随着几代科学家的努力，荧光蛋白已经从*初的GFP衍生到现在的OFP、RFP，也更亮更稳定，它们为活细胞成像注入了新的力量。11月的荧光专题也给了荧光蛋白一个特写，谈了谈荧光蛋白的过去、现在和未来。
巧的是，12月的冷泉港实验手册（CSHProtocols）也聚焦了荧光蛋白的结构和颜色变异体。其中一篇免费的protocol就介绍了目前广泛使用的各种荧光蛋白。文中简要介绍了荧光蛋白的历史，还谈了它们的结构特点和突变改造。
绿色荧光蛋白的突变产生了多种颜色的绚丽荧光蛋白，从蓝色到黄色，覆盖80nm的光谱范围。新的橙色和红色荧光蛋白是来自珊瑚礁和银莲花，它们经过改造，也能用于哺乳动物系统。这些荧光蛋白都带有更多样的发色基团，荧光发射覆盖200nm以上的光谱范围。除了颜色多样外，荧光蛋白的亮度、耐酸性、低聚物特征以及光稳定性都有增强，改善了它们的整体应用。文中还详细介绍了多个不同荧光蛋白变异体，并强调了一些重要的应用要点。
Fluorescent Protein Tracking and Detection: Fluorescent Protein Structure and Color Variants
另外一篇免费的protocol介绍了细胞动力学的计算机图像分析。从活细胞图像中获取定量的数据，是检验分子和细胞过程的机械论假说的关键。目前公认的方法是利用计算机图像来实现这一任务。不过，在实践过程中，研究人员常常会碰到障碍，使细胞生物学中的计算机图像处理陷入困境。
首先，还不太清楚哪种测量是鉴定分子系统所必需的，而且也不知道这些测量对于分子过程的鉴定是否足够。**，即使很好地定义了测量要求，要找到一种软件工具来提取这些数据也是相当困难的。一种解决办法就是研究人员自行开发软件工具。有了商业化和开放源代码的软件包的协助，这在某些应用下是可行的。另一种方法就是研究人员与计算机方面的科学家合作。这样的合作需要计算机专家和生物学家密切配合，共同优化数据获取和分析步骤。本文介绍了一些基本概念，让计算机图像处理在活细胞图像中的应用更成功。
Computational Image Analysis of Cellular Dynamics: A Case StudyBased on Particle Tracking