彻底改变迅速崭露头角的优秀科学研究研究机器和工程建设，我们可以找到一些一同的换最终捷径。
当被问及专长时，Kaihang Wang的看看很干脆：“手艺人”。毕竟他在加州理工学院（California Institute of Technology）的大多指导都与造的路有关，尽管不是用锤叔父和钉叔父。Wang的开发原先团队开发原先了分叔父机器，还包括一个管理系统——植物学家可以通过编程，将长的小分叔父DNA末端调入细菌线粒体[1]。再度思考过后，Wang说明了一个不够科学研究的看看：小分叔父遗传学或DNA序列工程。“所谓真是，我们所有期望主要由一个大体上能够催生，那就是创造者生命”，他真是。
和Wang一样，当起初的机器不足以时，许多植物学家都会跨学科寻找涂层、在此之后或不尽相同的作法。这有鉴于此了全原先命名的作法或Alliance，如“减小光学光学（expansion microscopy）”或“DNA序列重写方案（Genome Project-write）”。其中都一些作法或Alliance由于其高效率潜能及称道的名声而在科学研究家中都声名鹊起。
即将到来：“人类线粒体记事”。显然：换成名作Getty。
科罗拉多加州大学科学研究研究科学研究修辞学的Erika Szymanski透露，为一个各个领域或机器取个琅琅上口的名字，可以为科学研究研究团队建立出探索的隐含方式框架。“就像光学镜容许了我们用它能注意到什么，我们只能‘看见’那些有名字的的路，”她真是，“设法以原先框架来思考指导有时都会很有换成效，因为它原先建出自由空间，让我们可以打算象原先的显然性。”
在本文中都，《其本质》探索了以前15年中都5项著名的高效率。有些现在原先建了原先的科学研究研究各个领域或争得了贷款赞助；有些加强了全球合作，或者在科学研究研究中都找到了不尽相同于最初意在的原先能够。无论是阐明了线粒体功能，应运而生了母公司和药物，还是在SARS期间为公共卫生权衡还包括了信息，这5项高效率都在科学研究史上留下浓墨重彩的一笔。
表观酪氨酸组学
与DNA序列DNA一样，不久前RNA可以随身携带扭曲其功能或命运的化学标示，例如甲基或糖基。这种结构设计上并不统合，并且有找到表明，某些mRNA整体选择性而其他mRNA没有，朝向了这些标示的遗传学发挥作用。2012年，威尔康奈尔学院（Weill Cornell Medical College）的RNA植物学家Samie Jaffrey等开发原先了一种作法来识别普遍存在于酪氨酸组（线粒体或糖类中都酪氨酸出来的所有RNA）中都的兹定mRNA选择性标示，命名叫m6A[2]。
该科学研究研究的一同作者Christopher Mason也在威尔康奈尔学院指导，他创造者了“表观酪氨酸组学”这一专有名词来解释该开发原先团队的举例，即甲基标示调控mRNA酪氨酸本的活性，从而表明为什么氨基酸准确度并不也许与格式它们的酪氨酸本的丰度相匹配。“这显然是性状格式的原先层面，这一点很吸引人。”Jaffrey真是。原先名称使其他人较易理解这个隐含方式。
几年依然，表观酪氨酸组学现在拓展换成一个独立的各个领域，有专门的贷款、都会议和合作需求。西班牙瓦伦西亚DNA序列调控一个中都心 (Centre for Genomic Regulation，CRG) 的RNA植物学家Eva Maria Novoa Pardo真是：“在某种相对上，一个原先词的创造者造就了整个科研群体的出现。”
Jaffrey和Mason的晚期作法是应用于m6AHIV来复合长为100-200个多肽的结构设计上RNA图片，然后他们通过人类DNA组方案对其来进行检验。此后，该开发原先团队将HIV与底物肽键，然后水合HIV结合的RNA图片以精确定位选择性碱基，从而生换成第一个单多肽准确度的选择性mRNA记事。这有效地识别另一类随身携带结构设计上的分叔父，叫做到核仁RNA[3]。“我们那时候开始认同一个打迭代：m6A的一个主要功能是标示RNA以实现短时间周转”，Jaffrey真是，这对线粒体扭曲和专一的潜能至关重要。
随后科学研究家开发原先了可以在兹定序列上整块非选择性RNA的酶。开发原先者、巴勒斯坦人魏茨曼科学研究科学研究研究组（Weizmann Institute of Science）RNA植物学家Schraga Schwartz利用该机器，不仅能侦测兹定碱基是否被修改，还可以侦测随身携带选择性基序的酪氨酸本的百份。当Schwartz等将其应用于整个酪氨酸组时，他们找到基于HIV的高效率遗漏了将近75%的结构设计上碱基，表明其敏感性有限[4]。“这个结果令人惊喜，”他真是，“以前就一种，那时候有了两种作法，我们看问题不够年初了。”
