由多倫多大學的研究人員領導的一個國際研究小組繪制了酵母基因組編碼的蛋白質在整個細胞周期中的運動圖。這是首次在整個細胞周期中跟蹤生物體的所有蛋白質，這需要深度學習和高通量顯微鏡的結合。

該團隊應用了兩個卷積神經網絡或算法，稱為DeepLoc和CycleNet，來分析數百萬活酵母細胞的圖像。結果是一個全面的圖譜，確定了蛋白質的位置，以及它們在細胞周期的每個階段如何在細胞內大量移動和變化。多倫多大學唐納利細胞和生物分子研究中心研究的第一作者和博士后Athanasios Litsios說：“我們發現，細胞內濃度有規律地增加和減少的蛋白質往往參與調節細胞周期，而在細胞中具有可預測運動的蛋白質往往有助于細胞周期的生物物理實現。”

這項研究最近發表在《Cell》雜志上。

細胞周期被理解為細胞發展到最終分裂成獨立細胞的階段。正是這一過程奠定了生命增殖的基礎。并在所有生物中持續存在。

在分子水平上，細胞周期依賴于許多蛋白質的協調，將細胞從生長和DNA復制一直運送到細胞分裂。蛋白質的失調會擾亂細胞周期，它的破壞可能導致癌癥等疾病。

研究人員觀察到，大約四分之一的酵母蛋白遵循規律的出現和消失或移動到細胞的特定區域。大多數蛋白質要么集中，要么運動，但不是兩者都遵循這種模式。

Litsios說:“我們確定了大約400種蛋白質在細胞周期中只有周期性定位，大約800種蛋白質只有周期性濃度。這意味著蛋白質在多個水平上受到調節，以確保細胞周期按計劃進行。”

研究小組利用熒光顯微鏡對酵母細胞圖像中的4000多種蛋白質進行了追蹤，并對細胞核、細胞質、線粒體等22個分類區域的細胞周期階段和蛋白質位置進行了分類。通過使用卷積神經網絡，相位和蛋白質位置識別是自動化的，細胞周期相位預測精度超過93%。

“我們分析了超過2000萬個活酵母細胞的圖像，我們使用機器學習將其分配到不同的細胞周期階段，”該研究的首席研究員、唐納利中心和Temerty醫學院的分子遺傳學大學教授Brenda Andrews說。“然后，我們開發并應用了第二個計算管道來調查蛋白質在細胞周期中如何在定位和濃度上發生變化。這項研究產生了一個獨特的數據集，為細胞分裂過程中發生的分子變化提供了基因組尺度的視角。”

“酵母細胞是真核生物的一個很好的模型，”Litsios說。“我們可以用酵母細胞做某些事情，但不能用其他更簡單或更復雜的生物。我們可以用酵母細胞大規模地觀察過程，這使它成為研究細胞周期的完美生物，希望能更好地理解人類細胞周期。”


（文章來源：www.ebiotrade.com/newsf/2024-4）