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[学术文献 ] 东英吉利大学利用Spartina DMSP合成基因提升植物的抗逆能力 进入全文
Nature communications
2024年10月9日，东英吉利大学Rocky D. Payet等人在国际著名期刊Nature communications发表了题为“Elucidation of Spartina dimethylsulfoniopropionate synthesis genes enables engineering of stress tolerant plants”的研究文章。该文在 Spartina anglica 中，鉴定出了一些支持高水平 DMSP 合成的植物基因：蛋氨酸 S-甲基转移酶 （MMT）、S-甲基蛋氨酸脱羧酶 （SDC） 和 DMSP-胺氧化酶 （DOX）。这些酶的同系物在植物中很常见，但表达和催化效率的差异解释了为什么 S. anglica 积累如此高的 DMSP 浓度而其他植物积累的浓度较低。且通过根吸收或过表达 Spartina DMSP 合成基因对 DMSP 的施用可赋予植物对盐碱和干旱的耐受性，为未来可持续作物生产的生物工程提供了一条新的途径。作者首先着手在 Spartina anglica 中鉴定候选 DMSP 合成基因。Spartina 通过蛋氨酸甲基化途径从氨基酸 L-蛋氨酸产生 DMSP，该途径包括四种顺序的酶：蛋氨酸s -甲基转移酶（称为MMT）、s -甲基蛋氨酸（SMM）脱羧酶（称为SDC）、DMSPamine氧化酶（称为DOX）和DMSP-醛脱氢酶（称为ALDH）。通过对一式三份的 S. anglica 叶子的 进行mRNA 测序分析，其中含有 6 μmol g−1FW DMSP 从编码 MMT 蛋白的不同基因座鉴定了两个转录本，即 SaMMT1 和 SaMMT2。SaMMT2在保守的s -腺苷甲硫氨酸结合域含有10个氨基酸插入，显示没有MMT活性，因此其不参与SMM循环或DMSP的产生。且由于醛脱氢酶在其底物范围内是混杂的，因此其将 DMSP 积累到高浓度是不容易的，由此可得MMT 和 ALDH 都不能表示植物中 DMSP 的高水平生产。这使得 Spartina SDC 和 DOX 酶对植物 DMSP 合成具有特异性，并且是确定高水平 DMSP 生产的最佳候选者，特别是因为这两种酶均未在植物中鉴定过。随后，作者通过 RT-qPCR 评估了 SaMMT1、SaCAO1、SaDOX 和 SaSDC 在不同 S. anglica 组织中的表达。最突出的是SaSDC，其在叶片中显著高于任何其他组织类型。此外，叶片中的 SDC 和 DOX 酶活性也最高。由于目前对 DMSP 的合成和积累在自然 Spartina 种群中如何变化，或者是什么调节其中的 DMSP 水平知之甚少。为了解决这个问题，作者测量了在英国诺福克郡 Stiffkey 盐沼的横断面上生长的 S. anglica丛生的叶样本中的 DMSP 浓度。其采样策略针对单个盐沼中的自然种群，这代表了相对有限的遗传多样性（因为 S. anglica 主要经历无性繁殖，而该物种由大约 200 年前的杂交事件形成，导致遗传瓶颈），从而使其能够专注于揭示控制 DMSP 积累的环境因素。出乎意料的是，DMSP 积累变化很大，差异高达 14 倍。对三个最低和三个最高的 DMSP 积累团块进行 RNA-seq 和差异表达分析， 显示最高的 DMSP 积累植物具有乙烯反应性转录因子同源物强烈升高表达。这种上调表明，这些 DMSP 积累最高的植物正在经历其中一种胁迫。对差异表达基因的基因本体进行富集分析，发现其与氧化应激和活性氧、盐和渗透应激、细胞解毒以及脯氨酸代谢相关的生物过程术语也大量富集，这与 DMSP 合成受胁迫调节的假设一致。为了证实这种与脯氨酸代谢的联系，作者测量了 S. anglica 叶组织中的脯氨酸、谷氨酸和鸟氨酸浓度，并结合其他氨基酸的选择，以将 DMSP 积累置于初级代谢中的背景中。并为了测试 DMSP 积累如何受盐或硫状态的调节，作者用淡水、盐溶液 （NaCl） 或海盐（含有 NaCl 和高浓度硫酸盐）浇灌的温室种植的 S. anglica 植物进行了实验。