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在几乎所有细胞进程中，基因表达都扮演了一个关键作用，虽然不少研究证明诱导型启动子能通过基因表达水平修饰，帮助科学家们深入了解调控网络，但是这种方法依然存在一些不足之处。具体来说，这种方法的作用局限于一些相对短期，群体规模效应的研究。
近期来自法国INRIA研究所和CNRS研究所的研究人员证明，一种外部反馈回路（external feedback loop）能用于单细胞基因表达，进行精确严谨的多代调控。
研究组构建了一种实时的，闭环调控的基因表达平台，这个平台整合了显微技术，微流体，和自动成像原软件，量化技术和模型预测控制技术。他们指出，这种技术能在群体和单个细胞水平，进行包含时间常数和时间变量靶向表达谱（time-varying target expression profiles）的长期调控，这种实时调控可以避免基因表达随机性的影响。研究人员预期这种方法将能用于改善复杂，合成设计细胞网络的性能。
这项研究公布在《美国国家科学院院刊》（PNAS）杂志上。
文章作者Gregory Batt表示，他们在研究中遇到了不少挑战，“由于基因表达是一个相对较缓慢的过程”，“因此我们不得不进行长期的实验——每次持续15小时——来证明基因表达的有效调控。每个实验都延伸到了酵母细胞的许多代，平台每一个部分也都必须相应的调整。
这项研究的一个重要方面在于，研究提供的证据表明，实时监控能从动力学上避免基因表达随机性的影响。 “我们进行了两种类型的实验，”Batt说，“首先我们检测了显微视场中所有细胞的荧光信号，并用细胞平均荧光作为调控标准。在第二种情况下，我们只聚焦于一个细胞，在实验开始时随机选择，并且把这个细胞的荧光信号作为调控标准。
然后我们观察一个细胞的荧光靶值周围的波动，结果表明这个波动从统计学上来说，单个细胞比当它们作为一个群的成员要小。”
这项研究除了能应用于除了系统和合成生物学，Batt还认为，“我们的平台也吸引了计算生物学家的兴趣，因为它铺垫了在线选择模式和在线调控模式的道路”，在这个设备中，可以实时进行分析和解释，因此模型也就可以成为最有效的形式。
（生物通：张迪）