1、针对不同批次处理和测量时引入的与生物状态不相关的系统性技术偏差这一单细胞技术的共性问题,项目组从红外光谱数据离散向量化、质控与预处理、特征选取等环节入手,发展了一种对单细胞红外光谱相似性进行评判的方法,并在不同类型和不同状态的细胞光谱分析中得到了验证,为单细胞红外光谱数据的分析提供了实验基准和理论依据。相关成果以题为“How many cells are enough for single-cell infrared spectroscopy”发表在Chemical Communications上(图1)。
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图1 批次效应对单细胞红外光谱数据的影响与评价方法的建立
2、人类表型组是基因组之后生命科学研究的又一战略制高点,是联系生物体基因型和表型的桥梁。当前的单细胞表型分析(single cell phenotyping)往往只能得到少数几个参数,很难精确地反映生物样品的全貌。项目组利用红外光谱可以同时灵敏获得细胞多种构成成分结构信息及其微小变化的特点,通过对大量单细胞光谱数据的统计分析,在国际首次提出了单细胞红外表型组(Single Cell Infrared Phenomics)的概念和表型分析策略,并利用这种技术方法实现了对低浓度中药成分作用下肿瘤细胞的反应评价,从而使得作用靶点不明情况下的药物筛选成为可能,也将为人类表型组研究提供了全新手段。相关成果以题为“Single-cell infrared phenomics: phenotypic screening with infrared microspectroscopy”发表在Chemical Communications上(图2)。
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图2 单细胞红外表型组与药物筛选
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图3 单细胞红外显微成像揭示了干细胞成脂分化过程中的动态异质性.
本研究得到了国家自然科学基金、位于上海光源的蛋白质设施BL01红外线站的支持。论文共同第一作者分别为上海应用物理所博士生王亚迪、上海生物信息技术中心戴文韬博士。上海高研院吕军鸿研究员与上海健康医学院李雪玲研究员为共同通讯作者。合作者包括上海交通大学瑞金医院李园园研究员团队、滨州医学院潘效红教授团队、首都医科大学天坛医院陈峰教授等。
论文链接:
https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2020/CC/D0CC00067A#!divAbstract
https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2020/CC/D0CC05721E#!divAbstract
https://dx.doi.org/10.1021/acs.analchem.0c04110