回顾很快崭露头角的杰显露学术研究大体上动态和建设项目，我们可以发掘显露一些携手的成功途径。
当被问及专攻时，Kaihang Wang的回答很干脆：“手艺人”。毕竟他在普林斯顿该大学（California Institute of Technology）的部分社会活动都与造的路有关，尽管不是用锤子和钉子。Wang的制作团队研发了大分子大体上动态，包括一个系统——本能学家可以通过程式内部设计，将长的制备DNA链转到大肠杆菌蛋白[1]。便度探究天后，Wang给显露了一个更科学研究的回答：制备生态学学或基因数列调查小组工程。“更进一步问道，我们所有努力主要由一个大体上目标主导，那就是概述心灵”，他问道。
和Wang一样，当手头的大体上动态不足时，许多本能学家但会跨学科追寻材料、合写或各有不同的数据分析方法。这促成了全新命名的数据分析方法或Union，如“波动显微扫描（expansion microscopy）”或“基因数列调查小组编纂方案（Genome Project-write）”。其中都一些数据分析方法或Union由于其技术研发能力也及显要的名声而在研究小调查小组中都获得好评。
即将预感：“本能蛋白记事”。缺极多：改编自Getty。
科罗拉多州立该大学学术研究科学研究语法学的Erika Szymanski表示，为一个课题或大体上动态取个琅琅上口的取名，可以为学术研究者创始显露追寻的概念框架。“就像样品上限了我们用它能注意到什么，我们不用‘看见’那些有取名的的路，”她问道，“试着以新框架来探究社会活动有时但会很有进展，因为它开拓显露空间，让我们可以自已象新的也许性。”
在本文中都，《自然》追寻了过去15年中都5项著名的技术研发。有些已经开拓了新的学术研究课题或取得了资金资助；有些加强了全球合作，或者在学术研究中都发掘显露了各有不同于最初意示意图的新目标。无论是概述了蛋白动态，催生了该公司和疗法，还是在SARS期间为公共卫生协调提供了资讯，这5项技术研发都在科学研究史上留下浓墨重彩的一笔。
基因表达基因表达调查小组学
与基因数列调查小组DNA一样，不久前RNA可以空投扭曲其动态或命运的化学标示显露，例如烷基或糖基。这种润色极为为统一，并且有发掘显露暗示，某些mRNA较高度转录而其他mRNA没有，相反了这些标示显露的生态学学作用。2012年，威尔森戴维所学院（Weill Cornell Medical College）的RNA本能学家Samie Jaffrey等研发了一种数据分析方法来定位普遍存在于基因表达调查小组（蛋白或生态学体中都基因表达显露来的所有RNA）中都的托定mRNA转录标示显露，命名为m6A[2]。
该学术研究的携手作者Christopher Mason也在威尔森戴维所学院社会活动，他概述了“基因表达基因表达调查小组学”这一术语来解释该制作团队的假设，即烷基标示显露抑制mRNA基因表达本的活性，从而暗示为什么蛋白内素质极为常常与编码器它们的基因表达本的丰度值得注意。“这也许是基因突变编码器的新层面，这一点很吸引人。”Jaffrey问道。新命名使其他人更容易理解这个概念。
几年下来，基因表达基因表达调查小组学已经发展成一个独立的课题，有专门的资金、但会议和合作需求。西班牙波尔示意图基因数列调查小组调控中都心 (Centre for Genomic Regulation，CRG) 的RNA本能学家Eva Maria Novoa Pardo问道：“在某种程度上，一个新词的概述引领了整个工程技术群体的显露现。”
Jaffrey和Mason的一时期数据分析方法是主要用途m6A特异性来分离长为100-200个蛋白质的润色RNA视频，然后他们通过高通量对其同步进行鉴定。后来，该制作团队将特异性与底物交联，然后沉淀特异性结合的RNA视频以精确定位转录位点，从而填充第一个单蛋白质素质的转录mRNA记事。这借以定位另一类空投润色的大分子，叫做漂白质RNA[3]。“我们现在开始认同一个自已法：m6A的一个主要动态是标示显露RNA以做到快速节省成本”，Jaffrey问道，这对蛋白扭曲和适应的能力也至关重要。
随后研究小调查小组研发了可以在托定数列上切开非转录RNA的复合物。研发人员、以色列魏茨曼科学研究学术研究中心（Weizmann Institute of Science）RNA本能学家Schraga Schwartz能用该大体上动态，不仅能检查托定位点是否被修改，还可以检查空投转录基序的基因表达本的平均值。当Schwartz等将其应主要用途整个基因表达调查小组时，他们发掘显露基于特异性的技术研发请注意了多达75%的润色位点，暗示其敏感性有限[4]。“这个结果令人惊喜，”他问道，“以前就一种，现在有了两种数据分析方法，我们看原因更新一轮了。”
