Stell dir vor, du könntest winzige Moleküle sehen und sortieren, die kleiner als ein Staubkorn sind. Forschende haben eine Methode entwickelt, die das möglich macht.
Hast du schon mal von Fluoreszenz gehört? Das ist ein Phänomen, bei dem bestimmte Stoffe im Dunkeln leuchten, wenn sie Licht bekommen. Forschende nutzen diese Eigenschaft, um winzige Moleküle zu untersuchen. Diese Moleküle sind so klein, dass man sie mit bloßem Auge nicht sehen kann. Sie leuchten auf, wenn sie mit Licht bestrahlt werden, und das hilft den Forschenden, sie zu beobachten.
Was die Forschenden herausgefunden haben
Die Forschenden haben ein System namens DASH entwickelt. DASH kann die Fluoreszenz-Ereignisse von einzelnen Molekülen automatisch sortieren und analysieren. Das bedeutet, dass sie keine manuellen Einstellungen mehr brauchen und das System auch von verschiedenen Personen und unter unterschiedlichen Bedingungen gut funktioniert. Sie haben das System an einem Beispiel getestet, bei dem ein Enzym namens Cas12a DNA schneidet. DASH konnte die verschiedenen Schritte des Schneidens genau verfolgen und analysieren.
Wie haben sie das gemacht?
Um das zu erreichen, haben die Forschenden eine Methode namens Deep Learning verwendet. Das ist eine Art von künstlicher Intelligenz, die lernen kann, Muster zu erkennen. DASH analysiert die Fluoreszenz-Signale und ordnet sie automatisch verschiedenen Zuständen zu. Das System kann auch zwischen verschiedenen Arten von Molekülen unterscheiden, ohne dass jemand manuell eingreifen muss. Es ist so, als ob DASH ein Detektiv wäre, der die Moleküle beobachtet und ihre Aktivitäten aufzeichnet.
Warum ist das wichtig?
Diese Methode ist wichtig, weil sie die Analyse von Molekülen viel schneller und genauer macht. Früher mussten Forschende viel Zeit und Erfahrung investieren, um die Daten zu sortieren und zu analysieren. Mit DASH können sie das viel effizienter tun. Das hilft ihnen, besser zu verstehen, wie Moleküle in lebenden Zellen arbeiten und wie sie sich verändern. Das ist besonders wichtig für die Erforschung von Krankheiten und die Entwicklung neuer Medikamente.
Du willst mehr über die Studie wissen?
Die Forschenden, die an diesem Projekt gearbeitet haben, sind Wenqi Zeng, Shuqi Zhou, Yuan Yao und Chunlai Chen. Sie haben ihre Ergebnisse in einem wissenschaftlichen Artikel veröffentlicht.