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基因圖譜:破解“生命密碼”的“地圖”

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在人類探索生命奧秘的旅程中,基因圖譜就像一張神奇的地圖,指引我們穿越生命的復(fù)雜迷宮。這張“地圖”不僅揭示了物種如何傳遞遺傳信息,還為醫(yī)學(xué)、農(nóng)業(yè)、生態(tài)保護(hù)等領(lǐng)域帶來了革命性的改變。科學(xué)家正不斷探索這張“地圖”上的未知大陸,解鎖生命發(fā)展的更多秘密,揭示隱藏在基因背后的無限可能性。

文/倪江飛 何衛(wèi)華 王國強(qiáng)

倪江飛,中國科協(xié)創(chuàng)新戰(zhàn)略研究院助理研究員。

何衛(wèi)華,中國科協(xié)創(chuàng)新戰(zhàn)略研究院博士后。

王國強(qiáng),中國科協(xié)創(chuàng)新戰(zhàn)略研究院研究員。

豌豆和果蠅的遺傳密碼

19世紀(jì)中葉,在奧地利的圣·托馬斯修道院內(nèi),修道士格利高爾·孟德爾正不知疲倦地打理著幾畦豌豆。在別人看來,這只是普通的植物栽培,但對孟德爾而言,每株豌豆都承載著他對遺傳規(guī)律的好奇與探究欲。他通過嚴(yán)密的雜交實(shí)驗(yàn)與數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),總結(jié)出了后人所熟知的分離定律和自由組合定律,從而揭示了生物在傳遞遺傳性狀時(shí)所遵循的某些基礎(chǔ)性規(guī)律。這番研究看似平凡,卻折射出一個(gè)極為深刻的思考:在生物體內(nèi),似乎存在某種可被量化且穩(wěn)定傳遞的遺傳因子,能夠決定后代的性狀分配。對今天的我們而言,這些遺傳因子正是基因的雛形。然而,孟德爾的這些開創(chuàng)性發(fā)現(xiàn)在當(dāng)時(shí)并未獲得應(yīng)有的關(guān)注,他的研究成果被塵封了數(shù)十年,直到20世紀(jì)初才被科學(xué)界重新發(fā)掘。


“現(xiàn)代遺傳學(xué)之父”孟德爾

1900年,英國生物學(xué)家威廉·貝特森在研讀了孟德爾的論文后,創(chuàng)造出了英文的“遺傳學(xué)”一詞“genetics”,并成為孟德爾理論的堅(jiān)定支持者和宣傳者。他對家禽的肉冠遺傳特點(diǎn)的研究表明,孟德爾揭示的遺傳規(guī)律同樣適用于動(dòng)物的雜交。1908年,貝特森被英國劍橋大學(xué)任命為遺傳學(xué)教授,這是世界上第一個(gè)遺傳學(xué)教授職位。1909年,丹麥植物學(xué)家威廉·約翰遜基于一個(gè)原意為“種類”“起源”的希臘詞“γ?νο?(genos)”,將孟德爾所提到的遺傳因子命名為“基因”(gene)。


威廉·貝特森的著作

1911年,美國生物學(xué)家托馬斯·亨特·摩爾根帶領(lǐng)學(xué)生利用果蠅開展大規(guī)模遺傳實(shí)驗(yàn)。他們觀察到紅眼果蠅與白眼果蠅雜交,后代呈現(xiàn)出令人驚訝的性狀分配方式。進(jìn)一步的研究顯示,某些性狀往往與特定染色體緊密關(guān)聯(lián),并且在傳遞過程中存在“連鎖”與“重組”現(xiàn)象。倘若兩個(gè)基因相距較近,它們更容易一起遺傳;若二者相隔較遠(yuǎn),發(fā)生重組的概率便會(huì)增加。摩爾根首次提出了基因位于染色體上的假設(shè),并揭示了基因之間的物理距離與遺傳變異的關(guān)系。自此,基因圖譜的早期形態(tài)浮出水面,也讓遺傳學(xué)進(jìn)入一個(gè)全新的階段。


