细胞重编程技术方法学评估

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各种细胞重编程技术比较

IPS:细胞重编程技术巧妙绕开了胚胎干细胞“为救人而杀人”的伦理困境,被认为具有广阔的医疗应用前景。用iPS细胞可以获得各种身体组织——更妙的是,这些细胞都可以是患者本人的,不需要考虑来自其他人的细胞或者器官所带来的可能致命的作用了。然而, iPS细胞被证明带有自身的表观遗传印记和端粒异常,与胚胎干细胞相比iPS细胞中数百个基因存在异常表达,具有致畸胎瘤性,并保留着对起始细胞“记忆”,随后的研究表明甚至自体iPS分化细胞也会引起免疫排斥。iPS诱导效率低下,体外操作过程复杂漫长,对细胞的遗传稳定性、表观遗传特性和生物学特性构成了极大的不确定,细胞衰退或恶变的机会大大增加。

直接转分化:相对于iPS,直接转分化技术降低了体外操作的复杂性,相当程度上规避了倒退回多潜能状态所需要的步骤带来的风险,如成瘤性。不过,直接转分化技术不是一个具有普适性的平台,只能特定谱系细胞间进行转换,且效率低下;成熟细胞扩增能力有限,难以获得足够临床所需的细胞数量,影响了这项技术的临床应用价值。

间接谱系转换:与iPS和直接转分化不同,间接谱系转换是用部分重编程技术将成熟细胞短推回至一种可塑性的中间状态,随后再进行分化。研究人员利用这种方法,成功将人成纤维细胞转变为中胚层祖细胞,可分化生成内皮细胞及平滑肌细胞。

相对于iPS细胞技术,间接谱系转换缩短或绕过重编程至多能性的完整过程,提供了一种简单高效技术,体外过程从原来的将近两个月缩短至两个星期,并且减少突变发生和畸胎瘤出现的风险。相对于直接转分化技术,间接谱系转换提供了一种更通用的平台策略,可以更快地生成具有跨谱系分化能力的干细胞,干细胞可以体外规模化扩增,从而在种类和数量上可望满足未来临床应用所需。

总之,无论是直接转分化还是间接谱系转换,它们仍只是细胞重编程技术的“变种”,面临许多共同有的问题,如:细胞形态功能完整性、表观遗传变异程度、基因完整性、端粒和端粒酶、来源细胞记忆、免疫源性、临床标准细胞的筛选等,所有的重编程技术都要接受这些实用标准的统一检验,也将最终决定其临床应用价值。

科学探索无禁区,但应用技术与科学的目标路径和价值取向有很大不同。干细胞技术在被应用于临床之前除了要解决数量、有效性、伦理问题外,还必须满足质量可控性和安全性方面的需要,并通过必要的技术与经济可行性评估。目前从这个角度来看,相对于重编程技术, 围产期组织、骨髓及脂肪等来源的成体干细胞更具接近临床实际应用条件。此外,从成体组织中获得的具有三胚层多谱系分化能力的天然“亚全能干细胞”或许也将对方兴未艾的细胞重编程技术构成挑战。

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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