刘晓：单细胞表达谱 不同维度感受基因的精彩

　　

编者按：生命科学的魅力在于每一个新发现总会将科学认知水平提升到一个更高的层次，绘制一个单细胞基因表达谱也许能带领我们从不同的维度感受基因的精彩，追随生物通记者张欢走近首张单细胞基因表达谱绘制者，刘晓博士，了解精彩背后的点点滴滴！

 

 

9月的《Nature Methods》封面留给了一套秀丽线虫3D图像转换基因表达图谱技术，这项技术的问世填补了单细胞功能基因图谱分析的空白，对单细胞乃至单基因的分析具有重要的意义。

 

作为参与者之一，刘晓博士，很快将这个技术转化成了一张漂亮的单细胞基因表达图谱。一篇漂亮的Cell文章问世，他们用这套秀丽线虫3D图像转换基因表达图谱技术缔造了首张单细胞基因表达图谱。

 

生物通：对秀丽线虫的单细胞的功能基因组分析有什么意义？

 

刘晓：基因芯片是常用的功能基因组分析工具。但基因芯片数据通常是一组细胞的平均值。对其所检测到的生物学现象，我们不能区分是样品内所有细胞的性质，还是仅部分细胞的性质。另外，随着基因芯片数据越来越多，其对功能基因组研究的费效比在下降。Stuart Kim实验室通过分析秀丽线虫的基因芯片数据构建基因调控网络，(Science 293:2087-2092,2001; Science 302:249-255,2003; PLoS Biology 2:e9, 2004)发现加入最后几百套基因芯片数据对于基因网络的构建已经几乎没有影响。

 

所以Kim实验室和Myers实验室合作构建秀丽线虫的单细胞基因表达谱。在最近发表的论文中，我们量化了93个基因在363个细胞里的表达，并且揭示了新的发育生物学机制。

 

生物通：您的研究小组所获得的单个基因的表达图谱涵括哪些内容，包括mRNA、microRNA等对基因表达的分析吗？

      

刘晓：我们是用一种红色荧光蛋白(cherry)报告基因来测量基因启动子的活性。所以更确切的说我们获得的是启动子的转录图谱，不涉及转录后的调控。已测量的93个基因都编码蛋白质，其中60个是转录因子。我们下一阶段的目标是测量秀丽线虫基因组编码的全部900个转录因子的表达，从而构建每一个细胞的基因表达调控网络。

 

生物通：您的文章中提到，构建了363个细胞的93个基因的表达谱，可以说，这将获得大量的数据，您的研究小组如何去分析并构建一个清晰的表达谱呢？

 

刘晓：如前所说，我们用荧光蛋白报告基因来直接测量基因启动子在每个细胞内的活性。构建基因表达谱的关键步骤是鉴别细胞。龙甫荟博士对此有清晰的描述。http://www.ebiotrade.com/newsf/2009-11/20091119162735278.htm

由于我们的基因表达谱是量化的数据，所以可以象基因芯片数据一样计算分析。另外，在模式动物中，秀丽线虫最突出的特点是其基本恒定的细胞谱系。在发育过程中，秀丽隐杆线虫的每一个细胞分裂，凋亡，迁移和分化模式都基本是固定的。结合这一特点，我们的计算分析可以通过幼虫的基因表达谱推测胚胎发育的分子机制。

 

生物通：.相同的基因在不同的细胞中可能会有不同的表达谱，那么你们是按照细胞来分类还是按照基因来分类呢？

 

刘晓：分类更大程度上是定性的概念。而我们的基因表达谱是定量数据。所以我们进行的是量化分析。比如通过基因表达的聚类(clustering)分析，我们发现虽然秀丽线虫的咽喉由多种不同的细胞组成，但这些细胞的基因表达具有很高的相似性，构成了一个基因表达空间区。

 

生物通：您的文章中所说的定量分析，是指哪种程度上的定量分析？

 

刘晓：象基因芯片一样，我们是通过荧光强度来代表基因表达。基因芯片的荧光来自化学标记，而我们的数据来自荧光蛋白报告基因。目前，我们还没有确定所测量的荧光强度是否与基因表达强度呈线性关系。

 

生物通：你们研究单细胞的基因表达图谱最终的目的是什么？终极目标是研究哺乳动物乃至人类单细胞的表达谱吧，从秀丽线虫到人需要多长时间？

 

刘晓：根据每种模型动物的特性，研究人员设计了不同的方法构建单细胞图谱。对秀丽线虫幼虫和果蝇胚胎，利用的是固定的细胞位置（Nature Methods 6:667-672, 2009; Cell 133:364-374, 2008）。对秀丽线虫胚胎和斑马鱼早期发育，是通过连续摄像追踪细胞(PNAS 103:2707-2712, 2005; Science 322:1065-1069,2008)。而对小鼠则是通过追踪体细胞突变。（PLoS Comput Biol. :e1000058, 2008）可以想象，追踪体细胞突变这种方法会很快应用到人的细胞谱系。

 

单细胞的基因表达图谱是为了帮助我们研究基因组如何指导细胞构成一个健康稳定的生物体的。所以每种动物的单细胞图谱都可以对生物医学有直接贡献。

 

生物通：一旦成功应用于人类细胞中，对人类的有什么样的意义？

 

刘晓：由于人类的发育没有恒定的细胞谱系，所以我们的方法不适用于人类。但如上题所说，研究人员会开放其它方法构建和研究人类的发育的细胞谱系。这可以帮助我们回答一些重要生物医学问题，如“何时何处两个姊妹细胞分化？”，“在什么情况下干细胞保持未分化状态？”，甚至通过分析病理样品来鉴别癌细胞如何从正常细胞病变来的。

 

生物通：现在有人说，可以定制婴儿（通过改造基因），我相信，也现在的技术和条件是无法做到的。假如实现了人类单细胞基因表达谱的分析，这一天可能到来吗？

 

刘晓：目前，基因改造人类的技术瓶颈在转基因方法。单细胞基因表达谱对改造基因既不充分也不必要。

 

生物通：问一个老生常谈的问题，发一篇Cell很不容易，你有什么心得或是忠告吗?

