副标题是：对未来影响深刻的技术发展
本文为Nature在今年年初的时候通过大数据分析、整理多位业内大佬采访稿所发布的报告，具有一定前瞻性，值得一读。
更好的冷冻电镜样品
Better cryo-EM samples
低温电子显微技术，主要通过低温冷冻样本，配合探测器和透镜系统信号处理，得到样品的结构，尤其是敏感性的材料和界面的精细结构，加深我们对材料和界面的认知。与X射线晶体学（X-ray crystallography）和核磁共振（NMR）共同构成高分辨率结构生物学研究的基础。
这项技术使得生物化学迈向了新的时代，由此获得的了2017年诺贝尔化学奖，从下图可以直观看到微观世界更为详细的图像。
清华大学生命科学学院王宏伟教授在本次采访中表示，在cryo-EM中，低温冷冻有助于保留样本的中的水分从而减少成像必要的高能电子损害。但是该项成像技术受限于样本的质量，例如一些生物样本通常含有蛋白质，这些蛋白质表面会在冷冻过程中容易收到损坏。
为了防止这种情况的发生，研究人员正在开发一种方法，主要通过将蛋白质锚固在二维材料（例如碳晶格石墨烯）上的方法解决蛋白质表面结果发生的破坏。这样，它们可使液滴更小，同时使蛋白质远离空气-水界面。
还有一个限制的问题是图片采集所花费的时间，使用cryo-EM解决分子结构通常需要收集和分析多达10,000张图像，一般是要花费数周至一个月，但是往往许多图像是不完美的，在后续分析中无法使用，因此增加的通量也能够帮助我们了解疾病的机制并更有效地开发药物。
值得注意的是，该项技术也运用到这次新冠病毒感染机制的研究中，西湖大学周强实验室和美国国立卫生研究院(NIH)和德州大学奥斯汀分校(UTAustin)的研究人员分别通过冷冻电镜技术解析新冠病毒受体ACE2全长结构和新冠病毒全长ACE2与S蛋白复合物的三维结构。
新冠病毒预印本文献速览 大土豆力，公众号：生信菜鸟团最新新冠病毒预印本文献速览|BioRxiv_0220
fig. Cryo-EM map of the ACE2-B0AT1 complex
精进的 RNA 分析
Improving RNA analysis
Sarah Woodson（约翰霍普金斯大学，生物物理学家）表示一直在关注长读长RNA测序和使用发光适配体的活体细胞成像技术。
过去，短读长的测序方式改变了RNA生物学的领域，例如它可以发现哪些RNA序列包含经过生物化学修饰的残基。但是，长读长（如使用纳米孔ONT和PacBio测序技术）可以帮助确定特定修饰在细胞中的普遍程度以及其是否与RNA分子的变化相关。
发光适配体是在实验室中开发的与荧光染料结合的单链DNA或RNA分子。它们是在某些海洋动物中产生的绿色荧光蛋白的RNA类似物，当这些适体与染料结合时，它们的荧光强度会增加。例如，这使研究人员能够跟踪导致神经退行性疾病的细胞内RNA簇的形成。但是，我们实验室通过化学足迹法证实许多疾病都与RNA结构的变化有关，但这确实很难分开。借助长读测序和发光适配体研究癌症、代谢综合症和阿尔茨海默病等疾病中的RNA蛋白聚集体，我们可以更好地将细胞死亡和其它疾病特征与细胞中RNA分子里发生的情况联系起来。
解码微生物世界
Decoding the microbiome
Elhanan Borenstein（以色列特拉维夫大学，计算系统生物学家）：在过去十年，微生物研究已从对遗传物质测序获得多样性转化到通过基因、转录本、蛋白质和代谢产物的信息来揭示微生物功能。而宿主和微生物之间的代谢物的联系，能够提供更多微生物与人类健康之间的信息。但是这些数据是复杂的多维数据，可能存在一整套的相互作用，涉及最终产生了一组代谢产物的多种物种和途径。
新的机器学习计算方法可以实现从基于简单相关性的分析到使用现有微生物组-代谢组数据集预测新微生物群落中的代谢组或恢复微生物-代谢物关系。这样的研究可以通过识别产生某些代谢物太少的特定微生物来改善基于微生物组的疗法。
伴随着人类微生物组计划第二阶段的开展，越来越多与宿主相关的研究结果逐渐浮现，特别是在人类中所发挥的不可小觑的潜在功能。其中不乏刷新旧观念的研究结果，那么，这一部分的研究会不会成为一个更好理解人类、疾病状态的切入点呢？
癌症计算学
Computing cancer
Christina Curtis（加利福尼亚州斯坦福大学，计算与系统生物学家）：我们仍旧无法在疾病发展过程中就捕捉到有效信息，往往是在癌症到达临床可检测的程度才是进行采样分析，而在该节点上，肿瘤已经获得了许多突变，我们只能先应对这些突变。
我们的团队建立了一个计算模型，旨在考虑组织空间结构的同时探索肿瘤发生的动力学。使用此模型，我们可以模拟各种情况，生成具有模拟患者数据的突变模式的“虚拟肿瘤”。通过将模拟数据与实际基因组数据进行比较，可以推断出哪些参数可能导致了患者的肿瘤发生。通过新兴的条形码和记录方法可以直接测量肿瘤谱系和表型，例如基于 CRISPR 的 barcodes，已应用于记录哺乳动物发育过程中细胞的命运。通过RNA原位检测，DNA barcodes图谱能够捕获细胞谱系、空间邻近性和表型。
