Nat Methods：让RNAi技术迸发新活力

　　

生物通报道：随着干细胞iPS技术，以及基因组测序新技术接踵席卷而来，前几年红得发紫的RNA干扰技术好似已经降温了许多，但是由于这一技术的广泛作用，以及对于基因功能分析的强大功效，相信这一方法工具未来也许还是能焕发出新的光彩。来自欧洲分子生物学实验室（EMBL），德国海德堡大学等处的研究人员就利用RNAi技术分析了基因之间的“通讯”，不仅揭示了基因复合效应，而且还开启了利用RNAi技术进行研究的新思路。这一研究成果公布在Nature Methods杂志上。

文章的通讯作者是两位著名的科研人员：Michael Boutros，以及Wolfgang Huber，前者在RNAi技术方面经验颇多，多次利用该技术取得重要研究成果；后者获得了多项生物信息学分析研究成果，撰写的论文曾入选生物信息学被引用最多的50篇论文。

Michael Boutros和Wolfgang Huber研究组希望能了解基因中一些类似疾病易感性的“伪装”技巧，目前在这方面主要采用的是全基因组关联分析（Genome Wide Association Study，GWAS）方法，这种方法可以在全基因组范围内的遗传变异进行基因分型，能克服复杂疾病的遗传异质性和表型复杂性等，因此可以较好的避免实验结果的假阳性。但是由于许多基因并不是单独行动的，因此这种方法仍然不能逃脱关联性弱，不完整的弱点。

在这篇文章中，研究人员采用了一种新方法，能揭示基因的复合作用，从而有助于了解不同的基因如何扩大，消除，或者掩盖其它基因的作用，这样科学家们就可以找到能干扰其它基因的基因。

研究人员利用RNAi技术，对一系列在细胞信号传导过程中起到重要作用的基因进行了实验操作，选择两个基因，比较沉默其中一个基因，沉默另一个基因，以及沉默两个基因的区别，这样他们发现了一个关键细胞信号途径：Ras途径的新元素——Ras途径参与细胞增殖，以及肿瘤细胞发生等。

除此之外，近期另外一组研究也在RNAi技术方面获得了新进展，他们研发了一种新型技术，能帮助研究人员一次筛选上千候选发夹RNA分子，从中找到能沉默目标基因的RNA分子，这对于提高RNA干扰效率具有积极的意义。

RNA干扰一个主要的问题就是找到能开启RNA干扰的合适分子，研究人员的这一新技术一次性分析上千短发夹RNA分子，识别处最有潜力的RNAi开启分子。

首先研究人员着手在2万个shRNAs中筛选，包括一些难以干扰的癌症基因在内的9个目标基因的启动发夹RNA分子，他们在一种逆转录病毒中插入这些候选RNAs分子，这种病毒也携带有目标基因（或者说是传感器），以及荧光蛋白基因。这样能确保当细胞被病毒入侵之后，目标基因和荧光蛋白基因，与shRNA能同时复制。

在筛选过程中，如果是无效的shRNAs，就不能阻止靶标基因RNA，以及荧光标记的表达，这样研究人员就能检测到荧光信号，同理如果是有效的shRNAs，那么研究人员就不能检测到荧光信号，这样就能筛选出有效的shRNAs了。

这些新方法对于RNAi技术来说十分重要，相信未来随着各项技术的相应发展，生命奥秘将离我们越来越近。

（生物通：万纹）

原文摘要：

Mapping of signaling networks through synthetic genetic interaction analysis by RNAi

The analysis of synthetic genetic interaction networks can reveal how biological systems achieve a high level of complexity with a limited repertoire of components. Studies in yeast and bacteria have taken advantage of collections of deletion strains to construct matrices of quantitative interaction profiles and infer gene function. Yet comparable approaches in higher organisms have been difficult to implement in a robust manner. Here we report a method to identify genetic interactions in tissue culture cells through RNAi. By performing more than 70,000 pairwise perturbations of signaling factors, we identified >600 interactions affecting different quantitative phenotypes of Drosophila melanogaster cells. Computational analysis of this interaction matrix allowed us to reconstruct signaling pathways and identify a conserved regulator of Ras-MAPK signaling. Large-scale genetic interaction mapping by RNAi is a versatile, scalable approach for revealing gene function and the connectivity of cellular networks.