数据表明 DMSP 在环境中的 S. anglica 种群中动态积累。积累水平取决于氮的可用性，最高和最低 DMSP 积累剂的对比转录谱表明其与非生物胁迫有关，支持 DMSP 作为抗应激分子的作用。DMSP 积累因硫酸盐浓度升高而增加，但盐浓度不升高。为了确定植物中 DMSP 产生的广度，测量了植物界的系统发育和环境多样性物种的 DMSP 浓度。43 种测试植物物种中都产生了 DMSP，尽管大多数水平分别比 Saccharum officinarum 或 Spartina anglica 低 2 或 4 个数量级。但在此过程中，没有发现新的高水平 DMSP 积累植物，因此这种性状应被认为是罕见的。为了确定植物如何积累不同浓度的 DMSP，作者评估了来自不同物种的 Spartina DMSP 合成酶同系物的流行率和活性。系统发育分析显示植物 MMT 多样性遵循分类学，来自高积累物种的 MMT 与来自低生产者的 MMT 没有区别。而高水平的 SDC 活性先前已被证明在植物中很少见。在大多数高等植物中也发现了与 SaSDC 同源的蛋白质（50-84% 氨基酸同一性），通过序列分析并没有突出 SaSDC 和那些缺乏 SDC 活性的 ODC 酶之间的任何实质性氨基酸插入或缺失。事实上，来自 S. officinarum 和 Setaria viridis 的 SaDOX 同源物具有与 S. anglica DOX 相当的 DOX 活性，而 Solanum lycopersicum 的活性较低 （30%），这意味着具有 DOX 活性的酶本身并不是高水平 DMSP 积累的决定因素。随后，作者分析了来自 S. anglica、S. patens、Solanum lycopersicum、Nicotiana benthamiana、A. thaliana 和 H. vulgare 的蛋白质提取物的 DOX 活性，数据表明 DOX 在植物中很常见，并且来自高产 S. anglica 和其他低产物种的 DOX 之间几乎没有酶学差异。然而，在 S. anglica 中，DOX 的表达要高得多，因此 DOX 活性总体上要高得多。作者为了确定 DMSP 在植物中的作用，以番茄为模型，在DMSP 存在与否的情况下对植物进行盐胁迫。DMSP 被根吸收并运输到气生组织中，导致 DMSP 在叶子中的积累比未处理的植物高 4-6 倍。引人注目的是，添加 DMSP 提高了总生物量，证明了这种化合物在植物中的保护作用。为了进一步剖析 DMSP 在植物中起作用的机制，作者在对盐和DMSP 同时存在下生长的植物进行了 RNA-seq，数据表明 DMSP 可以改善盐胁迫，并且可能通过抵消渗透胁迫和氧化胁迫来改善番茄中的盐胁迫。这与其在 S. anglica RNA-seq 一致，表明 DMSP 可能在物种之间以保守的方式发挥作用。最后，作者着手证明 DMSP 合成是一种可以在植物中设计的性状。SaMMT1、SaSDC 和 SaDOX 在本氏烟草中单独和联合的瞬时表达表明，需要所有三个基因的过表达才能显著提高 DMSP 浓度。重要的是，这些瞬时转化的植物具有较高的 DMSP 积累，表现出明显的相对于对照植物的抗旱性。总体而言，这些数据表明，在低 DMSP 积累物种中，可以通过根部摄取 DMSP 或通过过表达 S. anglica 的 MMT、SDC 和 DOX 来控制 DMSP 水平，并且这样做可以提高对盐胁迫和干旱的耐受性。
[学术文献 ] 华中农大构建菊科植物的多组学数据库 进入全文
Nucleic Acids Research
2024年10月8日，华中农大果蔬园艺作物种质创新与利用全国重点实验室、药用植物资源可持续利用团队梅之南教授和杨庆勇教授课题组合作研究成果以“AMIR: a multi-omics data platform for Asteraceae plants genetics and breeding research”为题在Nucleic Acids Research发表。研究构建了一个集数据整合、分析和可视化为一体的菊科植物的多组学数据库——Asteraceae Multi-omics Information Resource（AMIR）（AMIR数据库链接：https://yanglab.hzau.edu.cn/AMIR），助力菊科植物的功能基因研究与育种策略优化。