沒有人渴望成為普通人。然而，長期以來，科學家們發現將細菌細胞視為”平均”是很方便的。歷史上，研究人員一直使用群體水平的方法來研究細菌的生理學。這些方法描述了一個理想化的”平均”細胞的行為，並構成了當前細菌生長模型的基礎。

研究人員利用單細胞數據開發了一個修訂的框架，以理解細菌系統中細胞生長、DNA複製和分裂之間的聯繫。

基於平均細胞的模型是有用的，但它們可能無法準確描述單個細胞的真正工作方式。而隨著單細胞活體成像技術的出現開闢了新的可能性，現在研究人員有可能窺視單個細胞的生活。在《PLOS遺傳學》的一篇新論文中，來自聖路易斯華盛頓大學和普渡大學的一個生物學家和物理學家團隊使用實際的單細胞數據創建了一個更新的框架，以了解細菌系統中細胞生長、DNA複製和分裂之間的關係。

華盛頓大學文理學院喬治-威廉和艾琳-科希格-弗賴貝格生物學教授佩特拉-萊文是這篇新論文的作者之一，她對單細胞生物學有著濃厚的興趣。在她的研究工作中，Levin為我們了解細菌細胞的生長做出了開創性的貢獻。

在阿斯彭物理學中心的一次偶然相遇導致了與普渡大學物理學家Srividya Iyer-Biswas的合作，他在基於第一原理的物理理論和高精度單細胞實驗方面都有專長。Levin和Iyer-Biswas利用大流行初期帶來的Zoom時代開展了他們的虛擬合作，重新審視一些”美麗的、經典的細菌細胞週期模型”，正如Levin所說。

他們發現缺少令人興奮的部分。問題出在哪裡？這些模型依靠的是一個群體中”平均”細胞的行為。但是用平均數來推斷一個實際細胞的行為可能會產生誤導。

“想像一下，每個細菌都在唱著它自己異想天開的曲子，跟隨它自己的節奏，”Iyer-Biswas說。”集體- 由數百萬個細胞組成的群體也有著自己的音樂，其中沒有一個聲音特別突出，但還是出現了同一首歌。僅僅聽到集體的演繹，怎麼可能發現個人的歌曲到底是什麼？這就是我們所面臨的問題。”

“對普通細胞來說是真的，對單個細胞來說不一定是真的。細菌在這方面就像我們一樣！”萊文補充說。

在這篇新論文中，Levin和Iyer-Biswas與Sara Sanders（Levin實驗室的博士後科學家，最近調到美國國家衛生研究院（NIH））和Kunaal Joshi（Iyer-Biswas實驗室的博士生）一起工作，解決一個基本問題。他們想弄清楚這些”異想天開”的單個細菌細胞–或者像一個更典型的物理學家所說的那樣，這些隨機的細胞–如何設法精巧地協調DNA複製與生長和分裂，從而使整體事件以正確的順序發生，儘管每個過程都很”嘈雜”。

為了回答這個問題，作者仔細研究了由加州大學聖地亞哥分校的Jun實驗室收集的模型生物大腸桿菌的單細胞生長數據。然後他們構建了一個最小的數學模型，該模型捕捉了單個細胞的複雜、隨機行為，並準確地匹配了單個細胞數據。

基於平均的細胞行為，其他人已經開始認為DNA複製和細胞分裂的基本細胞週期步驟是相互依賴的。但萊文和桑德斯不是這樣看的。

“幾十年的遺傳和分子研究表明，儘管DNA複製和分裂是明確協調的，但它們並不是相互依賴的，”Levin說。”只要有機制可以防止跨越未復制的染色體進行分裂，或者在不太可能發生的情況下修復這種情況，一切都很好。大腸桿菌並不像真核細胞那樣有細胞週期檢查點”。

同時，Iyer-Biswas和Joshi意識到，一個簡單的方法可以被用來理解單個細胞的數據。每個細胞都有三個獨立的（隨機的）定時器（相當於上面的異想天開的曲子），每次DNA複製開始時，它們就開始滴答作響，它們的協調決定了細胞週期事件的順序。

從這個簡單的想法出發，Joshi發現他可以根據這三個計時器獨立關閉和重置的時間來預測DNA複製的啟動、DNA複製的結束和分裂的順序。他的預測與許多不同生長條件下的單個細胞DNA複製和細胞分裂的現有數據非常吻合。

通過描述DNA複製和細胞分裂之間的隨機而非決定性的關係，作者改變了科學家對細胞生物學中一個基本過程的理解。

Iyer-Biswas說：”我們的最終目標是圍繞生物學中的高精度方法建立一個社區，將理論和實驗無縫結合起來。一個更直接的目標是超越系統特定的細節，並提供一個統一的框架，也適用於其他細菌物種。”