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生命中心成功举办2022年第一次PI学术交流活动

 

  2022年3月30日,生命中心举办了2022年度第一次线上学术交流活动。活动由生命中心PI王一国主持,来自两校的70多名PI参加了本次交流。

  活动开始,生命中心、北京大学生命科学学院李毓龙做了以“发展新型分子标签及开关,解析神经系统结构和功能”为题的报告。报告的第一部分,李毓龙首先解释了开发更多细胞分子标签的需求来源:组成神经系统的神经细胞具有极高的多样性和复杂性,但现有的标签数量十分有限,无法满足对更大范围、更多种类神经元的同时标记及研究。为此,李毓龙团队开发了一类新型的具有多种不同形状的分子标签——PKU(polymer king-size unit) 标签。该类标签基于自组装蛋白单体在细胞中能自发聚集折叠成高度有序、排列规整的多聚体的特性,借助多聚体的不同形状来对多细胞进行标记。其实验室通过对20多个自组装蛋白的筛选,开发了球状和纤维状两大类分子标签。不仅如此,其团队还尝试将球状、纤维状标签与四种不同颜色的荧光蛋白、两种不同亚细胞定位排列组合,开发出一系列多形状、多色、多亚细胞定位的分子标签,进一步丰富了标签种类。李毓龙强调PKU 标签不仅可用于脑组织中多细胞类型的同时标记,还可与AAV1,AAV2retro示踪病毒及重组酶系统结合,实现对复杂神经环路中多个上下游脑区连接的同时标记。PKU标签的多形状特性不仅可用于光学显微成像,还可以与电镜报告基因APEX2等工具结合实现电镜下多形状的致密标记,为原本只有黑白成像的电子显微镜提供了更多的标记图示。在报告的第二部分,李毓龙介绍了其团队开发的具有更低泄露表达、更高激活效率、更小尺寸的基于重组酶的基因表达控制开关。传统的控制开关floxed stop的表达具有较高的泄漏和较大的尺寸,而DIO则在表达长报告基因时有较低的激活效率。因此,李毓龙团队从经典的中心法则入手,利用一系列在不同水平上抑制基因表达的元件:自剪切核酶、RNA干扰元件、降解子等,开发出一系列具低泄漏、小体积、高激活效率的的LOC(Leakless Off Cassette)和GRIP(Genetic Regulation with Invertible Promoter)系统。该新系统有助于帮助实现工具基因在不同神经元细胞类型中高效、特异的表达,为解析神经系统的结构和功能作出贡献。

 

  报告后生命中心刘俊杰、李丕龙等就PKU标签组装原理、PKU标签实现多细胞标记途径以及神经示踪病毒的跨突触标记的机制等问题进行了深入的探讨。

  随后,李雪明做了题为“细胞、组织冷冻电镜断层成像技术——消除样品限制与结构可视化”的报告。随着冷冻电镜单颗粒技术的日渐成熟,冷冻电镜断层成像技术(cryo-ET, cryo-electron tomography)正悄然崛起。近些年来,cryo-ET技术已然成为解析天然原位的生物大分子结构、展示生物大分子在原生环境中的分布规律、与其他分子间的互作的一个非常重要的工具。现阶段通过聚焦离子束冷冻切割技术(cryoFIB)减薄细胞样品的方法正在高速发展,是未来解决cryoET样品制备的最有潜力的工具。李雪明实验室结合晶体cryoFIB切割的经验,发展了一套cryoFIB切割技术和策略,实现了对任意来源的生物样品的切割制备,大幅提升了组织样品的减薄效率;消除了之前切割大尺寸样品的瓶颈;实现了在没有荧光辅助的条件下,在切割过程中对冷冻生物样品精确定位的技术。随后,李雪明指出在cryoET数据处理阶段,存在数据信息不完整以及图像信噪比低的问题。基于这样的数据,解释极其复杂的细胞结构是cryo-ET技术面临的一大挑战。李雪明实验室通过开发基于深度学习的目标检测技术,正在发展一个称为DeepTomo软件系统,来实现对细胞cryoET数据的分析和识别。其中,通过生成逼真的模拟数据集,解决了深度学习算法对标注数据的需求。此外,李雪明实验室开发了膜上蛋白可视化工具MPicker,帮助研究者更加清晰、直观地获取膜蛋白在细胞内的空间分布和相互作用信息。最后,李雪明就提高细胞或细胞器的重构分辨率提出了一定的展望。

 

  在提问交流环节,与会的多位老师就样品切割时成像的剂量损伤控制,原位观察细胞内蛋白存在的限制条件等问题进行了深入的讨论。

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