摩爾根利用果蠅進(jìn)行遺傳實(shí)驗(yàn)

揭開遺傳基因的神秘面紗

摩爾根的研究讓我們得知基因“安家”于染色體上,但在很長一段時(shí)間里,學(xué)術(shù)界仍對基因的本質(zhì)存有疑問?;蚓烤故鞘裁矗咳绾蝹鬟f?這些疑問依然困擾著科學(xué)家。20世紀(jì)中葉,幾項(xiàng)關(guān)鍵實(shí)驗(yàn)終于為這些問題提供了答案。1944年,美國細(xì)菌學(xué)家奧斯瓦爾德·埃弗里等人通過肺炎雙球菌轉(zhuǎn)化實(shí)驗(yàn),首次證明DNA才是致使細(xì)菌發(fā)生遺傳性狀變化的核心物質(zhì)。接著,美國遺傳學(xué)家艾爾弗雷德·赫爾希和瑪莎·蔡斯用噬菌體標(biāo)記的方式再次證實(shí),注入細(xì)菌細(xì)胞、決定后代特征的物質(zhì)是DNA而非蛋白質(zhì)。最具革命性的一步發(fā)生在1953年,美國生物學(xué)家詹姆斯·沃森與英國生物學(xué)家弗朗西斯·克里克通過對X射線衍射圖的分析,提出了DNA雙螺旋結(jié)構(gòu)模型。這一發(fā)現(xiàn)標(biāo)志著分子遺傳學(xué)的誕生,讓我們理解了基因作為DNA序列存在的本質(zhì)??茖W(xué)家終于明白,基因其實(shí)是一段特定的DNA序列,它們在染色體上的排列決定了生物的遺傳特征。從此,基因不再是抽象的遺傳因子,而是可以通過物理方法進(jìn)行研究的分子。


沃森和克里克

20世紀(jì)70年代末至80年代初,英國生物化學(xué)家弗雷德里克·桑格和同事率先開發(fā)了核苷酸測序技術(shù),科學(xué)家終于有了直接“閱讀”基因的工具。雖然當(dāng)時(shí)的測序速度較慢,但是它為基因圖譜的繪制提供了解決方案。20世紀(jì)90年代后期和21世紀(jì)初出現(xiàn)的高通量測序技術(shù),能夠同時(shí)讀取大量DNA片段序列,測序速度和通量顯著提升,測序成本急劇下降。這一變革性的技術(shù)進(jìn)步推動(dòng)了“人類基因組計(jì)劃”在2003年提前完成,使我們對人類約30億個(gè)堿基對的序列分布有了整體把握。由于高通量測序發(fā)展迅猛,研究人員不再只滿足于知道基因之間的大致位置,而是力求了解每一個(gè)堿基的具體排列。與此同時(shí),長讀長測序技術(shù)能更深入解析那些復(fù)雜的重復(fù)序列與結(jié)構(gòu)變異區(qū)域。過去我們只能在遺傳圖譜中推測某些區(qū)域“距離較近”或“易產(chǎn)生重組”,如今則可以仔細(xì)查看這一區(qū)域是否存在大段插入、倒位或更多精細(xì)變異。簡言之,這些新的測序技術(shù)讓基因圖譜從一張粗線條示意圖演變成分辨率極高的分子級導(dǎo)航圖,極大地加深了我們對基因功能與基因組結(jié)構(gòu)的理解。


