细菌几乎无处不在，对人类和生态健康有着巨大的影响。然而，它们对我们来说仍然很神秘。普林斯顿大学MOL学院的泽默·吉塔伊、布里特·亚当森和内德·温格林发起了一项共同努力，开发新的工具来帮助我们更好地了解细菌。他们的研究成果发表在《自然微生物学》杂志上。
细菌的数量多得令人难以置信，种类也多得惊人。人体肠道中含有的细菌细胞数量与整个人体的细胞数量一样多，估计分布在500-1000种细菌中。细菌也在我们周围的表面和有机体中定居。
同一物种的单个细菌可能表面上看起来相似，但仍然表现出对压力的不同反应，这取决于它们基因的表达模式——也就是说，哪些基因被积极地用于制造影响细胞行为的最终产物，如蛋白质。
从历史上看，细胞之间的这种变异性很难被捕捉到，因为用于研究细菌的工具只适合对基因表达的总体趋势进行概括。这掩盖了基因表达的差异，而基因表达的差异可以解释抗生素耐药性等重要行为的发展。
最近，科学家们已经开始利用下一代测序和相关技术，如单细胞RNA测序，研究人员可以使用这些技术同时研究数十万个单个细胞的基因表达。然而，许多挑战依然存在。
例如，这些新方法中的一些仅限于研究我们已经知道的一组狭窄的基因，而另一些则受到技术问题的阻碍，损害了它们的敏感性。在研究生布鲁斯·王的带领下，普林斯顿大学的研究小组开始着手克服这些限制。
为了观察哪些基因在细胞中被表达，科学家们需要寻找一种叫做信使RNA(简称mRNA)的分子，这种分子在蛋白质编码基因被表达时出现。问题的出现是因为细菌中高达97%的RNA分子是一种不同类型的RNA，称为核糖体RNA (rRNA)。
大多数方法的工作原理是首先从细胞中随机选择所有RNA分子进行标记，然后使用深度测序来发现标记分子的身份。更丰富的rRNA比mRNA更频繁地被测序，导致较差的信噪比。Wang和他的同事开发了一种在标记步骤之后但在测序步骤之前去除核糖体RNA序列的方法，既丰富了样品中的mRNA，又降低了测序费用。
Wang还采用了一种基于条形码的方法，使这种方法能够同时应用于数十万个细胞。
利用这种方法，普林斯顿大学的研究小组开始研究有关细菌生物学的基本问题。例如，他们研究了大肠杆菌对八种不同类型的抗生素的反应。
正如预期的那样，不同类型的抗生素引起了不同的反应，这取决于抗生素的作用方式。然而，个体细胞的反应差异很大，不同的亚群表达不同的基因亚群。对相关基因的进一步研究可以帮助科学家开发更有效的抗生素或针对这些基因的抗生素组合。
研究小组还探索了细菌如何对一种叫做噬菌体λ的病毒的感染作出反应。令人惊讶的是，他们发现只有三分之一的细菌实际上被λ感染并开始产生它的蛋白质，即使噬菌体的数量比细菌多100:1。这突出表明，只关注整体人群反应的方法可能会掩盖潜在的重要生物学复杂性。
这项令人兴奋的新技术，作者称之为M3-seq(“大规模并行，多路复用，微生物测序”的缩写)，并不局限于单一种类的细菌。它也可以用来研究多物种的细菌群落，就像在人类微生物组中发现的那样，为研究小组渴望探索的新领域打开了大门。
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希望本篇文章《从人群中挑出一种细菌：揭示微生物对健康的影响》能对你有所帮助！
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