模拟结直肠癌发生过程的研究中，通过比较肿瘤序列数据和机器模拟，作者发现当原发肿瘤仅包含100,000个细胞时，绝大多数癌症就已经扩散了。但是，由于此时的肿瘤体型仍旧很小了，无法通过结肠镜等标准诊断方法进行检测。因此，建模和测量方法的混合具有更好的灵敏度和可扩展性，可以跟踪肿瘤形成过程中的谱系和空间关系，从而洞悉癌症的起源，包括特定的突变如何影响细胞适应性并促进疾病的发展。
增强子治疗方案
Enhancing gene therapy
Alex Nord（加州大学戴维斯分校，遗传学家）：现在，我们正在进行约15年的大规模实验，以绘制增强子和其他调控DNA序列的图，这些序列控制着细胞和器官如何读取基因。
增强子（英语：enhancer）又可译为强化子，是DNA上一小段可与蛋白质（反式作用因子；trans-acting factor）结合的区域，与蛋白质结合之后，基因的转录作用将会加强。增强子可能位于基因上游，也可能位于下游。且不一定接近所要作用的基因，甚至不一定与基因位于同一染色体。这是因为染色质的缠绕结构，使序列上相隔很远的位置也有机会相互接触。
已经有多项会议开展用于讨论大脑及中间神经元中起到的增强子序列及其所控制的特定细胞基因表达类型。一旦确定了增强子序列，科学家就可以使用它们来驱动特定细胞类型的表达，从而进行基因治疗。在因一个基因的一个拷贝失活或缺失而引起的疾病中，CRISPR–Cas9基因编辑工具或工程化的病毒可以将转录激活因子靶向该基因的增强子，从而提高工作拷贝的表达。对小鼠的研究表明，这些方法可以纠正导致肥胖和脆弱X综合征、Rett和Dravet综合征等疾病的基因表达缺陷，后者是我实验室正在研究的一种严重的癫痫病。这项技术目前在行业中已获得很多投资。希望我们可以使用这些方法来改变人类基因治疗的方式。
单细胞测序
J. Christopher Love（麻省理工学院麻省理工学院科赫综合癌症研究所的化学工程师）在采访中表示：
我们开发了一种便携、廉价的平台用于高通量单细胞RNA测序，但是要获得足够的分辨率以区分具有不同作用和抗原特异性的免疫细胞亚型仍然是一项挑战。在过去一年，我们以多种方式改进了单细胞基因组测序。首先，我们提出了一种更有效地检测低表达转录本的方法，特别是针对T淋巴细胞，我们设计了一种巧妙的文库筛选策略，将每个细胞的基因表达谱与其独特抗原受体的序列联系起来。
不必将细胞放在离心机中离心，而是将其粘贴在试管中，然后将其冷冻在液氮中，大小相当于USB大小，这可以使世界上几乎所有样本的单细胞存储和基因组分析成为可能。
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基因组结构与功能联系
Linking genome structure and function
宾夕法尼亚大学表观遗传学家和生物工程师Jennifer Phillips-Cremins教授： 随着过去十年中基因组学和成像技术的发展，我们现在可以创建基因组折叠方式的超高分辨率图。现在最大的问题是，每个折叠模式的功能是什么？它们如何控制基因表达、DNA复制和DNA修复等基本过程？
三维基因组学习笔记 生信技能树，公众号：生信技能树三维基因组学习笔记
伴随着合成生物学方法发展，我们可以在一定长度和时间范围内折叠和探测基因组。例如：（1）CRISPR-GO可以将DNA片段携带到细胞核上或细胞核中的特定区室。这将使科学家们能够研究DNA序列的核内形态如何控制基因功能；（2）我们实验室的光激活动态环状结构化（light-activated dynamic looping，LADL）工具，该工具使用光和CRISPR–Cas9可以根据需要在长距离上将特定的DNA束缚在一起，可以使增强子直接与数千个或甚至数百万个碱基的靶基因直接接触，因此我们可以直接评估调节序列的功能：其靶基因的表达会上升还是下降，以及上升到什么程度？该技术可以对基因表达进行精确的时空控制，这在许多疾病中都受到严重破坏。（3）第三种系统CasDrop使用另一种光激活的CRISPR–Cas9系统将特定的DNA片段拉入亚核无膜“冷凝物” 。自几年前被发现以来，它们在细胞中的功能一直受到激烈的争论。
未来，是否可以将这些3D基因组工程工具与基于CRISPR的活细胞成像方法结合使用，以便我们可以在细胞中瞬时工程化达到观察基因组结构的目的。可能是功能可驱动结构，或结构可驱动功能。这些工程工具将使我们能够解开这一个很大的谜。
引用
doi：10.1038 / d41586-020-00114-4
这些访谈经过了编辑，以确保篇幅和整体阅读。
doi: https://doi.org/10.1101/2020.02.17.951848
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主要参考资料
https://zh.wikipedia.org/wiki/低温电子显微镜
https://zh.wikipedia.org/wiki/強化子
