QSR：定量的なスーパー解像度分析ツールは、生きたヒト細胞におけるRNAポリメラーゼIの細胞周期依存の組織を明らかにしています

単一分子ベースの超解像度データの定量分析のための分析ツールであるQSRを提示します。このソフトウェアは、生細胞の超解像度データにおけるタンパク質クラスターの厳密な空間的および時間的特徴付けのための複数のアルゴリズムを統合するオープンソースプラットフォームとして作成されています。まず、RNAポリメラーゼII（POL II）のサンプルライブセルデータを使用して、非常に動的なサブ分割クラスターの例としてQSRを説明します。次に、QSRを利用して、細胞周期全体で、生きたヒト細胞における内因性RNAポリメラーゼI（Pol I）の組織とダイナミクスを調査します。私たちの分析では、Pol Iの以前に特徴付けられていない過渡的なクラスタリングが明らかになりました。PolIクラスターの安定した一時的な集団の両方が個々の生細胞と共存し、その相対的な部分は、グローバルな遺伝子発現と相関する方法で異なります。したがって、QSRは、ライブセルで直接空間的および時間的解像度が非常に高いタンパク質組織とダイナミクスの研究を促進するのに役立ちます。

We present qSR, an analytical tool for the quantitative analysis of single molecule based super-resolution data. The software is created as an open-source platform integrating multiple algorithms for rigorous spatial and temporal characterizations of protein clusters in super-resolution data of living cells. First, we illustrate qSR using a sample live cell data of RNA Polymerase II (Pol II) as an example of highly dynamic sub-diffractive clusters. Then we utilize qSR to investigate the organization and dynamics of endogenous RNA Polymerase I (Pol I) in live human cells, throughout the cell cycle. Our analysis reveals a previously uncharacterized transient clustering of Pol I. Both stable and transient populations of Pol I clusters co-exist in individual living cells, and their relative fraction vary during cell cycle, in a manner correlating with global gene expression. Thus, qSR serves to facilitate the study of protein organization and dynamics with very high spatial and temporal resolutions directly in live cell.