人们常说一张图片胜过千言万语。密歇根大学研究人员开发出一种新方法，可以生成价值数千兆字节的数据图像，这可能会彻底改变生物学家研究基因表达的方式。

新开发的算法显示了基因如何在微观分辨率下表达

Seq-Scope 由 Jun Hee Lee 博士、Hyun Min Kang 博士及其同事开发，于 2021 年首次在《Cell》杂志上发表，是第一种以亚微米级空间分辨率分析基因表达的方法。相比之下，一根人类头发的宽度为 20 至 200 微米。

此后，该团队对 Seq-Scope 进行了改进，使其更加通用、可扩展且易于访问。相关成果发表在《自然协议》上。此外，该团队还开发了一种用于分析来自 Seq-Scope 和其他技术的高分辨率空间数据的算法，称为 FICTURE，他们在《自然方法》上发表的一篇文章中对此进行了描述。

密歇根大学公共卫生学院生物统计学教授康表示：“基本上，我们正在入侵 DNA 测序机器并让它们完成所有艰苦的工作。”

研究人员利用这些机器读取转录组，即特定细胞或组织中基因转录的所有 RNA。传统上，研究细胞或组织内基因的生物学家必须面对这样一个事实：转录组中表达的基因多达数万个或更多，如果没有计算机的帮助，就无法理解，因为转录组还涉及数百万个细胞。

“问题在于，传统上没有计算方法可以让我们在微观分辨率上理解这个数据集，”密歇根大学医学院分子与综合生理学教授李说。

Lee 和 Kang 的概念验证方法 Seq-Scope 证明测序仪可以重新用于分析空间分辨的转录组，使科学家能够在微观分辨率下看到基因的表达方式和表达位置。

该团队随后使 Seq-Scope 变得更加具有成本效益，将高分辨率空间转录组分析的成本从 10,000 美元以上降低到仅 500 美元左右。

此外，新的 FICTURE 方法使研究人员能够分析大量数据，通过将周围数据汇集在一起​​，在微米级别做出更准确的推断。通过这样做，他们证明，你可以毫无偏差地看到细胞转录本的位置。

该方法通过微观分辨率分析生成了令人难以置信的组织和细胞详细图像。

例如，通过传统分析，“即使你有细胞分割，如果你不知道哪些细胞正在被转录和染色，分析可能会产生误导或不清楚，”Kang 说。

“例如，使用 FICTURE，您可以看到正在发育的小鼠胚胎的骨骼肌组织正在从成肌细胞分化为长横纹肌细胞。”

李说：“我们收到了很多来自公司和其他调查人员的电子邮件，他们之前以为自己无法进行这样的实验和分析。现在他们有了可能性。”

UM 的高级基因组学核心中心是 Seq-Scope 协议论文的合著者，通过优化 DNA 测序仪的使用做出了贡献。该中心目前正致力于让 Seq-Scope 方法更加普及，旨在将这项技术传播给 UM 和更广泛的科学界。

“这正是我们希望带给尽可能多的实验室的技术，无论是在密歇根大学还是其他地方，”AGC 主任 Olivia Koues 博士说道。“我们的目标是让更多的研究人员拥有尖端的空间转录组学能力。”

Lee 和 Kang 接下来希望开发一种方法，使研究人员能够更容易地使用该方法，使他们能够从头到尾研究基因组表达。

“我认为计算和实验研究人员共同努力生成新类型的数据和方法非常重要。这是此类合作的一个很好的例子，”Kang 说。