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Nature:幹細胞圖片資料庫共用

2017.05.26 環球生技月刊

大數據文摘4月6日報導,艾倫細胞科學研究所(Allen Institute for Cell Science)發佈網站Allen Cell Explore,將包含6000個幹細胞的3D立體圖像,資料庫不止能發現每個細胞的獨特外觀,還能通過深度學習演算法,對細胞的外觀進行預測。

2012年10月,英國和日本兩位科學家因發現「成熟細胞可以被重新程式設計為多功能的幹細胞(即iPS)」因而獲得2012年度諾貝爾生理學或醫學獎, iPS也為人們所知曉。

但沒有兩個幹細胞是相同的,即使它們來源於同一個遺傳物複製。如此驚人的多樣性,將在這個名為 Allen Cell Explore(http://www.allencell.org/)的3D幹細胞圖庫網站公開

這些圖庫源自經基因編輯工具CRISPR改變的細胞系,通過深度學習分析而生成。不久的將來,該網站也將允許研究人員預測可能預示癌症和其他疾病的細胞佈局變化。

這個資料庫由位於華盛頓西雅圖的艾倫細胞科學研究所(Allen Institute for Cell Science)建立,包含了超過6000張誘導性多能幹細胞(iPS)的圖片,這些細胞的特定基因也由於使用了螢光標記物而發光。

該專案大約一年前開始,研究人員Horwitz和他的團隊先將成年皮膚細胞重新程式設計成胚胎樣、未分化狀態,然後使用CRISPR-Cas9在基因中插入標籤,使細胞內的結構發光。

電腦科學家們又使用深度學習程式分析了數千個圖庫,並發現了細胞結構位置之間的關係。然後,他們使用這些資訊來預測,當程式只給出幾條線索(例如細胞核的位置)時,其它細胞結構可能會在哪裡。

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