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2021-01-28 15:22

基因窃贼

本文来自微信公众号:原理(ID:principia1687),作者:Takeko,头图来自:视觉中国



你的生活看似风平浪静,没有任何异常。但你不知道的是,在你毫无戒备的时候,你的身体里早已被埋下了一条特别的“细胞项链”。它一直默默潜伏,直到有一天,在毫无征兆的情况下,突然从你的身体里爆发而出,开出了巨大的花朵。


这些花朵红白相间,带着斑驳的图案,甚至可以长到餐盘大小。它们占有者你体内的水和营养,散发出刺鼻的气味,很像腐肉或者腐烂水果的味道。这种气味会吸引蝇类前来帮助它们授粉,让它们的后代传播到其他地方,并重新开始这整个循环……


这听起来是个非常完美的恐怖故事。不过别担心,故事中的“你”其实是生长在东南亚的植物,而这类花则是被称为大花草科(Rafflesiaceae)的寄生植物。它们没有属于自己的根、茎或叶。在生命的大部分时间里,它们是“隐形”的,悄悄隐藏在宿主体内,然后在不经意一刻,上演之前那一出故事。


图片高能预警!


大草花科代表物种,寄生花(Sapria himalayana),图片来源:Charles Davis / Davis Lab, Harvard University


大花草科植物无疑是所有开花植物中最具魅力,也是最奇怪的代表,它反映了寄生的最极端形式,也就是内寄生。在这种寄生关系中,寄生生物需要完全依赖于宿主供给的所有营养。对研究这类植物的人来说,这也是它们如此吸引人的原因之一。


这类植物体内的基因之谜同样吸引着科学家。由于它们缺乏传统意义上的“身体”,大部分时间都在寄主体内度过,而且没有进行光合作用的机制,它们的进化史和基因组历史中有很多未知的空白。


直到近年来,随着基因分析技术的最新进展,科学家终于开始了解其基因组中许多关键的谜团。在近期的《当代生物学》杂志上,一组国际研究团队瞄准了大花草科中主要谱系之一——寄生花(Sapria himalayana),并确认了迄今为止最完整的寄生花基因组组装。详尽的基因分析揭示了这种植物大量的基因丢失和基因“窃取”现象。这些发现为了解内寄生生物的基因数量和种类带来了独特的视角,同时也为开花植物的基因组的改变和功能性研究提供了新的见解。



研究的通讯作者之一是哈佛大学生物学家Charles Davis教授。他领导的测序工作的开端实际上可以追溯到十数年前。2004年,Davis和同事发表了第一份证据,证明这些内寄生植物会从宿主那里获取基因。这个过程非常独特,常被称为宿主到寄生物的水平基因转移(HGT)。我们都知道,生物体内的遗传物质主要都是来自父母的遗传继承,而这些寄生生物却可以通过HGT从宿主那里“盗窃”到基因。


从那时起,Davis一直在研究大花草科植物,并最终希望对其基因组进行测序,从而确定基因转移的整体规模和意义。在新的研究中,他与国际研究团队合作,终于获得了迄今为止最完整的寄生花基因组组装。研究人员估计,它们对约40%的基因组进行了测序,这些是基因组中最核心的部分,而剩余的部分很可能是重复区域。


他们发现,在进化过程中,当寄生花抛弃自己的身体适应内寄生时,它们的基因丢失程度十分惊人。几乎一半的在大多开花植物中发现的共有基因,并不存在于寄生花的基因组中。这种基因丢失的程度是其他寄生植物的四倍多。许多丢失的基因都是光合作用的关键基因。


同时,数据显示了一种潜在的进化趋同,也就是说,尽管寄生花和研究中用于比较的其他寄生植物是独立进化的,但它们丢失了许多相同类型的基因。寄生植物的进化很可能有一种共同的遗传路线图。


寄生花从它之前的宿主中“窃取”基因,并变成自身基因组的一部分(示意图),图片来源:Liming Cai / Harvard University


此外,科学家还发现了数十个基因,它们是通过HGT过程进入寄生花的基因组的。研究重建了这些检测到的HGT,并追溯至数百万年前,将隐藏于进化历史中的宿主信息整合到了一起。



用Davis教授的话说,从很多方面来说,这类植物存在了数千万年并生存至今,完全是一个奇迹。它们抛弃了许多我们认为是典型植物所拥有的东西,但同样顽强地扎根于植物生命树中并不断进化。


新研究同样说明,对于研究丰富多样的植物世界来说,新的测序技术带来了无限可能,它能够解决以往束手无策的问题。整合基因组就像组装一个有数百万个片段的拼图。“这绝对是一项挑战,但我们做到了。”Davis说,“我现在觉得终于松了一口气。”


参考来源:

https://news.harvard.edu/gazette/story/2021/01/harvard-researchers-sequence-sapria-genome/

http://www.sci-news.com/genetics/sapria-himalayana-genome-09281.html


本文来自微信公众号:原理(ID:principia1687),作者:Takeko

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