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        新方法揭示了巨型病毒如何感染阿米布
        
			
        
				2020-02-06 11:43:12
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        感染巨病毒的宿主細胞只有一種行為方式。為了對巨型病毒的感染機制進行更深入的分析，東京科學大學的科學家們開發(fā)了一種特殊的算法，可以跟蹤宿主細胞的運動。這種方法也可以用來研究任何其他類型的細胞，如癌細胞、神經(jīng)元和免疫細胞，作為細胞生物學領(lǐng)域的有效工具。
        病毒可能是我們所知道的最特殊的“持續(xù)時間形式”，每種物質(zhì)都有其獨特的特征。所有病毒都有一個共同的特點，那就是它們攻擊一個“宿主”細胞，并劫持它的機器，利用它進行自己的復制。一種叫做“巨病毒”的大病毒有很好的方法來攻擊它的宿主變形蟲。一段時間以來，病毒學家一直試圖理解是什么讓這些病毒如此孤獨，但要觀察它們，需要復雜的技術(shù)。
        一種稱為對比相顯微鏡的方法通常用于研究所有類型的細胞，包括阿米巴細胞。技術(shù)。但是,這種高度基于條件的變異細胞結(jié)構(gòu)和自身運動的干擾,這有時會導致produire-pour表率形象光環(huán)??(在機身四周都是什么用燈光照明)和??ombre-hors電路中(這是細胞內(nèi)的清潔運動強度等同)。因此，為了更深入地研究巨型病毒如何感染阿米巴細胞，需要更有效的細胞軌道技術(shù)。
        本月早些時候，由Takemura Masaharu教授領(lǐng)導的東京科學大學(Tokyo Science university)的科學家們報告說，他們在日本發(fā)現(xiàn)了兩種新的泛多拉病毒(pandoravirus)和模仿病毒(mimivirus)，這兩種病毒都是感染變形蟲的巨型病毒。Takemura教授說，從理解巨型病毒生態(tài)的角度來看，持續(xù)發(fā)現(xiàn)污垢病毒是至關(guān)重要的。
        最重要的是，在《微生物學的前沿》(the前沿)雜志上發(fā)表的一項全新研究中，東京科學大學(Tokyo Science university)的一組科學家，再次由竹村教授(Takemura)完成了對阿米巴細胞感染不同類型巨型病毒的行為的評估。為此，他們設(shè)計了一種新的細胞軌道方法，解決了傳統(tǒng)分析方法的問題。Takemura教授解釋了這項研究的動機，“我們的目標是了解巨型病毒是如何在自然環(huán)境中感染變形蟲的，以及這是如何影響真核生物的進化的。”為此，我們想開發(fā)一種技術(shù)，定量地找出細胞數(shù)量、大小、形狀、方向和距離的變化，這些變化取決于時間和細胞運動的順序。
        在他們的研究中，Takemura教授和他的團隊將注意力集中在感染了一種被稱為巨病毒的“馬賽病毒”家族的變形蟲上。為了了解感染這種特殊病毒的宿主細胞的行為，科學家們開發(fā)了一種新的算法，可以利用退化時間的顯微鏡對比度圖像，在變形蟲種群中追蹤不同的變形蟲細胞。他們將該算法命名為“基于變形蟲動力學分析階段的算法”或PKA3。利用PKA3，科學家們指出了變形蟲對大規(guī)模病毒攻擊的反應(yīng)方式的新的和有趣的方面。例如，他們定量地證明了被這種巨大病毒感染的阿米巴細胞形成了整體或“群”。他們暗示這可能是宿主的抗病毒策略，也可能是病毒如何傳播，從而闡明病毒感染是如何發(fā)生的。此外，他們發(fā)現(xiàn)馬賽病毒感染變形蟲的細胞數(shù)量和外觀的變化比傳統(tǒng)方法快得多。有趣的是，他們還可以分析變形蟲對病毒感染的反應(yīng)時間，提供關(guān)于變形蟲和病毒的有用壽命以及它們之間關(guān)系的有用信息。
        竹村教授說:
        我們的算法成功地設(shè)計了相對比顯微鏡產(chǎn)生的圖像中的細胞運動，這是一種在細胞生物學中廣泛使用的方法。此外，它還允許對各種參數(shù)進行量化。這項研究將為展示感染巨病毒的阿米巴的行為做出重大貢獻。
        除了研究巨型病毒，這個新算法還可以用于其他各種應(yīng)用，如研究癌細胞、淋巴細胞、巨噬細胞和神經(jīng)元的動力學。一般來說，它可以通過觀察細胞遷移的確切方式來指示新的細胞現(xiàn)象。
        Takemura教授總結(jié)道:
        我們的新分析方法可以應(yīng)用于所有可以用對比相顯微鏡觀察到的細胞，也可以應(yīng)用于包括細胞生物學、藥物和生物技術(shù)在內(nèi)的各種誘導因子。
        事實上，一種能夠在細胞生物學領(lǐng)域進行潛在研究的技術(shù)是必不可少的!
        			

			
          
        
			
        
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