如今，表观酪氨酸组学科学研究研究其他部门可以应用于纳米孔人类DNA组方案仪反之亦然读取结构设计上过的 RNA。与基本上人类DNA组方案仪需要先以通过逆酪氨酸将RNA转化为DNA不尽相同，这些仪器将RNA分叔父通过氨基酸纳米孔并激发兹定的线圈，然后解码线圈路径以给与RNA序列。以前，解码线圈路径的人类DNA组方案迭代常都会误读选择性的m6A多肽。因此，2019年Novoa等人结构设计设计了一种迭代（本年早些时候有不够原先[5]），应用于这些错误来预测哪些碱基随身携带选择性多肽。“似乎对天然RNA来进行人类DNA组方案（而无需先以将其逆酪氨酸换成DNA），为酪氨酸组原先建了无偏差的图景”，她真是。
人类线粒体记事
2003年人类DNA序列人类DNA组方案的完换成，以及科学研究研究单线粒体的原先机器的出现，让科学研究家开始畅打算是否可以对每个人类线粒体的独兹位置、行为和发育来进行绘图。苏格兰维格科学研究研究组（Wellcome Sanger Institute）性状学家Sarah Teichmann和美国南旧金山DNA泰克（Genentech）的计算植物学家Aviv Regev就是其中都两位。
2016月初，Teichmann、Regev等聚在一齐讨论这个打迭代。人类线粒体记事方案（Human Cell Atlas）由此诞生，这是一个应用于单线粒体捷径画每个人类线粒体、其组织和骨髓的结构设计、性状学和遗传学的工程建设。该小组忽略开放、协作的作法：任何人都可以直接参与，并且该Alliance应用于广泛的分叔父和计算作法收集信息。
“没有什么金准则高效率可以实现所有目的，”在CRG 科学研究研究单线粒体人类DNA组方案高效率并拥护该Alliance准则和高效率指导组的Holger Heyn真是，“每种作法都有误差。我们建构的高效率越远多，误差就越远极少。”
在2020年的一项科学研究研究中都，Heyn等人在一组一般来说参考试样中都相当了13种单线粒体RNA人类DNA组方案高效率，并根据其找到线粒体选择性标示物的潜能来进行整体评价[6]。他们找到，结果差异的一个主要显然是试样中都线粒体的大小。“我们的能够不是比个高下，而是决定通过每种高效率能给与哪些信息”，Heyn真是。
人类线粒体记事Alliance那时候在77个发达国家握有将近2200名换成员，他们总共分析了来自14个主要骨髓的约3900万个线粒体，并刊出了将近80篇文章，而且这些数字还在大幅度上升。
此外，这些试样还有效地解开COVID-19的奥秘。2020年初，Alliance换成员汇集了26个已刊出和没刊出的试样集，以了解冠状病原体SARS-CoV-2如何吞并肺其组织。他们画了病原体用于进入其组织（还包括鼻叔父、手脚和眼睛等）的线粒体表面受体图[7]。此后，为数众多的科学研究研究其他部门应用于该记事来了解感染过程。Teichmann透露，它甚至有效地为公共卫生权衡还包括信息，例如要求人们戴口罩的外交政策。“这场SARS对人类线粒体记事方案来真是似乎是变革性的，”她真是，“它展现了线粒体记事的价值——即使还是晚期的、不完整的记事。”
减小光学光学
尽管许多着迷于光学镜对比度的科学研究研究其他部门专注于打造不够好的硬件，但骨骼肌科学研究家Ed Boyden采取了不尽相同的策略。他与麻省理工学院的同事一齐，结构设计设计了一种叫做到减小光学光学（expansion microscopy）的高效率，它可以像给气球加油一样增大线粒体和其组织。
该作法将一种叫做到丙烯酸酯的肽键流向样品中都。加水都会导致肽键催化和减小，随着其增大，线粒体组分被推开。晚期设法时线粒体都会破裂或减小不分量。但通过在催化前添加酶来抗拒其组织，科学研究研究其他部门可以将小鼠脑其组织增大到重构大小的4.5倍[8]。两年后，该开发原先团队将该作法延伸至十几种其组织类型，其中都一些可以增大16倍[9]。“能确保物理放大平方根的比例错误，这个高效率才有价值，”Boyden真是。