桑格

基因圖譜的魔力

基因圖譜不僅僅是科學(xué)家的研究工具,它也在醫(yī)學(xué)、農(nóng)業(yè)和生態(tài)保護(hù)等領(lǐng)域產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,基因圖譜的應(yīng)用可謂大放異彩。尤其是對罕見病的診斷,過去常常耗費(fèi)大量時(shí)間去尋找致病因子,就像海底撈針。如今只需要對患者及其家系進(jìn)行高通量測序,就能較為準(zhǔn)確地定位到關(guān)鍵突變,確認(rèn)某段基因的缺陷是如何導(dǎo)致相應(yīng)的病理表現(xiàn)。在基因圖譜的幫助下,研究人員逐漸找到誘發(fā)囊性纖維化、肌營養(yǎng)不良等遺傳性疾病的核心基因缺陷,為后續(xù)的藥物開發(fā)乃至基因治療提供了精確的靶點(diǎn)?;驁D譜在癌癥研究中也具有不可替代的地位。癌細(xì)胞并非由單一突變導(dǎo)致,而是在不斷積累多重基因變異的過程中獲得失控增殖、逃避免疫等特征。研究人員通過全基因組測序或目標(biāo)區(qū)域測序繪制出腫瘤基因突變譜,就能厘清癌細(xì)胞形成與演化過程中的關(guān)鍵突變節(jié)點(diǎn)。由此,臨床醫(yī)生能制訂更具針對性的治療方案,選擇與特定突變靶點(diǎn)相匹配的藥物,盡量降低不必要的不良反應(yīng)。

對農(nóng)業(yè)而言,基因圖譜同樣是“魔法利器”。過去,人類在培育具有高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)、抗病、耐逆等特性的農(nóng)作物時(shí),往往只能憑借大量雜交與田間實(shí)驗(yàn)進(jìn)行篩選,耗時(shí)漫長且成功率并不高。如今,通過基因圖譜,我們可以定位到與某些性狀,如與抗旱、耐鹽、果實(shí)口感直接相關(guān)的基因區(qū)域,利用分子標(biāo)記輔助育種,大幅縮短傳統(tǒng)的培育周期。我國的超級水稻、優(yōu)質(zhì)小麥、抗蟲玉米等優(yōu)良品種,大多是依托基因組學(xué)與分子標(biāo)記技術(shù)取得重大突破的。


基因圖譜應(yīng)用于農(nóng)業(yè)

在生態(tài)保護(hù)方面,基因圖譜也逐漸顯示其戰(zhàn)略意義。宏基因組學(xué)方法允許研究人員直接提取土壤、水體、空氣等環(huán)境樣本中的DNA,再經(jīng)高通量測序解析其中的物種組成和功能基因分布。這樣,不論是有益菌、病原菌,還是未被充分研究的新微生物,都能“現(xiàn)身”在整體基因圖譜中,進(jìn)而幫助科學(xué)家了解環(huán)境污染、物種多樣性,做好病蟲害的預(yù)警與防治等。對于瀕危物種,基因圖譜能顯示它們是否存在種群間近親繁殖、遺傳多樣性喪失或其他潛在問題,便于制訂更科學(xué)、更有效的保護(hù)策略。

解鎖未來生命無限可能

隨著基因圖譜研究的深入,科學(xué)家逐步意識到,基因圖譜不僅僅是一個(gè)靜態(tài)的DNA序列圖譜,更是一個(gè)動(dòng)態(tài)的系統(tǒng),涉及基因表達(dá)、空間調(diào)控等復(fù)雜過程。傳統(tǒng)的基因圖譜主要關(guān)注基因在一維序列上的位置,但染色體在細(xì)胞核中的三維折疊和空間組織同樣影響著基因的功能。三維基因組學(xué)技術(shù)能夠捕捉染色質(zhì)的空間構(gòu)象,進(jìn)而揭示基因與增強(qiáng)子、沉默子等調(diào)控元件之間的物理互動(dòng)。這些技術(shù)幫助科學(xué)家理解基因表達(dá)的時(shí)空調(diào)控機(jī)制,揭示基因組中復(fù)雜的調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。通過三維基因組學(xué),研究人員可以識別出與特定基因表達(dá)相關(guān)的遠(yuǎn)距離調(diào)控元件,揭示染色質(zhì)重排在疾病發(fā)生中的作用,從而為疾病的診斷和治療提供新的視角。

