生長在培養(yǎng)皿中的細(xì)胞并不是一個統(tǒng)一的體系，存在隨機(jī)的，對外部信號作出反應(yīng)的變化。外部變化的來源之一就是細(xì)胞的微環(huán)境，正如瑞士蘇黎世大學(xué)的 Lucas Pelkmans, Berend Snijder和他們的同事之前所發(fā)現(xiàn)的，微環(huán)境特征，比如細(xì)胞濃度——即所謂的“群體環(huán)境效應(yīng)”（population context effects），對生物進(jìn)程會造成極大的影響。

這樣的群體效應(yīng)也會影響研究干擾的結(jié)果，比如RNAi基因沉默。近期來自瑞士蘇黎世大學(xué)等處的這一研究小組又再次發(fā)表文章：“Single-cell analysis of population context advances RNAi screening at multiple levels”，系統(tǒng)分析了細(xì)胞中群體效應(yīng)對siRNA造成的影響，并介紹了了解并針對這些效應(yīng)的方法。
研究人員首先從兩組siRNA篩選圖像數(shù)據(jù)入手：34個小規(guī)模siRNA篩選（大約50個基因），以及7個大規(guī)模siRNA篩選（大約7000個基因），這些siRNA篩選主要用于檢測四種不同的HeLancet細(xì)胞株受到十七種病毒的感染情況。

與之前研究的結(jié)果一致，研究人員發(fā)現(xiàn)群體效應(yīng)會影響病毒感染的水平，并且他們還發(fā)現(xiàn)這種關(guān)聯(lián)存在一種模型，能預(yù)測到siRNA治療后，大部分的被測病毒感染水平。這說明分析篩選中的某些表型實(shí)際上是來自細(xì)胞中siRNA的間接影響。
 

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“簡而言之”，Pelkmans解釋道，“如果你發(fā)現(xiàn)一個病毒喜歡感染非常密集生長的細(xì)胞，那么當(dāng)你沉默一個會減少細(xì)胞生長的基因的時候，就會在細(xì)胞密度小的群體，得到正確的感染狀態(tài)，這個模型就能預(yù)測到這一點(diǎn)”，Pelkmans強(qiáng)調(diào)說，但是這種群體效應(yīng)很復(fù)雜，不能只通過細(xì)胞數(shù)量來進(jìn)行預(yù)測。
對于這一模型無法*解釋表型的siRNA治療情況，siRNA會通過直接細(xì)胞效應(yīng)，擾亂病毒感染，根據(jù)這一推論，Pelkmans和他的同事利用他們的模型，區(qū)分了直接與間接影響表型的siRNAs，而且他們還利用Bayesian模型，分析了引發(fā)觀察到的表型變化的因果關(guān)聯(lián)。

這樣將對siRNA篩選結(jié)果產(chǎn)生直接和間接的影響區(qū)分開來，有什么作用呢？zui顯著的作用，就是無論是小規(guī)模，還是大規(guī)模病毒感染篩選，如果將間接群體效應(yīng)的影響去除，那么排在前列的基因就會發(fā)生大幅變化。比如SV40病毒感染，如果去除間接影響siRNAs的因素，那么就會影響病毒侵入的基因種類。
糾正間接siRNA效應(yīng)還能促進(jìn)不同細(xì)胞系篩選之間的重疊，甚至在某些情況下，是不同實(shí)驗(yàn)室之間出現(xiàn)的重疊。這種改進(jìn)還能在病毒感染之外，指出篩選檢測的幾種生物特性：細(xì)胞器豐度，細(xì)胞大小，或者細(xì)胞內(nèi)*水平。去除間接效應(yīng)，也能增加靶向同一基因的多重siRNAs獲得表型的一致性。

但是Pelkmans和Snijder emphasize也強(qiáng)調(diào)道，這種改進(jìn)的主要影響是篩選結(jié)果，以及某個特定篩選的排列變化，“這樣做產(chǎn)生的結(jié)果主要基于基因組的不同”，Pelkmans說，“而且據(jù)我們所知，這也著重于細(xì)胞生物生物學(xué)的直接調(diào)控因子。”
考慮到細(xì)胞異質(zhì)性是廣泛存在一種現(xiàn)象，間接影響的更正將能改善幾種類型圖像篩選的數(shù)據(jù)質(zhì)量，Pelkmans建議其他進(jìn)行siRNA篩選的研究人員，應(yīng)該考慮到其研究中群體效應(yīng)的影響。如果是這樣，那么這項(xiàng)研究中指出的方法就能幫助他們重新制定結(jié)果基因列表，從而能把更多努力放在那些zui感興趣的基因上。

來源：生物通