如今，基因表达基因表达调查小组学学术研究执法人员可以主要用途nm孔高通量仪反之亦然存取润色过的 RNA。与传统文化高通量仪需要先通过逆基因表达将RNA填充为DNA各有不同，这些仪器将RNA大分子通过蛋白内nm孔并激发托定的电位，然后截取电位波形以换取RNA数列。过去，截取电位波形的高通量算法常常误读转录的m6A蛋白质。因此，2019年Novoa等人内部设计了一种算法（去年早些时候有更新[5]），主要用途这些出错来数据数据分析哪些位点空投转录蛋白质。“有也许对天然RNA同步进行高通量（而无需先将其逆基因表达成DNA），为基因表达调查小组开拓了无偏差的示意图景”，她问道。
本能蛋白记事
2003年本能基因数列调查小组高通量的完成，以及学术研究单蛋白的新大体上动态的显露现，让研究小调查小组开始畅自已是否可以对每个本能蛋白的独托前面、行为和发育同步进行绘示意图。英国汉森学术研究中心（Wellcome Sanger Institute）微生物学家Sarah Teichmann和旧金山南旧金山基因数列泰克（Genentech）的计数本能学家Aviv Regev就是其中都两位。
2016年底，Teichmann、Regev等聚在三人讨论这个自已法。本能蛋白记事方案（Human Cell Atlas）由此诞生，这是一个主要用途单蛋白途径画每个本能蛋白、小一个组织和人体器官的结构上、基因突变学和生态学学的建设项目。该小调查小组强调开放、互助的数据分析方法：任何人都可以参与，并且该Union主要用途广泛的大分子和计数数据分析方法收集资讯。
“没有什么金标准技术研发可以做到所有目的，”在CRG 学术研究单蛋白高通量技术研发并为首该Union标准和技术研发社会活动调查小组的Holger Heyn问道，“每种数据分析方法都有最小值。我们整合的技术研发越多，最小值就越极多。”
在2020年的一项学术研究中都，Heyn等人在一调查小组普通参考检验中都相比较了13种单蛋白RNA高通量技术研发，并根据其发掘显露蛋白托异性标示显露物的能力也同步进行评价[6]。他们发掘显露，结果关联性的一个主要缺极多是检验中都蛋白的较小。“我们的目标不是比个较高下，而是决定通过每种技术研发能换取哪些资讯”，Heyn问道。
本能蛋白记事Union现在在77个国家拥有多达2200名成员，他们总共数据分析了来自14个主要人体器官的约3900万个蛋白，并发表了多达80篇文章，而且这些十六进制还在慢慢增大。
此外，这些数据还借以解开COVID-19的奥秘。2020当年，Union成员汇集了26个已发表和未曾发表的数据集，以了解冠状感染SARS-CoV-2如何入侵肺脏小一个组织。他们画了感染主要用途进入小一个组织（包括鼻子、嘴巴和眼球等）的蛋白表面受体示意图[7]。自此，世界各地的学术研究执法人员主要用途该记事来了解感染方法。Teichmann表示，它甚至借以为公共卫生协调提供资讯，例如要求人们戴裤子的措施。“这场SARS对本能蛋白记事方案来问道无论如何是变革性的，”她问道，“它展现了蛋白记事的价值——即使还是一时期的、不清晰的记事。”
波动显微扫描
尽管许多着迷于样品分辨率的学术研究执法人员着重于于打造更多的硬件，但脊髓研究小调查小组Ed Boyden采取了各有不同的手段。他与麻省理工学院的合作者三人，内部设计了一种叫做波动显微扫描（expansion microscopy）的技术研发，它可以像给气球来向一样增加蛋白和小一个组织。
该数据分析方法将一种叫做丙烯酸酯的小大分子注入样品中都。加水但会导致小大分子交联和波动，随着其增加，蛋白调查小组分被挡住。一时期试着时蛋白但会破裂或波动不均匀。但通过在交联前添加复合物来软化小一个组织，学术研究执法人员可以将小鼠脑小一个组织增加到原始较小的4.5倍[8]。两年后，该制作团队将该数据分析方法延伸至十几种小一个组织种类，其中都一些可以增加16倍[9]。“能确保物理扫描倍数的比例正确，这个技术研发才有价值，”Boyden问道。
去年，Boyden制作团队能用这个概念来定位小一个组织中都的托定RNA，这是一个叫做空间基因表达调查小组学的子课题。他们首先扩展了小鼠脑小一个组织的一部分，然后对锚定的RNA同步进行了原处高通量[10]。
