张锋Science发表新技术突破

　　2016年08月01日讯 单细胞RNA-Seq能为我们提供有关细胞类型和细胞状态的丰富信息。但这种技术难以捕捉罕见的动态过程，比如动物成年后的神经发生。因为从成体组织分离罕见神经元是一个很大的挑战，每个阶段的标志物非常有限。为此，Broad研究所的科学家们开发了一种新测序技术--Div-Seq。

　　Aviv Regev博士是生物信息学研究领域的新锐人物。这位女学者在哈佛完成了几年的学习后就转入了Broad研究院，并入选了霍德华休斯医学院，还获得了国际计算协会的大奖之一青年创新奖。她的主要研究贡献在于创造性的开发出了抽象代数计算机语言来整合复杂多样的生物数据，比如分子机理、信号传导途径和代谢合成路径。这使我们能够用计算机更好的处理复杂多样和连锁的生物数据。

　　张锋博士是著名的CRISPR技术先驱。他是麻省理工学院脑与认知科学助理教授、McGovern 脑研究所和Broad研究所核心成员。去年七月，张锋荣获了美国生物医学大奖：瓦利基金青年研究家奖（Vallee Foundation Young Investigator Award），奖金25万美元。其研究组研究方向为设计新的分子工具来操控活体大脑。

　　研究人员将单核RNA测序（sNuc-Seq）与EdU脉冲标记结合起来，对正在增殖的细胞进行深入分析。这种方法不仅可以灵敏地鉴定不同类型的海马细胞，还能跟踪成体海马区域的神经发生，揭示新生神经元的转录动态。研究人员还将Div-Seq成功用于非经典的神经发生区域，在成体脊髓中研究了罕见的新生GABAergic神经元。这项研究为人们开辟了一条新途径，对多种复杂组织进行无偏好的分析。

　　过去，大多数研究者将大脑皮层作为一个整体来研究，往往根据一个微小的样本进行推测。实际上，大脑皮层的各个部分在显微镜下看起来并不相同。皮层神经元呈现出不同的形态和密度，同类神经元之间也存在一定的差异。Scripps研究所（TSRI）、加州大学圣地亚哥分校UCSD和Illumina公司的科学家们利用单核RNA测序技术，首次完成了单神经元转录组的大规模评估。这一壮举于六月二十四日发表在Science杂志上，为人们揭示了大脑皮层神经元的惊人多样性。

　　今年一月，浙江大学和哈佛大学的研究人员在Cell Reports杂志上发表了单细胞RNA测序研究。基因表达变异是小鼠胚胎干细胞（ESC）的一个重要特征，但人们一直不清楚这背后的具体原因。研究人员发现，小鼠胚胎干细胞表现出的异质性是血清培养造成的。他们在其中鉴定了高度变异的基因簇，以及独特的染色质状态。研究还表明，无血清培养可以减少小鼠ESC的异质性和转录组变异。

　　RNA测序可以获得相当惊人的数据量，这恰恰是一柄双刃剑。丰富的数据量蕴含着大量的宝贵信息，但这样的数据需要复杂的生物信息学分析，才能从中提取到有意义的结果。正因如此，数据分析可以说是RNA测序的重中之重。佛罗里达大学、加州大学Irvine分校等单位的研究人员在Genome Biology杂志上发表文章，概述了RNA-seq生物信息学分析的现行标准和现有资源，为人们提供了一份带有注释的RNA-seq数据分析指南。这将成为开展RNA-seq研究的宝贵参考资料。