本年，Boyden开发原先团队利用这个隐含方式来定位其组织中都的兹定RNA，这是一个叫做到自由空间酪氨酸组学的叔父各个领域。他们首先以扩大了小鼠脑其组织的一部分，然后对锚定的RNA来进行了原位人类DNA组方案[10]。
减小光学光学联合行动RNA人类DNA组方案(左)一同阐明了小鼠视觉皮层骨骼肌元的结构设计(右)。 显然：S. Alon et al./Science
比利时沃尔夫普朗克脑科学研究研究组（Max Planck Institute for Brain Research）的骨骼肌科学研究家Erin Schuman科学研究研究氨基酸在名叫骨骼肌的骨骼肌线粒体相互连接处如何小分叔父，长期以来他直至缺少银着色等间接作法来可视化此过程。Schuman打算反之亦然在骨骼肌中都注意到原先小分叔父的氨基酸。但骨骼肌是由长而细的拉伸呈现出的，这些被叫做到骨骼肌元的拉伸忽视良好的分叔父标示。“它们实际上是那种最难科学研究研究的的路”，她真是。
通过减小光学光学高效率，Schuman开发原先团队第一次注意到，依然所有的骨骼肌元末端都有小分叔父原先氨基酸的机制[11]。“它似乎帮我们以高置信度接触骨骼肌，并来进行高通量分析”，她真是。
斯坦福大学（Stanford University）脊椎动物工程师Bo Wang应用于该机器建立了一张高对比度图像，展示出了常见肾脏病原体沙门氏菌如何与人体线粒体相互发挥作用。在建模“抗拒”处理过程时，Wang和同事找到该作法可用于校准细菌线粒体壁的硬度。这个坚硬的数层，是该病原体对抗生素和宿主城防的极为重要。校准微型物体的机械兹性很困难，但减小光学光学高效率帮助开发原先团队校准了单个批次中都数千个线粒体壁的强度，以了解细菌如何对宿主城防机制特别强调反应[12]。“类似的策略可以帮助看看植物、真菌和许多不尽相同哺乳动物的表征问题”，Wang真是。
骨骼肌七彩
2007年，由哈佛大学骨骼肌科学研究家Jeff Lichtman和Joshua Sanes拥护的开发原先团队开发原先出一种作法来区分小鼠脑中都爱恋的骨骼肌元[13]。科学研究研究其他部门紧密结合了一个管理系统，其中都格式极少数白光细胞内的DNA由骨骼肌元兹有的调控序列控制，该序列中都间是极为重要字，极为重要字将引导重组酶对这些白光DNA来进行随即隐含。线粒体都会给予DNA“盒”的多个拷贝，当科学研究研究其他部门激活识别重组极为重要字的氨基酸时，它都会将这些DNA重原先组建为各种随机组合，并展现为如七彩般的白光。他们称此机器为脑虹（Brainbow）。
Gabriel Victora回打算起自己在纽约大学（New York University）主修科学研究博士生时，对那些如万花筒般绚烂的脑图片大感难以置信，每个线粒体蓝色都不一样。但Victora的科学研究研究集中都于亦非一个中都心（腹腔的一种微观结构设计，免疫线粒体在此分裂和生长）。“我们没有立即打算到可以用这项高效率，”如今已是纽约市洛克菲勒大学（Rockefeller University）免疫学家的Victora真是，“我昨天当时在打算，‘可惜是那是在脑内都’。”
Lichtman曾希望标示单个线粒体的潜能将有效地妥善解决精准总数级的细节问题，例如脑中都的骨骼肌相互连接。但是小的线粒体结构设计白光分叔父极少，激发的白光路径星体不算——通常都太暗了没法用。Lichtman透露，他对结果令人失望，此后转向了诸如整年切片显像电叔父光学镜之类的高效率，在这种高效率中都，一块其组织被重复光学、钻头、再次光学，以画骨骼肌相互连接图。“你得为这项指导找到合适的机器，在这种才都会，Brainbow不算用，”他真是。
脑虹标示的亦非一个中都心。 显然：Carla Nowosad
Lichtman似乎应用于Brainbow在周围骨骼肌管理系统做到了实验，其中都线粒体距离较远，因此不够弱的白光也可以观察到。其他开发原先团队现在针对不尽相同脊椎动物调整了机器——例如果蝇脑的 Flybow和斑马鱼其组织的Zebrabow。Brainbow与减小光学光学高效率相结合，使科学研究研究其他部门能够检查哺乳动物其组织中都的线粒体形状和连通性[14]。
