellExplorer」包括一个多达6000张诱导多能干细胞(iPS)图片的持续增长的库;由于引人注目类似基因的荧光标记,iPS是明亮的主要成分。源于皮肤的人类干细胞的3D图,其中蓝色回应DNA、紫色回应细胞膜、黄色回应其它结构。来源:艾伦细胞科学研究所「AllenCellExplorer」对于由几个团队在DNA、RNA和蛋白质层面绘制单细胞独特性图表的项目起着补足起到。艾伦细胞科学研究所的主管RickHorwitz说道,该研究所说明了了细胞结构的预料之外的方面,这或许不会加快干细胞研究、癌症研究和药物研发方面的进展。

「如果你理解每个足球运动员的状态却从不看球赛,那么你不有可能预测出比赛结果。」了解皮层之下该项目始自一年之前,研究者将成年人的皮肤细胞新的编程出了胚胎状的未分化的状态。

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然后Horwitz及其团队用于了CRISPR–Cas9技术来将标签(tag)放入到基因之中以生产细胞可以在其中生长的结构。这些基因中包括编码了特别强调肌动蛋白微丝(actinfilament)的蛋白质的编码,这种肌动蛋白微丝可以协助细胞运动和保持形状。迅速研究者就找到,这些来自同一亲代细胞的基因完全相同的细胞在方位、形状的组件(比如线粒体和肌动蛋白纤维)数量上都各有不同。


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