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[学术文献 ] 哈佛大学等揭示从新石器时代到青铜时代的北黑海地区基因历史 进入全文
Nature
2025年2月5日，哈佛大学David Reich和Iosif Lazaridis与美国大峡谷州立大学Alexey G. Nikitin研究团队在Nature发表题为“A genomic history of the North Pontic Region from the Neolithic to the Bronze Age”研究论文。文章的核心内容是关于北黑海地区（North Pontic Region, NPR）从新石器时代到青铜时代的人口遗传历史。研究团队通过对81个史前北黑海个体的全基因组数据进行分析，揭示了该地区人群的遗传构成。北黑海地区的狩猎采集者具有来自巴尔干和东部狩猎采集者、欧洲农民以及偶尔的高加索狩猎采集者的遗传成分。在铜石并用时期，来自高加索-伏尔加地区的移民绕过当地狩猎采集者，与特里皮利亚农民混合，形成了乌萨托夫文化（Usatove culture）的人群。与此同时，另一波来自同一地区的移民与狩猎采集者而非农民混合，形成了塞列德尼伊斯提赫人（Serednii Stih people）。第三波移民是雅姆纳人（Yamna），他们是塞列德尼伊斯提赫人的后代，形成于公元前4000年左右，并在早青铜时代（公元前3300年）开始扩张。研究还发现，北黑海地区的人群在传播基因和文化方面采取了灵活的策略，这可能解释了他们在欧亚大陆的成功扩张。文章还探讨了北黑海地区新石器时代晚期的人口动态，揭示了该地区的人群是如何在不同阶段的迁移和混合中形成的。通过对这些古代DNA数据的分析，研究为理解北黑海地区在史前时期的人口流动和文化变迁提供了新的视角。
[学术文献 ] 耶鲁大学基因组重编码技术使大肠杆菌能使用非标准密码子 进入全文
Nature
2025年2月5日，耶鲁大学Jesse Rinehart和Farren J. Isaacs研究团队在Nature发表题为“Engineering a genomically recoded organism with one stop codon”研究论文。文章介绍了一种基因工程方法，利用特定的终止密码子重编程大肠杆菌，使其能够将四种密码子重新分配为非简并功能。研究团队通过替换大肠杆菌（Escherichia coli）基因组中的1,195个TGA终止密码子为同义的TAA密码子，并对释放因子2（RF2）和色氨酸tRNA（tRNATrp）进行工程改造，以减少对UGA密码子的天然识别，从而将翻译功能完全压缩到单一密码子中。Ochre利用UAA作为唯一的终止密码子，UGG编码色氨酸，而UAG和UGA被重新分配用于在单个蛋白质中多点插入两种不同的非标准氨基酸，准确率超过99%。这一成果是朝着构建64个密码子的非简并密码子表的重要一步，为精确生产具有非天然编码化学性质的多功能合成蛋白提供了可能，这些蛋白在生物技术和生物治疗领域具有广泛的应用前景。文章还详细介绍了构建ΔTAG/ΔTGA重编码菌株的过程，包括通过多轮MAGE（Multiplex Automated Genomic Engineering）和CAGE（Conjugative Assembly Genome Engineering）技术对基因组进行编辑和组装，以及对RF2和tRNATrp进行的工程改造。研究结果表明，通过这些改造，Ochre菌株能够实现对UAG和UGA密码子的精确重新分配，并且在生长和代谢方面表现出一定的适应性。
[学术文献 ] 湖南农业大学在油菜黄籽高油研究方面取得突破性进展 进入全文
PNAS
