罗切斯特大学细胞生物学课程辅导

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在过去的几十年里，细胞生物学领域融入了许多技术进步。这些包括全基因组测序、单细胞 RNA 转录组学、细胞内荧光探针的亚衍射分辨率、精确基因编辑等。“组学” 方法和大规模细胞成像的进步使得积累适合高级数学分析的大数据集成为可能。

有了这些新工具，我们正在进入一个细胞生物学时代，在这个时代，理解和预测决定细胞功能的复杂调节机制、基础科学与有用的治疗方法 [i] 及其他生物经济产品之间的 “缺失环节” 将成为可能。随着对结构与功能之间关系的这种理解，设计、控制和制造细胞的能力将不断增强。

在国家标准与技术研究院(NIST)，我们正在开发系统，这将导致更好地量化和预测复杂的生物过程，以改进药物开发、个性化医疗、细胞疗法以及为健康、农业和环境部门设计和制造细胞及细胞产品。

部分项目和成就

通过活细胞成像量化动态生物过程。细胞可以对包括化学、机械、电和光在内的多种细胞外信号的组合做出反应，并通过多步生化反应处理这些信号。细胞中信号处理的随机性质导致一系列反应。准确表征异质细胞群体需要对具有统计显著性数量的单个细胞进行采样。最终，理解细胞的响应函数将使我们能够预测产品的功效或制造过程变化的结果。在 NIST，从活细胞进行高速图像数据采集是用于收集开发预测模型所需的定量动态数据的一种技术。

热力学原理描述并预测细胞群体。生物过程可以用物理关系来描述，尽管在这一领域仍有很多工作要做。我们将细胞的异质性建模为微观状态的群体，并应用热力学原理来预测群体反应。

借助深度学习和非常大的图像数据集实现无创干细胞成像。活细胞成像作为一种表征和预测的强大工具，因为它提供了关于细胞形态和化学特征的定量数据，以及时间和空间信息。荧光标记和基因报告器为了解细胞的特定蛋白质机制提供了一个窗口，但需要可能具有破坏性的辐射。我们在细胞中使用荧光探针来训练神经网络，以对在非荧光(明场)照明下成像的培养中的干细胞进行分割和跟踪。原则上，这种方法将能够在制造过程中以最小的扰动对活的、未标记的细胞进行质量控制。

改进基于细胞的疗法和再生医学的指标。这是先进细胞生物学最令人兴奋和最具挑战性的应用之一。一些基于细胞的疗法已被证明可以治愈而不仅仅是治疗以前致命的癌症。在 NIST，我们正在开发将能够更好地表征细胞治疗产品和过程的技术。一种方法是创建报告细胞系，这些细胞系经过工程设计，当细胞中重要的控制途径被诱导时会产生荧光报告分子。这种方法将允许对制造协议进行实时监测。

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