据生物谷官网3月18日消息，美国、德国和丹麦的研究人员利用高通量CRISPR介导的基因组编辑，构建出一个由1310个荧光标记的细胞系组成的文库。通过使用该文库进行配对的免疫纯化-质谱分析（immunopurification–mass spectrometry, IP-MS）和活细胞成像，研究人员还创建了一个包含相应细胞定位和物理相互作用的大型数据集。研究人员应用无监督聚类（unsupervised clustering）和机器学习相结合的方法进行图像分析，使其能够客观地识别具有共同空间或相互作用特征的蛋白，为人类蛋白质组分布提供了新的系统层面的见解。该研究为未知蛋白的表征、高通量筛选以及分化和疾病期间细胞状态的建模开辟了新途径。相关研究成果发表在Science期刊。

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