多伦多大学领导的一项研究刚刚成功地绘制了酵母基因组编码的蛋白质在整个细胞周期中的运动图谱。 从细胞周期开始到结束期间监测生物体所有蛋白质的过程是此类的第一个实例。 这项研究最近发表在著名的《细胞》杂志上，利用深度学习技术和先进显微镜的复杂组合使这一发现成为可能。
研究人员测试了 DeepLoc 和 CycleNet 两种深度学习模型，以分析现实生活中数以百万计的酵母细胞图像。 通过实施这种尖端计算方法，科学家们绘制了详细的图谱，精确定位了细胞周期每个阶段细胞内蛋白质的确切位置以及替代过程。
这些研究产生了整个细胞周期中蛋白质微妙编排的信息。 他们发现，当蛋白质在细胞中的水平不时波动时，其表达模式是有规律的，蛋白质通常负责细胞周期。 另一方面，以可预测的方式在细胞周围移动的蛋白质主要参与该过程的物理执行。
对生物学和医学的意义
在分子水平上了解细胞周期是必不可少的，因为它是所有生命有机体细胞生长的核心。 蛋白质的不平衡在细胞周期的调节中起着至关重要的作用，而根据破坏的类型，细胞周期又可能导致癌症等严重疾病。
研究发现数百种蛋白质在细胞周期的不同阶段定位并集中在某些位置或水平。 这就提出了多级调控的想法，作为细胞正确分裂的必要条件。 通过使用荧光显微镜和机器学习算法，研究人员精确地分析了不同细胞连接处的数千种蛋白质，揭示了细胞分裂过程中蛋白质分子编排中以前未见过的粒度。
未来的影响
酵母细胞是真核生物不可替代的模型，这是由其特定的特征决定的。 从酵母细胞研究中获得的知识可用于了解人类细胞周期，这可用于医学和生物技术的进步。
该研究的第一作者、唐纳利细胞和生物分子研究中心的博士后研究员 Athanasios Litsios 博士表示，酵母细胞作为模式生物，在全基因组研究复杂的生物过程中具有重要意义。水平怎么强调都不为过。
最后，多伦多大学的这项研究代表了细胞生物学的重大突破。 通过使用尖端技术和先进的计算方法，研究人员已经弄清楚了细胞周期中酵母细胞内蛋白质的复杂编排。 这项历史研究不仅增进了我们对基本生物过程的理解，而且为解决未来的医学难题开辟了巨大的潜力。
本文首发于多伦多大学
