生長在培養皿中的細胞并不是一個統一的體系，存在隨機的，對外部信號作出反應的變化。外部變化的來源之一就是細胞的微環境，正如瑞士蘇黎世大學的 Lucas Pelkmans, Berend Snijder和他們的同事之前所發現的，微環境特征，比如細胞濃度——即所謂的“群體環境效應”（population context effects），對生物進程會造成極大的影響。

這樣的群體效應也會影響研究干擾的結果，比如RNAi基因沉默。近期來自瑞士蘇黎世大學等處的這一研究小組又再次發表文章：“Single-cell analysis of population context advances RNAi screening at multiple levels”，系統分析了細胞中群體效應對siRNA造成的影響，并介紹了了解并針對這些效應的方法。
研究人員首先從兩組siRNA篩選圖像數據入手：34個小規模siRNA篩選（大約50個基因），以及7個大規模siRNA篩選（大約7000個基因），這些siRNA篩選主要用于檢測四種不同的HeLancet細胞株受到十七種病毒的感染情況。

與之前研究的結果一致，研究人員發現群體效應會影響病毒感染的水平，并且他們還發現這種關聯存在一種模型，能預測到siRNA治療后，大部分的被測病毒感染水平。這說明分析篩選中的某些表型實際上是來自細胞中siRNA的間接影響。
 

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“簡而言之”，Pelkmans解釋道，“如果你發現一個病毒喜歡感染非常密集生長的細胞，那么當你沉默一個會減少細胞生長的基因的時候，就會在細胞密度小的群體，得到正確的感染狀態，這個模型就能預測到這一點”，Pelkmans強調說，但是這種群體效應很復雜，不能只通過細胞數量來進行預測。
對于這一模型無法*解釋表型的siRNA治療情況，siRNA會通過直接細胞效應，擾亂病毒感染，根據這一推論，Pelkmans和他的同事利用他們的模型，區分了直接與間接影響表型的siRNAs，而且他們還利用Bayesian模型，分析了引發觀察到的表型變化的因果關聯。

這樣將對siRNA篩選結果產生直接和間接的影響區分開來，有什么作用呢？zui顯著的作用，就是無論是小規模，還是大規模病毒感染篩選，如果將間接群體效應的影響去除，那么排在前列的基因就會發生大幅變化。比如SV40病毒感染，如果去除間接影響siRNAs的因素，那么就會影響病毒侵入的基因種類。
糾正間接siRNA效應還能促進不同細胞系篩選之間的重疊，甚至在某些情況下，是不同實驗室之間出現的重疊。這種改進還能在病毒感染之外，指出篩選檢測的幾種生物特性：細胞器豐度，細胞大小，或者細胞內*水平。去除間接效應，也能增加靶向同一基因的多重siRNAs獲得表型的一致性。

但是Pelkmans和Snijder emphasize也強調道，這種改進的主要影響是篩選結果，以及某個特定篩選的排列變化，“這樣做產生的結果主要基于基因組的不同”，Pelkmans說，“而且據我們所知，這也著重于細胞生物生物學的直接調控因子。”
考慮到細胞異質性是廣泛存在一種現象，間接影響的更正將能改善幾種類型圖像篩選的數據質量，Pelkmans建議其他進行siRNA篩選的研究人員，應該考慮到其研究中群體效應的影響。如果是這樣，那么這項研究中指出的方法就能幫助他們重新制定結果基因列表，從而能把更多努力放在那些zui感興趣的基因上。

來源：生物通