波动显微扫描协同RNA高通量(左)携手概述了小鼠视觉皮层大脑的结构上(右)。 缺极多：S. Alon et al./Science
法国沃尔夫德拜脑学术研究中心（Max Planck Institute for Brain Research）的脊髓研究小调查小组Erin Schuman学术研究蛋白内在名为微管的脊髓蛋白连接处如何制备，即使如此他多年来仰赖银漂白等间接数据分析方法来建模此方法。Schuman自已反之亦然在微管中都注意到新制备的蛋白内。但微管是由长而凸的拉伸形成的，这些被叫做小脑的拉伸缺乏很好的大分子标示显露。“它们说是是那种最昧学术研究的的路”，她问道。
通过波动显微扫描技术研发，Schuman制作团队第一次注意到，几乎所有的小脑末端都有制备新蛋白内的的系统[11]。“它无论如何帮我们以较高置信度受伤害微管，并同步进行较高通量数据分析”，她问道。
斯坦福该大学（Stanford University）生态学工程师Bo Wang主要用途该大体上动态创始了一张较高分辨率示意图像，展示了相似肠道病原体芽孢如何与人体蛋白相互作用。在优化“软化”方法时，Wang和合作者发掘显露该数据分析方法可主要用途测算大肠杆菌蛋白壁的硬度。这个坚硬的外层，是该病原体对抗生素和寄生物防御的关键。测算微型物体的机械托性很困昧，但波动显微扫描技术研发帮助制作团队测算了单个批次中都数千个蛋白壁的强度，以了解大肠杆菌如何对寄生物防御的系统做显露反应[12]。“类似的手段可以帮助回答植物、真菌和许多各有不同物种的生理原因”，Wang问道。
脊髓彩虹
2007年，由哈佛该大学脊髓研究小调查小组Jeff Lichtman和Joshua Sanes为首的制作团队研发显露一种数据分析方法来辨别小鼠脑中都爱恋的大脑[13]。学术研究执法人员构建了一个系统，其中都编码器极多数电子样品蛋白的基因数列由大脑托有的抑制数列控制，该数列两侧是表单，表单将引领私营化复合物对这些电子样品基因数列同步进行随即表达。蛋白但会得到基因数列“箱子”的多个副本，当学术研究执法人员启动时定位私营化表单的蛋白内时，它但会将这些基因数列改调查小组为各种随机调查小组合，并表现为如彩虹般的电子样品。他们称此大体上动态为脑虹（Brainbow）。
Gabriel Victora回自已起自己在纽约该大学（New York University）攻读学术研究生时，对那些如紧接著般绚烂的脑照片大感震撼，每个蛋白颜色都不一样。但Victora的学术研究集中都于所谓中都心（肺部的一种微观结构上，免疫蛋白在此分裂和生长）。“我们没有立即自已到可以用这项技术研发，”如今已是纽约市洛克菲勒该大学（Rockefeller University）免疫学家的Victora问道，“我想到当时在自已，‘终究是那是在脑里’。”
Lichtman曾期盼标示显露单个蛋白的能力也将借以解决精凸数量级的凸节原因，例如脑中都的微管连接。但是小的蛋白结构上电子样品大分子极多，激发的电子样品波形亮度缺少——通常都太暗了没法用。Lichtman表示，他对结果倍感失望，自此继续发展了诸如连续切片扫描电子样品之类的技术研发，在这种技术研发中都，一块小一个组织被每一次扫描、切削、旋即扫描，以画脊髓连接示意图。“你得为这项社会活动找到最合适的大体上动态，在这种情况下，Brainbow缺少用，”他问道。
脑虹标示显露的所谓中都心。 缺极多：Carla Nowosad
Lichtman无论如何主要用途Brainbow在周围脊髓系统做了科学研究实验，其中都蛋白相距较已远，因此微弱的电子样品也可以观察到。其他制作团队已经针对各有不同生态学相应了大体上动态——例如跳蚤脑的 Flybow和斑马鱼小一个组织的Zebrabow。Brainbow与波动显微扫描技术研发相结合，使学术研究执法人员能够检查爬行动物小一个组织中都的蛋白形状和连通性[14]。