 

刘晓：这个问题可以分成两部分：1.如何产生一篇高质量论文；2.这篇论文是否适合发表在《Cell》上。我只能就第二部分给一个提醒。传统上，《Cell》注重生物学想象的分子机制。但这几年《Cell》越来越接纳基因组学方面的研究和技术。这样的文章主要发表在RESOURCE栏目里。

 

后记：刘晓博士十分严谨，尽管只是采访不是期刊投稿，他的行文中每一个参考他人的文字都必定注明出处，十分值得我们学习。

（生物通 张欢）

About Xiao Liu 

 

POSITION TITLE
Postdoctoral Fellow
 
EDUCATION/TRAINING  (Begin with baccalaureate or other initial professional education, such as nursing, and include postdoctoral training.)
INSTITUTION AND LOCATION DEGREE
(if applicable) YEAR(s) FIELD OF STUDY
Nanking University, P.R. China B.S. 1994 Biology
Peking University, P. R. China M.S. 1997 Genetics
University of Med. & Dent. of New Jersey  1999 Cell Biology
Johns Hopkins Medical School Ph.D. 2005 Biophysics
Stanford University Medical Center postdoc present Developmental Biology
 

A. Positions and Honors.
Professional Experience:
2005-present     Postdoctoral Research Fellow with Dr. Stuart Kim, Stanford University, Stanford, CA.
      Gene expression profile with single cell resolution in Caenorhabditis elegans.
1999-2005      Graduate Research Assistant with Dr. Neil Clarke, Johns Hopkins University, Baltimore, MD.
      Characterization of global protein-DNA interaction in Saccharomyces cerevisiae..
1997-1999      Graduate Research Assistant with Dr. Kersti Linask, UMDNJ, Stratford, NJ.
      Characterization of the function of extracellular matrix in mesoderm development
1994-1997      Graduate Research Assistant with Dr. Heling Wu, Peking University, China.
      Establishment of Embryonic Stem Cell lines
1993-1994      Undergraduate Thesis Research with Dr. Lihe Guo, Institute of Cell Biology, China.
      Subcloning Neurotrophin-3

Honors and Fellowships

2007   Larry L. Hillblom Foundation Posdoctoral Fellowship
2005   Phi Beta Kappa
 

B.   Publications
1. Liu, X., Long, F., Peng, H., Aerni, S.J., Jiang, M., Sánchez-Blanco A., Murray. J.I., Preston, E., Mericle, B., Batzoglou, S., Myers, G., and Kim, S.K. (2009). Analysis of cell fate from single-cell gene expression profiles in C. elegans. Cell 139: 623 - 633
2. Long, F., Peng, H., Liu, X., Kim, S.K., and Myers, G. (2009). A 3D digital atlas of C. elegans and its application to single-cell analyses. Nature Mathods 6: 667 - 672
3. Long, F., Peng, H., Liu, X., Kim, S.K., and Myers, G. (2008). Automatic Recognition of Cells (ARC) for 3D images of C. elegans. Recomb.
4. Peng, H., Long, F., Liu, X., Kim, S.K., and Myers, E.W. (2008). Straightening Caenorhabditis elegans images. Bioinformatics 24, 234-242

5. Liu, X., C.K. Lee, N.D. Clarke, and J.D. Lieb (2006) Quantification of chromatin contributions to DNA-binding site utilization. Genome Res. 16: 1517 – 1528

6. Liu, X., Noll, D.M., Lieb, J.D., and Clarke, N.D. (2005) DIP-chip: Rapid and accurate determination of DNA-binding specificity. Genome Res. 15: 421 – 427

7. Liu, X. and Clarke, N. D. (2002) Rationalization of gene regulation by a eukaryotic transcription factor: calculation of regulatory region occupancy from predicted binding affinities. J. Mol. Biol. 323:1-8.

8. Linask, K.K., Ludwig, C., Han, M., Liu, X., Radice, G.L. & Knudsen K.A. (1998) N-Cadherin/Catenin Mediated Morphoregulation of Somite formation. Developmental Biology 202, 85-102.

9. He, W., Gao, J., Liu, X., & Sun, F. (1996) Establishment of Embryonic  Stem Cell Lines Derived from Outbred Mouse Embryos and Production of Chimeras. Chinese Journal of Developmental & Reproductive Biology 5, 21-24.

C.  Funding support

LLHF Grant No. 36179                                               July 1, 2006 – June 30, 2009
The Larry L. Hillblom Foundation for Aging and Diabetes Research.
Written by and awarded in support of Xiao Liu with Stuart Kim as a PI.
Title: A 3D digital atlas of C.elegans and its application to single-cell analyses

This grant was awarded to make a “gene expression microscope” for C. elegans by automating the recognition of each cell in C elegans and quantifying the mCherry-reporter signals in each cell in transgenic lines. During the course of the grant, I developed an automatic cell lineage analyzer that converts high-resolution images of worms into a data table showing fluorescence expression with single cell resolution. I generated expression profiles of 93 genes in 363 specific cells from L1 stage larvae and found that cells with identical fates can be formed by different gene regulatory pathways. Molecular signatures identified repeating cell fate modules within the cell lineage and enabled the generation of a molecular differentiation map that reveals points in the cell lineage when developmental fates of daughter cells begin to diverge. These results demonstrate insights that become possible using computational approaches to analyze quantitative expression from many genes in parallel using a digital gene expression atlas.