撰文 | 章台柳
染色体的空间结构可通过FISH、3C及其Hi-C等进行探究。多色FISH能够提供单个细胞中染色质空间排列的静态快照，经典的Hi-C是提供数百万个细胞核的平均行为。单细胞Hi-C解决了平均问题，但存在覆盖度稀疏和无法区分同源染色体的问题。基因组3D结构的研究也可采用单细胞条形码技术，但这些方法均无法追踪染色质三维组织的时序动态，也不能捕捉染色体间的相对运动。虽然间期染色体呈现受限扩散状态，但其在有丝分裂中的运动性显著增强，这引发了一个关键科学问题：细胞分裂过程中染色体相对位置能在多大程度上保持？现有全核显微镜研究的结果并不一致，由于缺乏单细胞内全染色体分割与追踪能力，这个问题尚未形成明确结论。
近日，来自保加利亚科学院的Rumen Stamatov和Stoyno Stoynov团队在Nature Cell Biology杂志上发表文章Supra-second tracking and live-cell karyotyping reveal principles of mitotic chromosome dynamics，将快速温和的Airyscan超分辨显微技术结合深度学习的去噪-分割-配准算法开发出有丝分裂染色体便捷分割追踪系统（FAST CHIMP）。FAST CHIMP以8秒的时间分辨率实现了从前期到末期的全染色体追踪，在单细胞中成功识别23对同源染色体中的15对，并能比较母细胞与子细胞间的染色体空间定位。研究发现，中心体运动依赖性流体力学效应主导着前期染色体位置与中期板定位的映射关系。此外，该系统还能检测秒级尺度的染色体内/间接触动态。该工具为活细胞染色质行为研究增加了动态维度，其技术优势有望突破现有方法的局限。
为了开发适用于染色体分割与追踪的技术体系，研究人员采用mCherry标记组蛋白H2B的HeLa-Kyoto细胞系，通过Airyscan SR-4Y显微系统实现了140 nm（XY轴）/450 nm（Z轴）的空间分辨率及8秒/帧的成像速度。然而，信噪比与光毒性之间存在挑战。为了实现单细胞有丝分裂过程的高时空分辨率观测，同时保持低激发功率以维持细胞活性，研究人员采用内容感知图像复原工具（CARE），即利用Airyscan显微镜获取有丝分裂不同时期的低/高分辨率三维图像栈作为CARE网络训练数据。模型在未知数据上的评估显示，其信噪比提升达5倍，且输出图像与真实结果在视觉上难以区分。随后对HeLa-Kyoto细胞进行了从G2晚期至末期的连续成像，以8秒时间分辨率获取包含120个层面的三维图像栈，并应用CARE模型获得理想的高信噪比图像。在此低光毒性参数下，细胞能顺利完成分裂且保持正常的有丝分裂时长与纺锤体形态。经图像复原处理后，各染色体清晰可辨，为后续分割分析提供了理想素材。为实现染色体的分割，手动标注了323帧图像，并基于此训练了另一深度学习模型——基于监督嵌入的实例分割系统（Embedseg），其自动分割质量可与人工分割媲美。为追踪分割后的染色体，研究人员利用第三套无监督深度学习框架（Voxelmorph），输出相邻时间点三维图像之间的形变场。最终完成序列追踪及误差分析，这样就可通过定制软件可视化追踪染色体并进行校正，并将该技术体系命名“丝分裂染色体便捷分割追踪系统（FAST CHIMP）”。
通过FAST CHIMP系统，研究人员证实三种不同细胞系中，有丝分裂染色体均遵循与中心体运动相关的流场规律运动，这一发现合理解释了有丝分裂前后染色体相对位置的相似性与差异。该运动模型表明，尽管染色体部分保留初始位置，但仍会发生显著重排——这一现象否定了特定染色体间存在稳定邻近关系的假说，同时提示其相互间易位频率可能升高。
FAST CHIMP的优点是非常明显的：提供活细胞微米级分辨率下的染色体内/间接触追踪工具；可捕捉秒级动态变化；具备同源染色体区分能力等，这使其成为研究有丝分裂染色体动力学的有力工具。但同时需要注意到FAST CHIMP的主要技术局限——必须依赖高频超分辨成像，这需要昂贵的设备及专业操作经验。虽然训练好的深度学习模型可迁移至其他成像条件，但若存在光学像差、离焦光干扰、极低信噪比（SNR）等图像质量问题，系统将无法有效工作。时间分辨率同样关键——超过10秒的成像间隔会导致染色体位移过大，超出配准算法的捕捉范围。
https://www.nature.com/articles/s41556-025-01637-6
制版人： 十一
学术合作组织
（*排名不分先后）
战略合作伙伴
（*排名不分先后）
（*排名不分先后）
转载须知
【原创文章】BioArt原创文章，欢迎个人转发分享，未经允许禁止转载，所刊登的所有作品的著作权均为BioArt所拥有。BioArt保留所有法定权利，违者必究。
BioArt
Med
Plants
人才招聘
会议资讯
近期直播推荐
热门跟贴