2025年2月4日，国际著名学术期刊PNAS在线发表了湖南农业大学刘忠松教授团队联合国内外多家单位完成的题为“Natural variations in TT8and its neigboring STK confer yellow seed with elevated oil content in Brassica juncea”的研究论文。该研究揭示了芥菜型油菜黄籽性状的调控基因、作用机制、起源进化以及黄籽为什么高油的问题，为黄籽高油油菜新品种设计育种提供了新的研究思路、基因资源和技术方法。植物种子颜色作为一种形态特征，表现出广泛变异，且通常与种子的萌发和品质密切相关。在芸薹属植物中，种子颜色多为黑色或褐色，但在芥菜型油菜、白菜型油菜和埃塞俄比亚芥中存在自然变异的黄色种子（黄籽）。前人研究表明黄籽油菜的含油量显著高于黑/褐籽油菜，因此，黄籽育种也成为了油菜品种选育的一个重要目标。然而，在油菜中黄色种子形成的分子机制及其高含油量的原因仍不完全清楚，人们对黄籽突变体的确切起源地和突变发生的时间知之甚少。因此，探明其来源对于种质资源收集、保护以及黄籽高油油菜育种至关重要。在对芥菜型油菜四川黄籽（SY）和紫叶芥（PM）全基因组T2T组装和包含芥菜型油菜在内的480份芥菜种质资源重测序的基础上，通过全基因组关联分析和连锁作图，图位克隆出芥菜型油菜黄籽性状调控基因bHLH转录因子基因TT8s。进一步利用四川黄籽（SY）及其近等基因系进行转录组分析、代谢组分析以及酵母单杂交实验分析，发现黄籽突变基因tt8s不能与 4-二氢黄酮醇还原酶（DFR）基因启动子结合，从而不能激活DFR基因的表达，阻止了原花色素底物的合成，导致种皮不积累原花色素而透明，种子呈现胚的黄色。在团队之前的研究中，发现芥菜约在 8000~14000 年前起源于西亚（Nature Genetics，2021）。通过分析全球43个国家和地区收集的1002份芥菜种质资源的TT8s基因等位变异，发现A09和B08染色体TT8基因分别有 7 个和 6 个等位变异，这些等位变异构成了14种单倍型，其中单倍型（Hap）1 为野生型，Hap2 ~ 8 为单个TT8基因突变型，其种子表型为黑/褐色，而 Hap9~14 为两个TT8基因同时突变型，其种子表型为黄色。通过最大似然系统发育分析估算黄籽单倍型的分化时间，发现Hap9 起源最早，大约在2300 年前形成，而Hap12 和Hap14 起源迟，大约在300年前形成。进一步通过单倍型网络分析，发现Hap2和Hap6 是通向Hap9的桥梁。Hap2在芥菜的起源地西亚就发生突变，携带 tt8.b1等位突变，然后沿着草原路线传播到中国西北地区，而Hap6是在传播到印度后发生突变，携带 tt8.a1 等位基因，然后沿着南方丝绸之路传播到中国西南地区，这两种单倍型在中国西南地区相遇，通过渐渗杂交演化出Hap9。此外，其他所有黄籽单倍型只在中国西南地区检测到，进一步支持黄籽芥菜型油菜是中国西南地区单一起源的观点。通过对多环境种植的480份芥菜种质的含油量、种子颜色、粒重和皮壳率测定和全基因组关联分析，发现除TT8s基因外，与其紧密连锁的MADS转录因子基因STKs也显著关联。在TT8 + STK基因组合中，共发现7个单倍型，其中黄籽种质为TT8 + STK_Hap 7，含油量高、籽粒大。从每一个单倍型随机选2份种质，通过在两地种植，收集种子和种皮进行转录组分析，并构建基因共表达网络，发现TT8s和 STKs两个核心基因相互连接，且与类黄酮代谢相关的 51 个和 52 个基因以及脂质/脂肪酸代谢相关的 74 个和 85 个基因相连。TT8s和STKs相互拮抗，但形成一个转录调控网络，调控下游基因从而调控含油量积累和粒重。新发现的STKs基因与TT8基因协同调控黄籽油菜的种子颜色、低皮壳率和高油分积累，揭示出黄籽油菜为什么含油高的分子基础。
[学术文献 ] 中国农大揭示蜜蜂菌种如何克服竞争实现共生 进入全文
The ISME Journal
