《Nature Communications》：Utilizing the predictable binding kinetics of DNA-PAINT to denoise super-resolution images
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本研究针对DNA-PAINT技术中非特异性结合信号干扰的难题，提出通过统计学检验区分特异性/非特异性相互作用的去噪方法。以黑腹果蝇卵室镶嵌上皮组织为模型，成功去除>90%的非特异性信号，显著提升超分辨图像质量，为蛋白质定量和空间关系测量提供关键技术支撑。
在生命科学的研究中，看清细胞中微小结构的细节至关重要。传统光学显微镜的分辨率有限，无法突破衍射极限，难以分辨纳米尺度的生物大分子。超分辨率显微技术的出现打破了这一局限，其中DNA-PAINT（DNA-Point Accumulation for Imaging in Nanoscale Topography）因其可定量、多路复用的优势备受关注。该技术利用荧光标记的成像链与靶蛋白上锚定链的可预测结合动力学实现纳米级精确定位。
然而DNA-PAINT技术在实际应用中面临显著挑战。成像链与样本的非特异性结合会产生大量背景噪声，这些信号与特异性结合信号难以区分，严重影响图像质量和定量分析的准确性。尤其在复杂生物样本如果蝇卵室上皮组织中，非特异性结合问题更为突出，制约了该技术在蛋白质相互作用研究和空间定量分析中的应用。
为攻克这一难题，研究团队开发了一种基于统计学检验的创新去噪方法。该方法的核心思想是利用DNA特异性结合具有可预测动力学特性的原理，通过统计模型区分特异性与非特异性结合事件。研究人员以黑腹果蝇（Drosophila melanogaster）卵室镶嵌上皮组织为模型系统，验证了该方法的有效性。实验结果表明，该方法能够去除超分辨图像中>90%的非特异性信号，这些信号在传统方法中难以识别和消除。
技术的突破带来了多方面的提升。去噪后的DNA-PAINT图像质量显著改善，信噪比大幅提高，使得蛋白质的精确定位和定量分析成为可能。这对于研究蛋白质在细胞中的空间分布规律、相互作用网络以及表达水平的变化具有重要意义。该方法为超分辨率成像技术在生命科学领域的深入应用提供了新的技术支撑，特别是在需要高精度定量分析的场景下展现出独特价值。
研究过程中，团队主要采用了DNA-PAINT超分辨率成像技术，结合统计学模型分析结合动力学特性。利用黑腹果蝇卵室上皮组织作为生物样本，通过对比去噪前后的图像效果，验证了方法的可靠性。技术流程包括样本制备、图像采集、数据处理和统计分析等关键环节。
方法开发与验证
研究人员建立了基于结合动力学特征的统计判别模型，通过分析结合事件的持续时间特征来区分特异性与非特异性相互作用。该方法充分利用了DNA杂交反应的可预测性，实现了对噪声信号的精准识别。
生物样本应用
在黑腹果蝇卵室上皮组织中的应用证明，该方法能有效去除复杂生物环境中的非特异性信号。上皮组织样本包含多种细胞类型和复杂的细胞外基质，是验证方法鲁棒性的理想模型。
定量性能评估
通过系统比较去噪前后的图像质量指标，研究显示信噪比提升显著，空间定位精度提高。定量分析表明，去噪后蛋白质簇的识别准确性和尺寸测量可靠性都得到明显改善。
本研究成功开发了一种针对DNA-PAINT技术的有效去噪方法，通过统计学检验区分特异性与非特异性结合事件，显著提升了超分辨图像质量。在果蝇卵室上皮组织中的应用证明，该方法能去除>90%的非特异性信号，为蛋白质空间定位和定量研究提供了可靠工具。该成果对推动超分辨率成像在复杂生物样本中的应用具有重要意义，为后续的多路复用研究和定量分析奠定了坚实基础。方法的普适性使其有望扩展到其他基于单分子定位的超分辨率技术中，推动整个领域的技术进步。
