新的“图谱”为基因在早期胚胎发育中的作用提供了前所未有的见解

Although the Human Genome Project announced the completed sequencing of 20,000 human genes more than 20 years ago, scientists are still working to grasp how fully formed beings emerge from basic genetic instructions.

尽管人类基因组计划在20多年前宣布完成了2万个人类基因的测序,但科学家们仍在努力了解完全形成的人类是如何从基本的基因指令中产生的

了解疾病如何在发育的早期阶段发生的生物医学努力将受益于具体了解复杂生物体是如何从单个受精细胞中产生的。加州大学圣地亚哥分校的研究人员对胚胎发育如何通过一个简单的模式生物的镜头展开有了新的理解

由生物科学学院科学家Rebecca Green和Karen Oegema教授领导的这份综合报告详细介绍了秀丽隐杆线虫(C.elegans)胚胎发育过程中基因的功能。秀丽隐杆虫是一种毫米长的蛔虫,生物学家称之为“蠕虫”。尽管它很小,但它一直是科学家的主力,因为它的许多生物学,包括早期发育阶段,都与包括人类在内的高等生物相似

这项研究发表在《细胞》杂志上,由一个多学科合作团队将十年的工作锻造成“基因图谱”

该论文的第一作者、生物信息学科学家Green说:“通过在一个简单的模式生物中表征这些鲜为人知的基因,我们可以了解它们在人类等更复杂的系统中的作用。”。“虽然这项工作是用秀丽隐杆线虫完成的,但所分析的大多数基因都存在于人类身上,其中许多基因的突变与人类发育障碍有关。”

加州大学圣地亚哥分校生物科学学院的研究人员开发了一种自动系统,用于分析胚胎发生所需基因的功能,胚胎发生是受精卵从一个细胞开始发育成具有不同组织的生物体的过程,如皮肤、消化道、神经元和肌肉。他们使用延时4D成像系统地跟踪每个基因在所有胚胎阶段的功能,包括细胞身份确定和生物体组织成形的时间。研究人员使用一种被称为“计算机视觉”的方法来监测这一过程,在一次阻断一个基因的功能后,跟踪发育的特定方面。这些测量包括每个组织中的细胞数量、组织位置和组织形状。计算机算法能够“看到”哪些基因具有相似的测量结果,并将它们分组在一起。研究人员预测,每组代表一组基因,这些基因共同控制胚胎发育的特定步骤。来源:Rebecca Green,加州大学圣地亚哥分校Oegema实验室

研究人员开发了一种自动系统,用于分析胚胎发生所需基因的功能,受精卵从一个细胞开始,发育成具有不同组织的生物体,如皮肤、消化道、神经元和肌肉。他们使用延时4D成像系统地跟踪每个基因在所有胚胎阶段的功能,包括细胞身份确定和生物体组织成形的时间

研究人员使用一种被称为“计算机视觉”的方法来监测这一过程,以跟踪发育的特定方面,包括每个组织中的细胞数量。他们还追踪了发育中的生物体内组织的质量、位置和形状

为了充分了解近500个在胚胎发育中重要的基因的功能,他们一次一个地阻断了每个基因的功能。这使得研究人员能够将基因分组为共同的聚类,通过“关联内疚”揭示每个基因的作用。格林将这一过程比作自动面部识别,将特征相似的图像分组在一起

通过使用这一细致的过程分析近7000部4D胚胎发生电影,该团队能够为单个基因创建“指纹”,例如细胞成为肌肉或皮肤所需的基因。这有助于他们理解基因在胚胎发生中发挥的生理作用,例如控制肠道或神经系统等组织的形成

细胞与发育生物学系教员、该论文的高级作者Oegema说:“我们表明,我们的方法正确地对先前表征的基因的功能进行了分类,识别了表征较差的基因的函数,并描述了新的基因和通路关系。”。“我们认为具有平凡功能的许多基因被发现具有被低估的重要作用。”

结合Cell的论文,研究中丰富的数据导致了一个新的在线资源的推出,该资源包含了所有信息。PhenoBank现在为研究期间开发的基因图谱提供了一个门户

论文合著者Arshad Desai教授说:“这种方法对胚胎发生过程中代谢途径的专门化产生了令人惊讶的见解,并揭示了参与基因调控的不同分子机器之间有趣的新联系。”

除了细胞研究中涵盖的500个基因外,研究人员现在正在努力完成与胚胎发生有关的2000个秀丽隐杆线虫基因的完整集合

“广泛的兴趣在于为解决生物学中最具挑战性的问题而开发的方法:一个基因组中包含大约20000个基因(与人类的基因数量相似)的单个细胞如何能够构建整个生物体,”他说

论文作者包括Rebecca Green、Renat Khalulin、Zhiling赵、Stacy Ochoa、Jeffrey Hendel、Tiffany-Lynn Chow、HongKee Moon、Ronald Biggs、Arshad Desai和Karen Oegema。研究人员还感谢托尼·海曼和马克斯·普朗克分子细胞生物学和遗传学研究所(MPI-CBG)的科学计算小组为PhenoBank的建立提供了便利