菊科植物是被子植物中的一个重要类群，包含许多重要的经济的作物，如油料作物向日葵、蔬菜莴苣、花卉万寿菊和药用植物艾、黄花蒿、苍术、菊花等。然而，由于菊科植物基因组复杂，并且缺乏相关数据的整合和便利的分析工具，导致菊科植物的后基因组时代研究耗时耗力。该研究发布的AMIR数据库整合了菊科74种个物种的多组学数据，涵盖132个基因组、3897个转录组样本、超过4276万个变异数据及1.5万多个代谢物基因注释，所有的数据资源经统一处理，标准化进行整合。同时数据库包含了基因组和基因注释、泛基因组和跨物种比较、转录组分析、遗传变异和关联分析、代谢途径和基因调控网络和工具集成与数据下载六大板块；这些功能帮助研究人员快速分析基因之间的关联、挖掘重要性状相关的候选基因，解读菊科植物中的重要代谢途径。利用AMIR数据库及分析平台，研究人员发现3-羟基-3-甲基戊二酰辅酶A还原酶（HMGR）基因在43种菊科植物中保守，同时获得了不同菊科物种中HMGR基因的保守区域和进化关系，为进一步研究其在菊科植物代谢中的作用提供数据支持。在AMIR平台的差异表达分析模块中，研究人员通过分析不同实验条件下的基因表达差异、利用GO/KEGG富集分析工具，揭示了与植物防御机制相关的代谢通路；这一功能展示了AMIR数据库在植物病害研究和抗病育种中的潜力。此外，通过AMIR数据库中的SNP和InDel变异模块，研究人员可以查找特定基因的遗传变异情况，并分析变异与基因表达之间的关系。该模块支持研究人员进行基因组水平的关联分析，以发现与特定耐逆性状或药用成分合成相关的候选基因，为菊科植物分子标记辅助育种提供了重要工具。
[学术文献 ] 青岛农业大学改造大肠杆菌可控展示半纤维素降解酶 进入全文
Nature Communications
2024年10月9日，青岛农业大学生命科学学院杨建明教授团队在国际期刊Nature Communications发表了题为“Efficient conversion of hemicellulose into high-value product and electric power by enzyme-engineered bacterial consortia”的研究论文。该研究报道了一种人工合成的细胞体外代谢途径，即将半纤维素降解酶在大肠杆菌表面可控地展示，避免胞内代谢途径调控和细胞膜的限制，有效利用半纤维素中最丰富的成分木聚糖。最终建立了一种高效、可持续的一锅法工艺，将可再生生物质转化为高价值产品和电能。木质纤维素是一种绿色、可持续的化石能源替代品，在高附加值产品和生物能源的开发领域具有巨大潜力。半纤维素约占木质纤维素的20-40%，却难以被微生物有效降解和利用。目前，半纤维素已被用于生产有价值的化学品，如乙醇、糠醛和木糖醇，但这些过程仍然面临着转化率低和细胞稳定性差的问题。团队经过改造的大肠杆菌展示酶的级联催化，将半纤维素中最丰富的生物聚合物木聚糖降解为单糖，再氧化为α-酮戊二酸。实现了半纤维素生物质的一锅法高效生产高附加值化学品α-酮戊二酸（转化率~47%），展示了一种可持续高效利用生物质的新模式。随后，团队基于上述多酶展示的工程菌群生物阳极和漆酶表面展示工程菌株生物阴极组装木聚糖/O2双室生物燃料电池（MFC），实现了生物质直接转化为电能和α-酮戊二酸。该MFC在实际生物质样品中表现出良好的功率输出（功率密度是174.33 ± 4.56 µW cm-2）和长期稳定性（电池运行6天后的功率密度保持在95%以上）。本研究是利用酶展示到的工程菌群作为高效生物催化剂将半纤维素同时转化为高值产品和电能的范例，为进一步提高生物质向高附加值化学品和生物能源的转化提供了指导。
[学术文献 ] 中山大学医学院利用人工智能实现大规模病毒发现 进入全文
Cell
