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标题: Science：蛋白质组分析可以预测酵母突变的生物学效应 [打印本页]

作者: yinfuhua 时间: 3 天前 标题: Science：蛋白质组分析可以预测酵母突变的生物学效应

Science：蛋白质组分析可以预测酵母突变的生物学效应9 a- ^- W6 Q0 U! |
来源：生物谷原创 2025-10-30 14:26
每个生物体的基因组都包含通常具有未知生物学效应的突变。柏林夏里特医学院的研究人员与斯坦福大学合作，现已发现一种可以预测酵母中大量突变效应的方法。
这一发现的关键在于对蛋白质组——细胞内所有蛋白质的集合进行了详细分析。该研究团队认为，这种新方法是一个有价值的工具，可用于更好地理解分子机制，例如，在微生物对药物制剂产生日益增强的耐药性方面。这项研究已发表在《科学》杂志上。
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微生物是适应的大师。即使是最小的遗传变异也能帮助它们适应栖息地中不断变化、有时甚至是恶劣的条件。例如，这包括对药物制剂产生耐药性。2 F5 n! d1 e$ V4 ]' z
该研究的共同领导者、夏里特医学院生物化学研究所所长Markus Ralser教授说："为了能够更好地评估病原体产生耐药性的风险，或者开发新的、改进的制剂，我们需要学会更好地理解不同基因变异与其产生的生物学突变之间的关联。由于基因组测序发展如此迅速，我们现在可以很好地识别遗传差异。然而，我们常常不知道它们对微生物生长或耐药性等方面的影响，或者在何种条件下这些影响是显著的。", Z+ G4 Y- L: x4 M! s8 L$ `
窥探分子黑箱2 t9 v; U. R3 l
要理解不同基因变异的影响，有助于观察蛋白质组。蛋白质组像一种齿轮传动系统，控制并执行细胞过程，确保一切正常运行。各种蛋白质像齿轮一样相互啮合，并相互影响。3 }5 a# i3 w8 N1 v8 z
该研究的共同第一作者、柏林健康研究所夏里特医学院的Johannes Hartl博士说："例如，基因中的一个特定变异可能意味着某种蛋白质不再产生，或者以不同的形式或数量产生。这实际上可能对细胞的内部运作产生很大改变。由于其自然遗传变异导致其如此多变，蛋白质组在很大程度上仍然是一个分子黑箱。我们的研究能够表明，照亮这片黑暗既是可能的，也是必要的。"
研究人员使用了两种自然存在的酵母细胞菌株来进行研究。酵母是属于真菌界的单细胞微生物。一种酵母菌株来自加利福尼亚的葡萄园，而另一种是从意大利一名免疫抑制患者身上分离得到的。研究人员将这两种菌株进行了多代杂交。: ^8 ^9 m2 J' H+ Q+ @" [
Hartl解释说："这创造了近千种新的酵母菌株，其中父母的遗传特征被彻底混合。"9 a; y2 r$ R) T- I# a# `( c
杂交实验及随后对酵母菌株的遗传分析在斯坦福大学的实验室进行。由Ralser领导的夏里特团队使用高通量筛选过程和质谱分析技术分析了不同菌株的蛋白质组。这使他们能够清晰识别不同的蛋白质，并精确量化它们在细胞中的各自含量。
蛋白质组揭示分子基础
研究人员共同处理了海量的数据宝藏。目标是：找到个体基因变异与由此产生的蛋白质组变化之间的明确关联。7 z1 _. J! i$ ^6 [* Q/ \ i
Hartl解释说："为了实现这一点，我们比较了基因组和蛋白质组数据，并创建了一种图谱，显示数千种遗传变异对细胞中数千种蛋白质数量的影响。为了检查我们发现的关联是否确实源于这个特定的基因变异，而不是来自细胞内的其他过程，例如，我们使用CRISPR/Cas'基因剪刀'将这个基因变异插入到原本不包含该变异的原始亲本酵母菌株中。然后我们观察相应的蛋白质组变化是否也能在这里找到。"& u( w! q9 P, S
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研究人员对一些基因变异及相关的蛋白质组变化进行了更进一步的研究，并检验了它们的具体效应。例如，他们调查了酵母细胞在抗真菌药物作用下能否存活。
Hartl说："抗真菌药物会结合并抑制一种酶，这种酶对于酵母细胞膜某个必需部分的生物合成是必要的。这会阻止细胞继续生长——前提是该药物足以抑制现存的足够数量的酶。然而，在我们的基因组-蛋白质组图谱中，我们能够看到某些基因变异导致这种酶的水平升高。实验表明，携带这种基因变异的酵母细胞对该抗真菌药物变得更具耐药性。"- z& @- F, p- Z- Z
小的遗传突变可能产生重大影响8 D" o' u! @# n% ^: t
研究还表明，许多遗传变化——即使是那些乍一看似乎"不起眼"的变化——都可能产生深远的影响。研究人员观察到，那些在标准条件下对数百种细胞蛋白质产生影响但无明显表型效应的遗传变异，当条件改变时，例如通过药物治疗或营养供应变化，这些变异对细胞生长产生了显著影响。) J% _0 u% I5 J$ s; u' M9 a. w
Ralser强调："基因组-蛋白质组图谱是一个出色的工具，用于揭示分子生物学中的关联，并理解突变和遗传差异的影响。因此，我们现在更容易弄清楚许多蛋白质的功能和相互作用，这使我们能够更好地预测它们可能如何对制剂产生耐药性，并适应新的环境，比如人类作为宿主生物。"4 ]/ x4 V, c# s) Z1 l3 z1 O- |# p
因此，研究人员希望在后续研究中将这种方法扩展到那些在人类中引起特别严重感染的真菌病原体上。（生物谷Bioon.com）7 [: w5 }( ?/ n# ]
参考文献：
Christopher M. Jakobson et al, A genome-to-proteome map reveals how natural variants drive proteome diversity and shape fitness, Science (2025). DOI: 10.1126/science.adu3198.

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