Новый прорыв в микроскопии раскрывает невидимую жизнь океанов
Техника ультраструктурной экспансионной микроскопии позволила впервые визуализировать внутреннее строение сотен видов планктона, создавая основу для планетарного атласа морских микроорганизмов
Короткое резюме
Международная команда учёных использовала революционную технику ультраструктурной экспансионной микроскопии (U-ExM) для детального изучения внутреннего строения более 200 видов морского планктона, в первую очередь эукариот. Этот метод, разработанный во время пандемии COVID-19, позволяет физически увеличивать биологические образцы до 16 раз, преодолевая ограничения традиционной световой микроскопии и раскрывая ранее недоступные детали клеточной архитектуры.
Исследование сосредоточилось на изучении цитоскелета — сети филаментов, поддерживающих и организующих эукариотические клетки. Учёные смогли картировать организацию микротрубочек и центринов среди различных эволюционных групп, особенно динофлагеллят. Это позволило выявить эволюционные закономерности в развитии клеточных структур и создать одну из наиболее полных карт цитоскелета эукариот, собранных из коллекций морских микроорганизмов в Роскофе (Франция) и Бильбао (Испания).
Работа знаменует начало проекта PlanExM в рамках экспедиции TREC, направленного на создание глобального атласа планктона. Полученные результаты открывают путь к сопоставлению геномных данных с клеточной физиологией в масштабах всего древа жизни и помогут ответить на фундаментальные вопросы эволюции, такие как происхождение митоза и многоклеточности.
Преодоление технических ограничений
U-ExM впервые позволила визуализировать внутренние структуры протистов с прочными клеточными стенками
Масштабное картирование цитоскелета
Создана подробная карта организации микротрубочек и центринов среди 200+ видов эукариот
Эволюционные инсайты
Выявлены закономерности диверсификации клеточной архитектуры в ходе эволюции
Основа для планетарного атласа
Заложены основы для создания глобального атласа микроскопической жизни океанов
Текст сгенерирован с использованием ИИ