2024年10月9日，中山大学医学院施莽教授团队和阿里云李兆融团队合作在Cell上发表了文章Using artificial intelligence to document the hidden RNA virosphere。研究团队利用AI技术发现了180个病毒超群和16万余种全新RNA病毒，对已知病毒种类扩充了近30倍。其中包括传统研究方法未能发现的病毒“暗物质”，极大扩展了全球RNA病毒的多样性。这一突破标志着深度学习算法在病毒发现领域取得了里程碑式的进展，为病毒学研究开创了一种全新的范式。得益于深度学习在病毒发现领域及整个生物学背景下的广泛应用，并取得了初步进展，本研究前所未有地整合了序列信息与结构信息，运用深度学习方法对全球各地10,487份宏转录组进行病毒挖掘，成功发现了513,134条病毒基因组，代表161,979个潜在病毒种类及180个RNA病毒超群（相当于门或纲的分类级别），使RNA病毒超群数量扩容约9倍。其中23个超群无法通过序列同源性方法识别，被称为病毒“暗物质”。这些神秘的病毒存在于地球上每一种生境中，如空气、南极底泥、深海热泉、活性污泥和盐碱滩等。值得注意的是，本研究揭示了有史以来最大的RNA病毒，其基因组长达47,250个核苷酸，全方位刷新了人们对RNA“病毒圈”的认知。总之，该研究基于深度学习在病毒发现领域取得了显著成功，标志着病毒发现新纪元的开启。它不仅拓宽了我们对全球RNA病毒多样性的理解，为解析这些微生物在生态系统中的作用提供新视角。同时，这也为公共卫生、生物安全及疫苗研发等领域带来了启示，有助于提升人类应对未来疫情风险的能力。随着更高效的序列识别技术和快速蛋白质结构预测模型的问世，我们期待，病毒学界将能更高效地运用这些深度学习模型，实现更大规模的病毒发现，并进一步提高识别精确性
[学术文献 ] 中国科学技术大学开发一种新的蛋白质骨架去噪扩散概率模型 进入全文
Nature Methods
2024年10月9日，中国科学技术大学刘海燕、陈泉共同通讯在Nature Methods（IF=36）在线发表题为“De novo protein design with a denoising diffusion network independent of pretrained structure prediction models”的研究论文，RFdiffusion是一种带有去噪扩散概率模型的蛋白质结构设计方法，该研究引入了SCUBA-diffusion (SCUBA-D)，这是一种新的蛋白质骨架去噪扩散概率模型，通过考虑序列表示的共扩散来增强模型的正则化和对抗损失，以最小化数据分布外误差。虽然在生成实验可实现的蛋白质结构方面与预训练的基于RoseTTAFold的RFdiffusion的性能相匹配，但SCUBA-D很容易生成具有尚未观察到的整体褶皱的蛋白质结构，这些褶皱与RoseTTAFold可预测的蛋白质结构不同。通过16个设计蛋白和一个蛋白复合物的x射线结构，以及设计血红素结合蛋白和Ras结合蛋白的实验验证了SCUBA-D的准确性。在从头蛋白质设计(de novo protein design)中，一个需要解决的主要问题是生成可设计/物理上合理的蛋白质结构，即可以被某些氨基酸序列自主采用的蛋白质结构(de novo protein design)。这个问题是通过对已知蛋白质结构的理解来解决的。最近的进展是RoseTTAFold扩散或RFdiffusion，它采用去噪扩散概率模型(DDPMs)，这是一类机器学习模型，使用学习网络来去噪损坏的数据。虽然在大量的实验测试中表现出无与伦比的性能，但RFdiffusion依赖于对预训练结构预测网络RoseTTAFold进行不同的微调，以处理不同的蛋白质主干去噪任务。开发新训练的DDPMs来补充像RFdiffusion这样的模型是有价值的:新训练的DDPMs的独立网络配置和训练将使它们避免继承现有结构预测网络中潜在的特定偏差。然而，迄今为止报道的新训练的蛋白质结构DDPM在生成无缺陷的蛋白质骨架方面遇到了困难，这些骨架可以用现有的序列设计方法实现，并通过实验确定的结构得到证实。在这里，通过结合数据恢复和最小化对抗损失的目标进行训练，作者开发了一个新训练的DDPM，可以生成多种蛋白质骨干，其准确性得到实验证实。该模型命名为SCUBA(侧链未知主链排列)-扩散或SCUBA-D，因为它产生的可设计主链没有预定的氨基酸序列。研究人员证明了SCUBA-D可以执行各种蛋白质设计任务，包括从随机噪声中生成可设计的骨架(无条件生成)，围绕用户草图生成可设计的骨架，不可设计的初始骨架，以及生成骨架以支撑预定义的具有结合小分子或结合其他蛋白质功能的基元(基元支架)。该研究通过使用ABACUS-R26或ProteinMPNN27程序来为生成的骨架选择氨基酸序列，并通过实验表征大量设计的蛋白质，验证了SCUBA-D是否适合这些任务。包括获得16种新生蛋白和一种蛋白质复合物的x射线晶体结构，验证一些设计的血红素结合蛋白和几种设计的结合人类蛋白Ras。该研究表明，图像或文本的深度生成模型可以有效地扩展到复杂的物理对象，如蛋白质结构，通过解决诸如数据分布外误差等突出问题。
