Howard Hughes Tıp Enstitüsü'nün Janelia Araştırma Kampüsü'ndeki araştırmacılar, kalın biyolojik numunelerdeki RNA ve protein moleküllerinin görselleştirilmesini önemli ölçüde iyileştiren yeni bir görüntüleme tekniği olan cycleHCR'yi geliştirdiler. Bu yöntem, kalın dokularda çok sayıda molekülü görüntülemekte zorlanan geleneksel tekniklerin sınırlamalarını ele almaktadır. CycleHCR, tek tek hücrelerdeki yüzlerce RNA ve protein molekülünü etiketlemek ve izlemek için bir DNA barkod sistemi kullanarak dokular içindeki organizasyonlarının kapsamlı bir görünümünü sağlar. Teknik, görünürlüğü artırmak için çoklu floroforlarla hibridizasyon zincir reaksiyonu (HCR) kullanır. Mevcut floresan renklerinin sayısı ile sınırlı olan önceki yöntemlerin aksine, cycleHCR'nin DNA barkodları her bir spesifik molekülün etiketlenmesini sağlayarak aynı numune üzerinde birden fazla görüntüleme turunun yapılmasına olanak tanır. Bu, tek bir numunede yüzlerce veya binlerce RNA'nın tespit edilmesini sağlar. Teknik ayrıca protein tespiti için de geçerlidir ve RNA ve protein dağılımlarını analiz etmek için kapsamlı bir araç seti sunar. Otomatik ölçüm süreçleri, verimi artırmış ve tek bir günde bir düzineye kadar moleküler türün tespit edilmesini sağlamıştır. Araştırmacılar, özellikle gen ekspresyon modellerinin bilgilendirici olduğu hastalıklar için cycleHCR'nin tanısal görüntülemede klinik kullanım potansiyelini araştırmaktadır. Liu Laboratuvarı, cycleHCR'nin daha geniş bir şekilde benimsenmesini kolaylaştırmak için barkod dizilerine açık erişim sağlamaktadır.
CycleHCR: Yeni Bir Görüntüleme Tekniği, Kalın Biyolojik Numunelerde RNA ve Protein Görselleştirmesini Devrimleştiriyor
Düzenleyen: Elena HealthEnergy
Bu konudaki diğer haberlere göz atın:
Uyku Apnesi Olan Çocuklarda Hipoksik Yükün Kalp Sorunlarıyla İlişkisi: Çalışma Erken Teşhisin Önemini Vurguluyor
Ulefnersen Umut Vaat Ediyor: Deneysel ALS İlacı, Nadir Genetik Mutasyon Vakalarında Fonksiyonel Kayıpları Tersine Çeviriyor
CellWalker2: Açık Kaynaklı Araç, 2025'te Hücre Tipi Sınıflandırmasını ve Çoklu Omik Veri Entegrasyonunu Geliştiriyor
Bir hata veya yanlışlık buldunuz mu?
Yorumlarınızı en kısa sürede değerlendireceğiz.