2025年2月2日，中国农业大学的周欣、张雪研究团队在《The ISME Journal》发表题为“Life history strategies complement niche partitioning to support the coexistence of closely related Gilliamella species in the bee gut”研究论文。详细探讨了五种Gilliamella菌适应蜜蜂肠道环境的分子机制，揭示了它们在多糖代谢能力上的分化以及对于公共单糖底物的不同生长速率和数量策略（r/K策略）的选择，在促进不同菌种适应变化的肠道环境和实现共存方面扮演的重要角色。传统生态学理论认为，近源菌种由于资源利用的高度重叠难以长期共存。尽管已有研究表明生态位分化有助于菌种共存，但考虑到肠道环境的动态变化特性，理解细菌如何在这种不断变化的资源条件下实现共存，对于解析肠道微生物群多样性维持机制至关重要。本研究聚焦于东方蜜蜂中的核心菌属Gilliamella，通过广泛的分离和组学测序证实，这种特定于东方蜜蜂的Gilliamella菌属主要分为五个菌种，它们在不同地域的蜜蜂个体中广泛共存且具有多样的菌种组成。进一步的研究表明，这五个Gilliamella菌种在多糖代谢能力上有显著差异，可分为“多糖降解者”和“非多糖降解者”，并在不同的营养环境下采取不同的生存策略，以适应动态变化的肠道环境，从而实现共存。这一发现不仅提供了关于肠道微生物群组装和稳定性的新见解，也为优化蜂群健康管理及提高蜜蜂抗逆性提供了科学依据。
[学术文献 ] 剑桥大学揭示半乳糖基修饰在植物细胞壁形态建成中的功能机制 进入全文
Nature Communications
2025年1月31日，剑桥大学生物化学系Paul Dupree团队在Nature Communications发表了题为“Glucomannan engineering highlights roles of galactosyl modification in fine-tuning cellulose-glucomannan interaction in Arabidopsis cell walls”的研究论文。在该研究中作者展示了来自具有不同β-甘露聚糖结构的代表性植物物种的四种甘露糖基转移酶（MAGTs）在体外对主链受体底物的识别存在差异。利用这些α-半乳糖基转移酶（MAGTs）和合成生物学方法在拟南芥次生细胞壁中实现了葡甘露聚糖工程改造。生化分析和固态魔角旋转（MAS）核磁共振（NMR）光谱表明，植物体内聚合物的行为取决于半乳糖基化程度。并提出，Gal的存在促进了乙酰化半乳甘露聚糖AcGGM与纤维素的结合，但过量且聚集的Gal侧链对AcGGM与纤维素的相互作用则表现出相反的效果。这些发现表明，植物通过调整葡甘露聚糖上的半乳糖基修饰来构建合适的细胞壁结构，为改变木质纤维素生物质的特性以实现更好的利用铺平了道路。研究人员首先检测了它们在由象牙果制备的同聚甘露糖上的活性。CtMAGT产生了半乳糖基化的寡糖，与之前关于瓜尔豆合成半乳甘露聚糖的报道一致。而且发现PtMAGT产物中寡糖的迁移情况与其它产物存在细微差异。分析表明，这种类型的MAGT对葡萄糖的识别可能是裸子植物的共同特征。为了进一步在体内研究MAGT受体特异性的差异，研究人员对拟南芥的 magt1 突变体进行了互补实验。表达AtMAGT1和CtMAGT的植株种子黏液中葡甘露聚糖的甘露聚糖酶 CjMan26A 消化图谱结构呈现出均匀间隔的GAGM、GAGAGM 以及更长的结构，与野生型种子黏液相似。GA/GM的相对比例表明，超过 90% 的甘露糖基残基发生了半乳糖基化，这表明AtMAGT2在黏液葡甘露聚糖上具有很高的活性。结合该研究，笔者认为底物识别确实因来源植物物种的不同而有所差异，甚至在同一种植物中不同的同工酶之间也存在差异。