使用大规模多重传感器条形码解读细胞信号网络
Jr-Ming Yang1, Wei-Yu Chi1, Jessica Liang2
1Department of Pathology, Johns Hopkins Medical Institutions, Baltimore, MD 21205, USA.
Cell
|November 28, 2021
概括
我们开发了一种新的生物传感器条形码系统, 这种方法克服了光谱的局限性,使复杂的细胞通信和信号网络能够进行深入分析.
科学领域:
- 细胞和分子生物学
- 系统生物学
- 生物技术
背景情况:
- 基因编码的光生物传感器对于生物化学活动的活细胞成像至关重要.
- 目前的生物传感器多重复被光谱重叠所限制,阻碍了多个信号事件的同时跟踪.
研究的目的:
- 在活细胞中开发可扩展的生物传感方法.
- 在光生物传感器应用中克服光谱限制.
- 为了深入分析复杂的蜂信号网络.
主要方法:
- 开发一个产生100多个可分离的光谱条形码的条形码蛋白系统.
- 同时对表达不同生物传感器的条形码细胞进行成像.
- 应用深度学习模型来分析多重信号事件.
主要成果:
- 已经证明产生了100多个可分离的条形码.
- 在细胞混合物中实现了信号事件的大规模多重追踪.
- 显示不同生物传感器之间的协调活动和时间关系.
- 在受体激素激酶信号传递中发现了不同的机制,包括KRAS突变效应.
结论:
- 生物传感器条形码显著扩大活细胞研究的多重复合能力.
- 这种可扩展的方法有助于破译复杂的信号网络和细胞间相互作用.
- 能够对细胞通信和疾病机制进行先进的研究.
