在最新的《自然—方法學》（Nature Methods）雜志上，謝曉亮研究組再次發(fā)表文章，提出了利用其研究組自身研發(fā)的技術——受激拉曼散射（stimulated Raman scattering，SRS）顯微技術進行RNA干擾實驗的新方法。

　　這種新方法利用無需熒光標記的受激拉曼散射顯微儀進行定量成像，克服了生化分析方法繁瑣的色譜分析等問題，以及CARS顯微方法背景信號高，結(jié)果不精確等問題，是一種簡單精確，適用于高通量分析的新技術。在這篇文章中，研究人員就利用這種方法篩選發(fā)現(xiàn)了8個在脂肪儲存調(diào)控方面的新調(diào)控因子。

　　肥胖是現(xiàn)代社會的一大病癥，會引起各種慢性疾病，比如II型糖尿病，心血管疾病等等。為了更好的了解肥胖，及其相關的代謝失序問題，我們需要深入分析脂肪在細胞水平和組織水平堆積的調(diào)控機制，目前已經(jīng)進行了一些模式生物的脂肪儲存調(diào)控因子的全基因組分析，但是這些還遠遠不夠。

　　一般線蟲脂肪儲存調(diào)控因子分析方法主要包括傳統(tǒng)的生物化學分析方法，比如進行線蟲的固定染色，熒光成像等，近期一些研究組報道了利用CARS顯微技術來分析。但是這兩種方法都存在一些局限性，生化分析方法需要從線蟲中提取脂肪，進行繁瑣的色譜分析工作，這在基因組水平上是不可能完成，而且使用到的一些有機溶劑也會干擾實驗分析。而利用CARS顯微技術進行分析又存在背景信號高，靈敏度受限等問題。

　　這篇文章應用的SRS顯微技術能通過對激光迅速反應，精確調(diào)制來去除背景噪音，從而不僅能夠得到與傳統(tǒng)拉曼光譜一樣的譜圖，而且信號強度高了幾個數(shù)量級。利用這種方法和RNAi篩選相結(jié)合，研究人員就能在生理條件下尋找脂肪儲存調(diào)控基因了。經(jīng)過實驗分析，研究人員從272個基因中找到了9個關鍵調(diào)控因子。

　　將SRS顯微技術與RNAi技術結(jié)合起來，能幫助研究人員在線蟲的活性生理條件下觀察脂肪代謝調(diào)控，而且這種方法無需標記，極大的簡化了樣品準備過程，適用于模式生物的細胞追蹤，也有利于高通量篩選分析。

　　相關方法：受激拉曼散射顯微技術

　　完成人：謝曉亮課題組

　　實驗室：美國貝勒醫(yī)學院分子與人類遺傳學系、赫芬頓老年研究中心 美國麻省總醫(yī)院分子生物學系 美國哈佛大學醫(yī)學院遺傳學系、化學與化學生物學系、物理系 美國哥倫比亞大學化學系