这表明自然界中发现的多种β-甘露聚糖结 构是 MAGT 选择性修饰的结果。为了探究在植物体内能否通过不同底物特异性的MAGT对AcGGM的半乳糖基化进行精细调节，将MAGT基因置于IRX3 启动子（一种次生细胞壁特异性启动子）的控制下，转入野生型拟南芥，通过CjMan26A甘露聚糖酶、β甘露糖苷酶和β-葡萄糖苷酶的联合消化对AcGGM结构进行了详细分析，结果表明，利用MAGTs的特性可以对AcGGM结构进行不同的半乳糖基化修饰。为了更深入地了解 AcGGM 的分子行为以及半乳糖基化如何影响 其在细胞壁内的纤维素相互作用，对13C 丰度增加且从未干燥过的 pIRX3::AtMAGT2 茎进行了二维（2D）魔角旋转（MAS）固体核 磁共振（ssNMR）分析。此外，采用交叉极化（CP）和直接极化（DP）转移 的两种实验对细胞壁中聚合物的流体动力学状态具有不同的敏感性。实验结果表明，在乙酰化半乳甘露聚糖（AcGGM）上发生的高半乳糖取代使其在细胞壁中具有很高的流动性，这可能是由于乙酰化半乳甘露聚糖与植物细胞壁中的纤维素结合较少所致。细胞壁的功能和性质取决于纤维素与半纤维素之间的相互作用，其中半纤维素的结构和构象在维持功能性相互作用方面起着关键作用。研究表明，对木聚糖进行适当的改性能够促进并稳定聚合物的 双螺旋构象的形成，这对于与纤维素的相互作用至关重要。因此，了解特定的改性如何影响聚合物的构象以及与纤维素的相互作用是十分重要的。研究结果突显了葡甘露聚糖相对较小的结构改变如何极大地影响其与植物细胞壁中纤维素的相互作用，为半乳糖取代对乙酰葡甘露聚糖与纤维素相互作用的作用机制提供了基础性知识，通过合成生物学的方法，在植物体内实现了葡甘露聚糖的工程改造。这项研究有助于深入理解半乳糖修饰如何影响乙酰化葡甘露聚糖与纤维素的相互作用，为设计更适用于食品、纸张、纺织品和木材建筑等工业应用的β-甘露聚糖结构铺平道路。
[学术文献 ] 中科院生物物理所与清华大学合作开发新活细胞成像技术 进入全文
Nature Biotechnology
2025年1月29日，中国科学院生物物理研究所李栋与清华大学戴琼海团队在Nature Biotechnology发表题为“A neural network for long-term super-resolution imaging of live cells with reliable confidence quantification”研究论文，研究人员开发了一种全新的神经网络模型——可变形相位空间对齐时间序列超分辨率（DPA-TISR, Deformable Phase-Space Alignment Time-Lapse Image Super-Resolution） 网络。这一创新方法不仅能够提升活细胞长时间成像的空间分辨率，还能确保时间序列数据的一致性，从而克服现有超分辨率单帧成像方法（SISR, Single-Image Super-Resolution）的局限性。此外，该研究团队进一步引入了贝叶斯深度学习（Bayesian Deep Learning）方法，构建了贝叶斯DPA-TISR，使得研究人员可以在生成超分辨率图像的同时，量化成像结果的不确定性，提供更可靠的分析结果。这一突破性的技术不仅能够揭示细胞内部的复杂动态过程，如细胞骨架（cytoskeleton）、溶酶体（lysosome）和线粒体（mitochondria）的相互作用，还为未来的生物医学研究提供了强大的工具。这项研究的核心在于利用深度学习神经网络充分挖掘时间序列数据的潜力，并结合相位空间对齐技术，实现了超长时间、高分辨率的活细胞成像。这不仅大幅提升了超分辨率显微成像的精度和稳定性，也推动了生命科学研究向更精细、更动态的方向发展。随着这一技术的不断完善，它有望在细胞生物学、疾病研究、药物开发等领域发挥重要作用，为我们揭示更多生命活动的奥秘。