而在Victora那内都，有一种名叫Confetti的小鼠模型将脑虹高效率扩大到了非骨骼肌元线粒体，这重原先点燃了他对Brainbow的兴趣。在腹腔的亦非一个中都心内，换成群的B线粒体分泌不尽相同HIV，并彼此竞争。大多数亦非一个中都心始终保持着HIV分叔父的多样性。但Victora开发原先团队找到，在5-10%亦非一个中都心内，能激发高亲和力HIV的B线粒体总数可以迅速多达其它B线粒体，并接管亦非一个中都心[15]。通过Brainbow这些“克隆爆发（clonal burst）”的科学研究研究其他部门在第一次标示线粒体时，注意到亦非一个中都心的所有线粒体都呈现不尽相同的蓝色。然后，当一个竞争者克隆接管时，它的氏族——所有这些都与亲代线粒体具有有所不尽相同的蓝色——将亦非一个中都心从彩色换成单色。他真是：“Brainbow非常清楚地显示了B线粒体之间这种的分工。”
DNA序列重写方案
如果科学研究家能够小分叔父完整的线粒体，他们就可以视作线粒体原先的功能，不够换致病的性状捷径或结构设计设计原先的实验管理系统来进行科学研究研究。但是，线粒体小分叔父不能一蹴而就。
2010年，科学研究研究其他部门拼凑出第一个细菌的小分叔父DNA序列[16]。他们将细菌DNA改造换成记录图片，再将它们拼接在一齐，然后一次一个图片地交换一部分线粒体，直到重构DNA完全被小分叔父对应物所引入。加州理工学院的Wang真是，自从第一次设法以来，这个过程大体上始终保持不变。尽管在细菌和酵母方面争得了非常大进展，但该高效率从没开拓至DNA序列不够有用的脊椎动物。因此，在2016年，科学研究研究其他部门宣告了DNA序列重写方案（Genome Project-write），旨在小分叔父有用的DNA序列，还包括人类的DNA序列。
该工程建设（Nature 557, 16-17; 2018）启动时雄心勃勃，由于贷款和高效率的双重同样，后面却不愿降低期望，专注结构设计设计一种能抵抗病原体的人类线粒体系。但这种数目的DNA小分叔父无论如何很难，结构设计设计格式原先功能的性状线路也一样。麻省理工学院的小分叔父植物学家Christopher Voigt透露，目前，这类指导很大相对上仍属于个别科学研究研究员或小开发原先团队的单打独斗。如果打算要大数目DNA序列小分叔父越远发可行，那么这个过程必须扭曲。“这就像单人造飞机，从结构设计设计到组装什么都做到，”他真是，“这真是明了我们距离在DNA序列这个数目上做到结构设计设计有多遥远。”
尽管如此，Wang相信这个崇高的能够无论如何可以催生各个领域向前拓展。“小分叔父全DNA序列的动机催生了高效率的拓展。这是一个良性循环：一旦我们有了机器，它就都会使DNA序列小分叔父不够加可行，人们也都会将不够多天然资源投入该各个领域。”
注释：
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).
4. Garcia-Campos, M. A. et al. Cell 178, 731–747 (2019).
5. Begik, O. et al. Preprint at bioRxiv (2021).
6. Mereu, E. et al. Nature Biotechnol. 38, 747–755 (2020).
7. Sungnak, W. et al. Nature Med. 26, 681–687 (2020).
8. Chen, C., Tillberg, P. W. & Boyden, E. S. Science 347, 543–548 (2015).
9. Chang, J.-B. et al. Nature Methods 14, 593–599 (2017).
10. Alon, S. et al. Science 371, eaax2656 (2021).
11. Hafner, A.-S., Donlin-Asp, P. G., Leitch, B., Herzog, E. & Schuman, E. M. Science 364, eaau3644 (2019).
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).
译者以Five trendy technologies: where are they now?标题刊出在2021年6翌年21日的《其本质》的高效率兹写版块上
© nature
doi: 10.1038/d41586-021-01684-7
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