naturemethods资讯

Nature Methods | 突破分辨率极限：4Pi-SIM开启纳米尺度生命观察新纪元

在探索生命奥秘的过程中，研究人员一直试图通过更高分辨率的显微技术窥探细胞内部的动态结构。然而，传统显微镜因光的衍射限制，无法清晰地分辨200纳米以下的细胞特征，这极大限制了人们对亚细胞结构的理解。近年来，超分辨率显微技术的出现，突破了这一瓶颈，成为细胞生物学研

得益于独特的基因构成、出色的迷宫导航能力以及对奶酪的喜爱，小鼠长期以来一直是行为学和神经学研究的理想模型。近年来，随着虚拟现实（VR）技术的发展，小鼠进入了新的研究领域——沉浸式虚拟环境。康奈尔大学的研究人员最近开发了一种微型VR头显——MouseGoggle

得益于独特的基因构成、出色的迷宫导航能力以及对奶酪的喜爱，小鼠长期以来一直是行为学和神经学研究的理想模型。近年来，随着虚拟现实（VR）技术的发展，小鼠进入了新的研究领域——沉浸式虚拟环境。康奈尔大学的研究人员最近开发了一种微型VR头显——MouseGoggle

在生命科学的前沿领域，研究人员正努力揭开人体组织与细胞的复杂面纱，而单细胞测序技术（Single-Cell Sequencing）的飞速发展为我们提供了前所未有的工具。通过单细胞技术，研究人员可以在单个细胞水平上对基因表达、调控机制和细胞异质性进行深度解析，这

近日，空间蛋白质组学（spatial proteomics）被 Nature Methods 评选为2024年度技术，引起了科研人员的关注，正如人类喜欢探索和绘制地图，如今我们正利用最前沿的方法绘制生物系统的 “蛋白质地图”，以更好地理解细胞、组织、器官和有

在大脑的微观世界中，隐藏着人类智慧、感知与情感的奥秘。然而，这一复杂结构的发育和功能如何受到遗传变异的影响，仍是研究人员长期探讨的谜题。随着多能干细胞（pluripotent stem cells, PSCs）技术的发展，脑类器官（cortical brain

现如今，癌症等重要疾病的诊断标志物需要借助更精确的疾病轨迹预测模型，空间蛋白质组技术使得这样的精细化研究成为可能，因而越来越多的科研工作者更倾向于选择空间蛋白质组学技术，并用其探究癌症的致病机制及潜在治疗靶点。总之，空间蛋白质组学技术已广泛应用于癌症及精准医学

2024年12月6日，备受瞩目的《Nature Methods》年度方法评选结果正式揭晓，空间蛋白质组学技术入选。作为Nature出版集团旗下的权威科学期刊，《Nature Methods》在生命科学领域享有极高的声誉，其严谨的评审流程、卓越的学术品质以及前瞻

科学的发展，往往从宏观走向微观，再由微观延伸到具体。在过去几十年里，生命科学的研究已经从对细胞的基本功能了解，逐渐深入到对单细胞水平甚至亚细胞结构的精细描绘。而“人体图谱”（Human Atlas）项目的兴起，正是这一科学探索过程中的重要里程碑。这些图谱不仅帮

造血系统是维持人体健康的重要基石，负责产生血液中的红细胞、白细胞和血小板。这一系统的核心，是一种特殊的细胞——造血干细胞（Hematopoietic Stem Cells，HSCs）。它们以极高的多能性和自我更新能力，为人体提供源源不断的新鲜血液。然而，随着年

主要基于近来空间蛋白质组技术在深度和广度方面的提升（主要是multiplexing能力的提升；通过多轮标记、barcoding以及空间分辨质谱等），及其在各种图谱计划中的应用，从而为生物系统复杂性及其生理病理机制带来新见解[1]。

分子结构预测是生物信息学的“圣杯”，2024年诺贝尔化学奖授予了AI蛋白质结构预测系统AlphaFold的两位开发者，标志着人工智能（AI）预测方法能给生命科学研究带来革命性推进。然而，AlphaFold仍然未解决核酸结构预测的问题，RNA三维结构预测领域仍亟

随着技术的不断进步，我们对生物体内各类分子的认识逐渐加深。然而，这些分子如何在时间和空间中协同作用以维持生命的基本功能，仍然是科学界未解的重要谜题。传统的组学技术在解析生物分子的动态过程时常常受限于整体性和时间维度的缺乏。纳米孔技术的出现为单分子时间组学研究提