景观转录组学可能有助于了解野生蜜蜂的压力

宾夕法尼亚州立大学研究人员领导的一项研究表明，一种名为景观转录组学的检测基因表达模式的新方法可能有助于查明导致大黄蜂压力的原因，并最终揭示蜜蜂种群总体下降的原因。该团队在《分子生态学》杂志上发表了他们的发现

这项研究是对新兴的景观转录组学领域的首次测试，最近由宾夕法尼亚州立大学农业科学学院的科学家领导的一个跨学科团队设想。该团队假设，有可能从野外收集动物和植物，并根据其基因表达谱中的特定模式或特征确定它们所经历的压力源

在这项研究中，科学家们使用了一种称为机器学习的人工智能方法来评估单个大黄蜂的基因表达谱。研究人员发现，该方法可以在实验室和野外准确识别蜜蜂压力源的遗传特征，如过热和过冷

Gabriela Quinlan在农业科学学院担任博士后学者时领导了这项研究，她说，研究结果表明，景观转录组学可用于加速高危物种的保护工作

她说：“这是展示这种识别高危人群的新策略的一大步，并展示了这些机器学习模型如何在实验室和现场使用。”。“我们还发现了直接适用的见解，例如与大黄蜂不同压力源相关的基因集，这是我们以前没有的。”研究人员说，蜜蜂——就像许多其他动植物物种一样——目前在世界各地都在减少，这表明有什么东西造成了足够的压力，引发了种群数量的下降。然而，准确理解这些压力源是什么可能具有挑战性

这就是景观转录组学发挥作用的地方，Publius Vergilius Maro昆虫学教授兼哈克生命科学研究所所长Christina Grozinger说

Grozinger说：“这就像法医生物学，你可以观察生物体的基因表达模式，并识别出与它所经历的压力相关的特征或指纹。”。“景观转录组学应该使我们能够比传统方法更快地识别目标物种的应激种群，传统方法需要在很长一段时间内收集和分析许多样本。”

虽然之前的研究发现，在非常受控的条件下，可以在实验室饲养和治疗的生物体中检测特定应激源的转录特征，但研究小组想看看这种方法在野外生活的生物体中是否仍然可行

Grozinger说：“在典型的实验室研究中，我们使用来自相同遗传背景、相同年龄、以相同方式饲养的生物体，这些生物体在严格控制的水平和时间段内暴露于压力源。”。“但是从野外收集生物，我们对它们或它们所经历的压力一无所知，所以我们很好奇我们是否还能看到这些特定的压力相关的转录指纹。”

在这项研究中，研究人员首先在实验室做了一项实验，让大黄蜂暴露在不同类型的压力下，包括热、冷和免疫挑战。然后，他们提取了蜜蜂的RNA——用于构建蛋白质和帮助调节生物功能的遗传物质——并将样本送往宾夕法尼亚州立大学基因组学核心设施进行高通量测序

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这为研究人员提供了与每个基因对应的RNA链数量的信息，这代表了基因的表达模式。然后，暴露于不同压力源的个体的RNA图谱被用来训练一种机器学习模型，这是一种人工智能，以识别哪种基因表达模式与每种类型的压力源相关

Quinlan说，这项研究的一个优势是他们训练机器学习模型的方法，以识别每种压力源的不同遗传特征

“我们知道，在自然界中，生物体会同时受到多种压力，那么我们如何区分一种压力源和另一种压力？”她说。“我们使用了一种算法，该算法从所有基因中获取所有输入，并找到蜜蜂在经历每种压力时出现的模式。我们能够得到一个准确率为92%的模型，然后我们可以用它来评估野蜂。”

在他们的第二个实验中，研究小组从两个地点收集了野蜂：一个在宾夕法尼亚州立大学的植物园，另一个在森林覆盖的山区

选择这些地点是为了增加蜜蜂暴露在不同压力下的可能性——植物园的蜜蜂可以获得丰富的花卉资源和充足的阳光，而第二个地点的蜜蜂则经历了更多的遮荫，可能没有那么多花可以觅食

在分析了这些蜜蜂的转录组后，研究人员发现，该模型在预测蜜蜂所经历的压力方面再次非常准确。然而，研究人员发现，这些特征在蜜蜂的RNA中并没有持续很长时间。在热浪过后的早晨收集的蜜蜂中，当环境温度恢复正常时，它们的热应激遗传特征不再可见

但这也意味着研究人员可以收集到蜜蜂如何度过一天的精确细节。例如，他们发现，与晚上相比，许多蜜蜂在早上被收集时表现出饥饿压力的特征，这可能会让我们了解蜜蜂是如何觅食的以及它们觅食的动机

昆兰说，未来，更多的工作可以训练这些模型来捕捉蜜蜂在更长时间内经历的压力

她说：“这项研究的最初动机是看到寿命更长的特征，这样我们就可以了解是什么长期对这些蜜蜂造成压力，并可能导致种群数量下降。”。“转录组学非常敏锐，因为它能捕捉到当下发生的事情，所以可能需要训练这些模型来捕捉这些更长期、更微妙的差异。”