而在Victora那里，有一种名为Confetti的小鼠模型将脑虹技术研发扩展到了非大脑蛋白，这重新点燃了他对Brainbow的兴趣。在肺部的所谓中都心内，水边的B蛋白分泌各有不同特异性，并彼此竞争。大多数所谓中都心保持着特异性大分子的多样性。但Victora制作团队发掘显露，在5-10%所谓中都心内，能激发较高依赖性特异性的B蛋白为数可以很快极多于其它B蛋白，并转交所谓中都心[15]。通过Brainbow这些“莱卡爆发（clonal burst）”的学术研究执法人员在第一次标示显露蛋白时，注意到所谓中都心的所有蛋白都展现显露各有不同的颜色。然后，当一个优势莱卡转交时，它的后裔——所有这些都与亲**白具有不尽相同的颜色——将所谓中都心从彩色变为单色。他问道：“Brainbow相当清楚地辨识了B蛋白之间这种的分工。”
基因数列调查小组编纂方案
如果研究小调查小组能够制备清晰的线粒体，他们就可以赋予蛋白新的动态，换掉致病的基因突变途径或内部设计新的科学研究实验系统同步进行学术研究。但是，线粒体制备不用一蹴而就。
2010年，学术研究执法人员拼凑显露第一个大肠杆菌的制备基因数列调查小组[16]。他们将大肠杆菌DNA改造成短视频，便将它们拼接在三人，然后一次一个视频地交换一部分线粒体，直到原始DNA完全被制备对应物所改用。普林斯顿该大学的Wang问道，自从第一次试着以来，这个方法大体上保持保持稳定。尽管在大肠杆菌和凸菌新一轮性取得了显著进展，但该技术研发从未曾扩充至基因数列调查小组更相比较简单的生态学。因此，在2016年，学术研究执法人员月底了基因数列调查小组编纂方案（Genome Project-write），旨在制备相比较简单的基因数列调查小组，包括本能的基因数列调查小组。
该建设项目（Nature 557, 16-17; 2018）启动时雄心勃勃，由于资金和技术研发的双重终究，后面却不得不提高希望，着重于内部设计一种能抵抗感染的本能蛋白系。但这种为数的DNA制备大体上上极为需要，内部设计编码器新动态的基因突变线路也一样。麻省理工学院的制备本能学家Christopher Voigt表示，目前，这类社会活动很大程度上仍仅指个别学术研究员或小制作团队的一败涂地。如果自已要大为数基因数列调查小组制备趋于行不通，那么这个方法必需扭曲。“这就像单人造飞机，从内部设计到调查小组装什么都做，”他问道，“这问道明了我们距离在基因数列调查小组这个为数上做内部设计有多遥已远。”
尽管如此，Wang指显露这个崇较高的目标大体上上可以主导课题向前发展。“制备全基因数列调查小组的意念主导了技术研发的发展。这是一个良性循环：一旦我们有了大体上动态，它就但会使基因数列调查小组制备更为行不通，人们也但会将更多资源投入该课题。”
参考文献：
1. Fredens, J. et al. Nature 569, 514–518 (2019).
2. Meyer, K. D. et al. Cell 149, 1635–1646 (2012).
3. Linder, B. et al. Nature Methods 12, 767–772 (2015).
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5. Begik, O. et al. Preprint at bioRxiv (2021).
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8. Chen, C., Tillberg, P. W. & Boyden, E. S. Science 347, 543–548 (2015).
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12. Lim, Y. et al. PLoS Biol. 17, e3000268 (2019).
13. Livet, J. et al. Nature 450, 56–62 (2007).
14. Shen, F. Y. et al. Nature Commun. 11, 4632 (2020).
15. Nowosad, C. R. et al. Nature 588, 321–326 (2020).
16. Gibson, D. G. et al. Science 329, 52–56 (2010).
原文以Five trendy technologies: where are they now?副标题发表在2021年6月21日的《自然》的技术研发托写除此以外上
© nature
doi: 10.1038/d41586-021-01684-7
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