BioTechniques期刊主编Michelle Itano（美国北卡罗来纳大学教堂山分校）近日分享了该刊近三个月发表的部分论文，内容涵盖RNAi筛选的质控流程、小鼠基因型检测的PCR替代方法，以及深度学习在生物显微图像分析中的应用进展。

RNAi筛选：用质控框架提升可重复性

RNA干扰（RNAi）筛选是功能基因组学中常用的研究手段，通过递送合成小干扰RNA（siRNA）实现序列特异性基因沉默。然而，由于实验设计与执行过程中的变异，获得可重复的读数始终是一大挑战。

为此，论文作者开发了一套旨在提升RNAi筛选实验质量与可重复性的工作流程。该流程将72小时内多次采集的绿色荧光蛋白（GFP）荧光测量与终点XTT代谢检测相结合，用以评估细胞活性。作者同时建立了一套配套的质量控制（QC）步骤，用于评估对照分离度、变异性和重复一致性，从而判断实验表现。借助这一QC框架，作者确认72小时是下游命中识别的可靠终点。通过确定最佳检测时间点并实现实验表现的持续评估，该工作流程与QC框架相结合，可帮助研究人员更有把握地设计RNAi筛选实验，提升可重复性与数据质量。

PCR方法检测抗弓形虫脑炎小鼠基因

另一项研究描述了一种基于PCR的方法，可从活体小鼠的耳组织活检样本中检测H2-Ld基因。该基因赋予小鼠对弓形虫（Toxoplasma gondii）感染所致脑炎的天然抗性。传统上，这一基因通过脾组织的流式细胞术分析来检测，需要处死小鼠或进行侵入性脾切除，涉及健康与动物福利方面的考量。研究人员描述的方法利用PCR检测H2-Ld基因，可使用耳组织活检样本，在降低成本与准备时间的同时保全小鼠生命。该方法使研究人员更容易筛选出具有目标基因型的小鼠，用于繁育或其他体内实验操作。

深度学习：超越分割的显微图像分析

人工智能在生物研究中的应用持续扩展，正改变从实验设计、图像分析到生物学解读的各个环节。一篇综述探讨了深度学习如何被整合进显微成像领域，涵盖从实验设计到图像处理与分析的全过程。作者讨论了深度学习在支持复杂细胞模式识别自动化方面的作用，减少了对人工特征选择的依赖。综述还展望了闭环显微成像的未来：深度学习可用于分析图像并实时指导后续实验步骤，使实验能够根据所获结果进行调整。作者同时强调，AI模型需要经过严格验证，以确保结果可靠、准确且具有生物学意义。

来源：BioTechniques（英文原文，生物航编译，内容以原文为准）