除了三維基因組學(xué)外,人工智能技術(shù)也為基因圖譜的研究提供了強(qiáng)大的支持。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法在處理如此龐大的數(shù)據(jù)量時(shí)往往力不從心。人工智能技術(shù)能夠從海量的基因組數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取復(fù)雜的模式和特征,幫助科學(xué)家發(fā)現(xiàn)基因與疾病、環(huán)境之間的潛在關(guān)聯(lián)。人工智能技術(shù)可以用于基因圖譜的自動(dòng)注釋,也可以用于基因組數(shù)據(jù)的預(yù)測分析,發(fā)現(xiàn)新的基因關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)和疾病風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)志。此外,人工智能技術(shù)在藥物研發(fā)、基因編輯優(yōu)化及生物信息學(xué)工具開發(fā)等方面也發(fā)揮著關(guān)鍵作用,顯著提升了基因圖譜研究的效率和準(zhǔn)確性?;蚓庉嫾夹g(shù)則為基因圖譜的功能驗(yàn)證和基因組改造提供了強(qiáng)有力的工具。通過精準(zhǔn)地敲除、插入或修飾特定基因,研究人員能夠驗(yàn)證基因圖譜中預(yù)測的基因功能和調(diào)控關(guān)系,從而確定該基因在特定生命過程中所扮演的角色。

未來的基因圖譜研究將不再局限于單一的基因組信息,而是全面整合轉(zhuǎn)錄組、蛋白質(zhì)組、代謝組、表觀基因組等多組學(xué)數(shù)據(jù),構(gòu)建一個(gè)全面、動(dòng)態(tài)的生命圖譜。通過多組學(xué)整合,科學(xué)家將能夠深入了解基因如何與其他分子、細(xì)胞和環(huán)境因素相互作用,揭示更為復(fù)雜的生命現(xiàn)象。基因圖譜在個(gè)性化和精準(zhǔn)醫(yī)療中的應(yīng)用將進(jìn)一步深化。每個(gè)人都可能擁有詳盡的個(gè)人基因圖譜檔案,涵蓋從基因序列到基因表達(dá)調(diào)控的全方位信息。基因圖譜將成為醫(yī)生制訂個(gè)性化診療方案的基礎(chǔ),幫助識別個(gè)體對藥物的敏感性和潛在的不良反應(yīng),從而實(shí)現(xiàn)真正意義上的精準(zhǔn)醫(yī)療。通過詳細(xì)的基因圖譜信息,科學(xué)家可以精準(zhǔn)設(shè)計(jì)和構(gòu)建具有特定功能的基因組,創(chuàng)造出新的生命形態(tài)或賦予現(xiàn)有生物新的能力。此外,基因圖譜還可用于指導(dǎo)微生物的代謝路徑優(yōu)化,使其高效生產(chǎn)生物燃料、藥物或其他有價(jià)值的化合物,定向改造植物基因組,提升其抗逆性、營養(yǎng)價(jià)值和適應(yīng)性。

科學(xué)并非總是直線前行,每一項(xiàng)重大突破背后,往往需要大量耐心、韌性與爭議的碰撞。回顧歷史,從孟德爾在豌豆田里發(fā)現(xiàn)遺傳規(guī)律到全球合作的基因組計(jì)劃,從最初的簡單實(shí)驗(yàn)到如今借助高通量測序和人工智能技術(shù)的精準(zhǔn)探索,每一步前進(jìn)都離不開科學(xué)家腳踏實(shí)地的研究與對未知領(lǐng)域的堅(jiān)定追求。正是因?yàn)樗麄兊暮闷嫘呐c堅(jiān)持不懈,基因圖譜才逐漸完善,并在醫(yī)學(xué)、農(nóng)業(yè)、生態(tài)保護(hù)等多個(gè)領(lǐng)域產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響??茖W(xué)探索永無止境,生命的奧秘遠(yuǎn)超我們的想象,只有保持持續(xù)的好奇心與責(zé)任感,才能在這場進(jìn)階的漫長旅程中留下一道道璀璨的足跡。



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2025年《科學(xué)畫報(bào)》

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