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Nature发表有丝分裂研究的重磅炸弹

已有 5363 次阅读 2010-4-2 04:47 |个人分类:科学进展|系统分类:论文交流| 有丝分裂


1.这是来自EMBL的有钱人的游戏。因为这是用RNAi技术敲除21000个蛋白,然后观察这些敲除的蛋白对有丝分裂的影响的大规模实验。

2.这不是单靠人力能完成的工作。研究者通过编写具有自我学习能力的图像识别程序来判断所获得图像中染色体的特征,从而自动诊断敲除蛋白后对有丝分 裂的影响。

3.这是一个数据的海啸,作者从这么多的RNAi中只找出了1200多个有丝分裂阳性蛋白,发表在文章中的事实上只是冰山一角,还有大量数据作者还未分析,它们的电脑也不够聪明,那么聪明的你会去分析吗?

4.除了有丝分裂,还有更多。这么多RNAi的作用不会单单体现在有丝分裂阶段,比如对细胞的增值,凋亡死亡,迁移运动,形态学等都会产生影响,就 看你关注哪个方面了。

5.不少有丝分裂中有意思的思考,这个需要你自己去读。

 

文献信息

Phenotypic profiling of the human genome by time-lapse microscopy reveals cell division genes

  •  作 者

    Neumann B, Walter T, Hériché J-K, Bulkescher J, Erfle H, Conrad C, Rogers P, Poser I, Held M, Liebel U, Cetin C, Sieckmann F, Pau G, Kabbe R, Wünsche A, Satagopam V, Schmitz MHA, Chapuis C, Gerlich DW, Schneider R, Eils R, Huber W, Peters J-M, Hyman AA, Durbin R, Pepperkok R, E
  •  摘 要

    Despite our rapidly growing knowledge about the human genome, we do not know all of the genes required for some of the most basic functions of life. To start to fill this gap we developed a high-throughput phenotypic screening platform combining potent gene silencing by RNA interference, time-lapse microscopy and computational image processing. We carried out a genome-wide phenotypic profiling of each of the ~21,000 human protein-coding genes by two-day live imaging of fluorescently labelled chromosomes. Phenotypes were scored quantitatively by computational image processing, which allowed us to identify hundreds of human genes involved in diverse biological functions including cell division, migration and survival. As part of the Mitocheck consortium, this study provides an in-depth analysis of cell division phenotypes and makes the entire high-content data set available as a resource to the community.
  •  详细资料

    • 文献种类: Journal Article
    • 期刊名称: Nature
    • 期 刊缩写: Nature
    • 期卷页: 2010  464 7289 721-727
    • ISBN: 0028-0836
  • 学科领域 生物医药 » 生物学

  •  所属群组

    细胞周期  
  •  阅读优先级 x

  •  标 签

    有 丝分裂 
  • 相关链接 DOI URL 

  •  附 件

    PDF附件Phenotypic profiling of the human genome by time-lapse microscopy reveals cell division genes 
  •  
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