论述细菌的典型生长曲线及其特点（34平均）

没有人渴望成为普通人。然而，长期以来，科学家们发现将细菌细胞视为"平均"是很方便的。历史上，研究人员一直使用群体水平的方法来研究细菌的生理学。这些方法描述了一个理想化的"平均"细胞的行为，并构成了当前细菌生长模型的基础。

研究人员利用单细胞数据开发了一个修订的框架，以理解细菌系统中细胞生长、DNA复制和分裂之间的联系。

基于平均细胞的模型是有用的，但它们可能无法准确描述单个细胞的真正工作方式。而随着单细胞活体成像技术的出现开辟了新的可能性，现在研究人员有可能窥视单个细胞的生活。在《PLOS遗传学》的一篇新论文中，来自圣路易斯华盛顿大学和普渡大学的一个生物学家和物理学家团队使用实际的单细胞数据创建了一个更新的框架，以了解细菌系统中细胞生长、DNA复制和分裂之间的关系。

华盛顿大学文理学院乔治-威廉和艾琳-科希格-弗赖贝格生物学教授佩特拉-莱文是这篇新论文的作者之一，她对单细胞生物学有着浓厚的兴趣。在她的研究工作中，Levin为我们了解细菌细胞的生长做出了开创性的贡献。

在阿斯彭物理学中心的一次偶然相遇导致了与普渡大学物理学家Srividya Iyer-Biswas的合作，他在基于第一原理的物理理论和高精度单细胞实验方面都有专长。Levin和Iyer-Biswas利用大流行初期带来的Zoom时代开展了他们的虚拟合作，重新审视一些"美丽的、经典的细菌细胞周期模型"，正如Levin所说。

他们发现缺少令人兴奋的部分。问题出在哪里？这些模型依靠的是一个群体中"平均"细胞的行为。但是用平均数来推断一个实际细胞的行为可能会产生误导。

"想象一下，每个细菌都在唱着它自己异想天开的曲子，跟随它自己的节奏，"Iyer-Biswas说。"集体 - 由数百万个细胞组成的群体也有着自己的音乐，其中没有一个声音特别突出，但还是出现了同一首歌。仅仅听到集体的演绎，怎么可能发现个人的歌曲到底是什么？这就是我们所面临的问题。"

"对普通细胞来说是真的，对单个细胞来说不一定是真的。细菌在这方面就像我们一样！"莱文补充说。

在这篇新论文中，Levin和Iyer-Biswas与Sara Sanders（Levin实验室的博士后科学家，最近调到美国国家卫生研究院（NIH））和Kunaal Joshi（Iyer-Biswas实验室的博士生）一起工作，解决一个基本问题。他们想弄清楚这些"异想天开"的单个细菌细胞--或者像一个更典型的物理学家所说的那样，这些随机的细胞--如何设法精巧地协调DNA复制与生长和分裂，从而使整体事件以正确的顺序发生，尽管每个过程都很"嘈杂"。

为了回答这个问题，作者仔细研究了由加州大学圣地亚哥分校的Jun实验室收集的模型生物大肠杆菌的单细胞生长数据。然后他们构建了一个最小的数学模型，该模型捕捉了单个细胞的复杂、随机行为，并准确地匹配了单个细胞数据。

基于平均的细胞行为，其他人已经开始认为DNA复制和细胞分裂的基本细胞周期步骤是相互依赖的。但莱文和桑德斯不是这样看的。

"几十年的遗传和分子研究表明，尽管DNA复制和分裂是明确协调的，但它们并不是相互依赖的，"Levin说。"只要有机制可以防止跨越未复制的染色体进行分裂，或者在不太可能发生的情况下修复这种情况，一切都很好。大肠杆菌并不像真核细胞那样有细胞周期检查点"。

同时，Iyer-Biswas和Joshi意识到，一个简单的方法可以被用来理解单个细胞的数据。每个细胞都有三个独立的（随机的）定时器（相当于上面的异想天开的曲子），每次DNA复制开始时，它们就开始滴答作响，它们的协调决定了细胞周期事件的顺序。

从这个简单的想法出发，Joshi发现他可以根据这三个计时器独立关闭和重置的时间来预测DNA复制的启动、DNA复制的结束和分裂的顺序。他的预测与许多不同生长条件下的单个细胞DNA复制和细胞分裂的现有数据非常吻合。

通过描述DNA复制和细胞分裂之间的随机而非决定性的关系，作者改变了科学家对细胞生物学中一个基本过程的理解。

Iyer-Biswas说："我们的最终目标是围绕生物学中的高精度方法建立一个社区，将理论和实验无缝结合起来。一个更直接的目标是超越系统特定的细节，并提供一个统一的框架，也适用于其他细菌物种。"