科学家首次绘制了细胞周期中所有酵母蛋白的图谱

科学家首次绘制了细胞周期中所有酵母蛋白的图谱

由多伦多大学研究人员领导的一个国际团队绘制了酵母基因组编码的蛋白质在细胞周期中的运动图。 这是第一次可以在整个细胞周期中追踪生物体的所有蛋白质，需要深度学习和高通量显微镜的结合。

该团队使用两个卷积神经网络或算法（称为 DeepLo​​c 和 CycleNet）来分析数百万个活酵母细胞的图像。 结果是一张全面的图谱，确定了蛋白质的位置以及它们在细胞中的移动方式以及在细胞周期的每个阶段中丰度的变化。

我们发现，细胞内浓度定期增加和减少的蛋白质往往参与细胞周期的调节，而在细胞中具有可预测运动的蛋白质往往有助于细胞周期的生物物理实施。”

Athanasios Litsios，该研究的第一作者，多伦多大学唐纳利细胞和生物分子研究中心博士后研究员

该研究最近发表在杂志上细胞。

细胞周期是指细胞最终分裂成单个细胞之前所经历的阶段。 正是这个过程构成了生命传播的基础——； 并继续存在于所有生物中。

在分子水平上，细胞周期取决于许多蛋白质的协调，这些蛋白质将细胞从生长和 DNA 复制带到细胞分裂。 蛋白质失调会破坏细胞周期并导致癌症等疾病。

研究人员观察到，大约四分之一的绘制的酵母蛋白遵循出现和消失或移动到细胞特定区域的规律模式。 大多数蛋白质在浓度或运动方面都遵循这些模式，但不是两者都遵循。

“我们鉴定出大约 400 种蛋白质在细胞周期中仅具有周期性定位，而大约 800 种蛋白质仅具有周期性集中，”Litsios 说。 “这意味着蛋白质在多个层面上受到调节，以确保细胞周期按程序进行。”

研究小组使用荧光显微镜追踪酵母细胞图像中的约 4,000 个蛋白质，以对细胞周期阶段进行分类，以及蛋白质在细胞核、细胞质和线粒体等 22 个分类区域中的位置。 通过使用卷积神经网络自动识别时相和蛋白质位置，细胞周期时相预测的准确度超过 93%。

“我们分析了超过 2000 万个活酵母细胞的图像，并使用机器学习将它们分配到不同的细胞周期阶段，”该研究的首席研究员、唐纳利中心和特默蒂医学院分子遗传学教授布伦达·安德鲁斯 (Brenda Andrews) 说。 “然后，我们开发并应用了第二个计算管道来研究蛋白质在细胞周期中的定位和浓度如何变化。这项研究产生了一个独特的数据集，提供了细胞分裂过程中发生的分子变化的基因组规模视图。”

“酵母细胞是真核生物学的一个很好的模型，”Litsios 说。 “我们可以用酵母细胞做一些事情，但不能用其他更简单或更复杂的生物体来做。我们可以使用酵母细胞来观察大规模过程，使它们成为研究细胞周期的完美生物体。” ；希望更好地了解人类细胞周期。”

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