生长在培养皿中的细胞并不是一个统一的体系，存在随机的，对外部信号作出反应的变化。外部变化的来源之一就是细胞的微环境，正如瑞士苏黎世大学的 Lucas Pelkmans, Berend Snijder和他们的同事之前所发现的，微环境特征，比如细胞浓度——即所谓的“群体环境效应”（population context effects），对生物进程会造成极大的影响。

这样的群体效应也会影响研究干扰的结果，比如RNAi基因沉默。近期来自瑞士苏黎世大学等处的这一研究小组又再次发表文章：“Single-cell analysis of population context advances RNAi screening at multiple levels”，系统分析了细胞中群体效应对siRNA造成的影响，并介绍了了解并针对这些效应的方法。
研究人员首先从两组siRNA筛选图像数据入手：34个小规模siRNA筛选（大约50个基因），以及7个大规模siRNA筛选（大约7000个基因），这些siRNA筛选主要用于检测四种不同的HeLancet细胞株受到十七种病毒的感染情况。

与之前研究的结果一致，研究人员发现群体效应会影响病毒感染的水平，并且他们还发现这种关联存在一种模型，能预测到siRNA治疗后，大部分的被测病毒感染水平。这说明分析筛选中的某些表型实际上是来自细胞中siRNA的间接影响。
 

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“简而言之”，Pelkmans解释道，“如果你发现一个病毒喜欢感染非常密集生长的细胞，那么当你沉默一个会减少细胞生长的基因的时候，就会在细胞密度小的群体，得到正确的感染状态，这个模型就能预测到这一点”，Pelkmans强调说，但是这种群体效应很复杂，不能只通过细胞数量来进行预测。
对于这一模型无法*解释表型的siRNA治疗情况，siRNA会通过直接细胞效应，扰乱病毒感染，根据这一推论，Pelkmans和他的同事利用他们的模型，区分了直接与间接影响表型的siRNAs，而且他们还利用Bayesian模型，分析了引发观察到的表型变化的因果关联。

这样将对siRNA筛选结果产生直接和间接的影响区分开来，有什么作用呢？zui显著的作用，就是无论是小规模，还是大规模病毒感染筛选，如果将间接群体效应的影响去除，那么排在前列的基因就会发生大幅变化。比如SV40病毒感染，如果去除间接影响siRNAs的因素，那么就会影响病毒侵入的基因种类。
纠正间接siRNA效应还能促进不同细胞系筛选之间的重叠，甚至在某些情况下，是不同实验室之间出现的重叠。这种改进还能在病毒感染之外，指出筛选检测的几种生物特性：细胞器丰度，细胞大小，或者细胞内*水平。去除间接效应，也能增加靶向同一基因的多重siRNAs获得表型的一致性。

但是Pelkmans和Snijder emphasize也强调道，这种改进的主要影响是筛选结果，以及某个特定筛选的排列变化，“这样做产生的结果主要基于基因组的不同”，Pelkmans说，“而且据我们所知，这也着重于细胞生物生物学的直接调控因子。”
考虑到细胞异质性是广泛存在一种现象，间接影响的更正将能改善几种类型图像筛选的数据质量，Pelkmans建议其他进行siRNA筛选的研究人员，应该考虑到其研究中群体效应的影响。如果是这样，那么这项研究中指出的方法就能帮助他们重新制定结果基因列表，从而能把更多努力放在那些zui感兴趣的基因上。

来源：生物通