[学术文献 ] 北京大学现代农业研究院破译胡萝卜及其黑斑病致病菌链格孢霉T2T基因组揭示二者互作基因表达图谱 进入全文
The Plant Journal
2024年10月7日，北京大学现代农业研究院邓兴旺院士团队与中国农业科学院合作在国际著名植物学期刊The Plant Journal在线发表题为“T2T genomes of carrot and Alternaria dauci and their utility for understanding host–pathogen interactions during carrot leaf blight disease”的研究论文，破译了胡萝卜及其黑斑病致病菌链格孢霉的端粒到端粒（Telomere-to-telomere，T2T）基因组序列，解析了胡萝卜叶片黑斑病发生历程中胡萝卜与链格孢霉之间相互作用的时序动态转录组图谱，整合构建了两个物种的基因组公共数据库（CDB，http://carrotdb.cn/），为胡萝卜抗病机制研究提供了重要基础。 胡萝卜（Daucus carota）是伞形科胡萝卜属草本植物，也是世界范围内最受欢迎的蔬菜作物之一，其肉质根富含多种营养成分，质脆味美，深受消费者喜爱。然而，栽培胡萝卜易受到各种生物或非生物胁迫的影响，其中，黑斑病是胡萝卜的一种主要病害，其致病菌（胡萝卜链格孢霉，Alternaria dauci）一旦侵染胡萝卜叶片可快速致病，严重时导致胡萝卜整株萎蔫死亡，是影响胡萝卜产量的重大威胁。分子育种是有效防治黑斑病的重要手段，而分子育种依赖于胡萝卜及其致病菌链格孢霉完整精确的基因组信息。尽管两个物种已有不同版本的基因组发表，但这些组装仍然高度碎片化且序列不完整，不利于胡萝卜和链格孢霉功能基因组的研究及对二者之间相互作用机制的探索。本研究利用一个高度纯合的南特（Nantes）类型胡萝卜品种DH13M14，生成了138×覆盖度的PacBio-HiFi 测序数据、166×的ONT超长纳米孔测序数据和64× Illumina二代测序数据，以及111×染色质构象捕获测序（Hi-C）数据，首次实现了胡萝卜基因组全部9条染色体的T2T完整组装，最终的基因组大小为451.04 Mb，Contig N50为47.19 Mb，9条染色体的质量检验QV值在65.66-71.84之间，显著提升了胡萝卜参考基因组的组装质量。本研究进一步注释了胡萝卜基因组中的重复元件（占总基因组的53.56%），并结合从头预测、同源对比和全长转录组测序等预测了33207个高质量的蛋白质编码基因并进行了功能注释。同时，本研究基于460× PacBio HiFi测序数据、259× Illumina测序数据和262× Hi-C测序数据组装了胡萝卜链格孢霉株系A2016的T2T基因组，共组装得到10条染色体，基因组大小为34.91 Mb，Contig N50为3.44 Mb，预测注释了10026个蛋白质编码基因。此外，本研究进一步鉴定了胡萝卜基因组编码的283个LRR-RLK、10个LysM-RLK和202个NLR家族的抗病相关基因，以及链格孢霉的51个effector等致病相关基因，结合它们在黑斑病发生过程中的表达模式，鉴定到一系列潜在的具有重要抗病或致病功能的基因，为胡萝卜黑斑病发生和防治机制的深入解析奠定了基础。 基于两物种显著提升的参考基因组，本研究对胡萝卜接种链格孢霉A. dauci后0至48小时过程中植物和病原菌双方进行了时序转录组分析，揭示了胡萝卜与A. dauci相互作用过程中特异的基因表达重编程，鉴定了A. dauci的关键致病机制和胡萝卜响应A. dauci侵染的重要生物学通路的基因表达模式。综上所述，该研究破译了胡萝卜及其黑斑病致病菌A. dauci的T2T基因组序列，描绘了二者相互作用过程的转录组景观，为加快胡萝卜抗病机制研究和遗传改良育种提供了重要资源。
