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让进化生物学帮忙：合成生物学实例一则
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先分享一篇新闻报道。
Directed evolution gets a significant speed boost
里面介绍了哈佛大学以及 Howard Hughes 医学院 Davied Liu 研究组的一项最近成果（原始论文链接）。这里作个简要介绍，并且附上我的一点评论。
合成生物学（synthetic biology）听起来是个新概念，但已有多年历史。这门学科近年常常与系统生物学（systems biology）相提并论，因为它往往要利用后者的一些进展以及思路。但两者其实并不一定要绑在一起。在这个例子中，作者们利用的是进化生物学的思路，而且是很简单的一条规律：定向选择。
作者打算用某种噬菌体来生产某种蛋白。这里暂且将这种蛋白叫作GOI，其编码基因称作goi。我们知道，要让噬菌体的基因得到表达，必须让它侵入某种细菌，让宿主的DNA复制、转录、翻译系统为它所用。在这个例子中，这种噬菌体需要用到另外一个基因，称作piii，能编码产生蛋白质PIII，否则就不能成功地让宿主细菌帮助自己完成复制。
现在的问题是：同样一段goi基因，其序列是有变异的，也就是说，存在很多的等位基因（alleles）。有一些表达出来的GOI活性高，有一些对应的活性就低。现在，作者们希望得到活性最高的一种，并且使得合成效率达到优化。但目前很难确定每种allele的序列与对应GOI活性的关系。就算知道了，也很难保证噬菌体在培养过程中不会产生低活性的突变。
作者们想出了一个好点子：把piii这个基因从噬菌体身上拿掉，转到细菌的基因组里面去。并且还使得piii的表达受制于GOI活性的高低。这样，当噬菌体侵入到了细菌体内，其goi基因就在细菌的一整套设备帮助下，合成出了GOI。当GOI活性越高的时候，piii就被表达得越多，使得这个噬菌体得到的复制数量，也就是产生的后代数量越多。
结果是，对于某个噬菌体而言，它产生的GOI活性越高，它自身的繁殖就越成功。如果它产生的GOI活性不高，就会在一代一代的竞争中被淘汰掉。如果有新的变异体出现，而且这个新的变异体能够产生活性比以往都高的GOI，它就会逐渐排斥掉原来的那些同类，在种群中占据主导。在如此设计的噬菌体-细菌联合培养体系中，经过大约200代的培养后，就能够保证稳定地得到最高活性的GOI了。
此项研究还涉及到其它的目标和更多细节。感兴趣的朋友可以通过上面的链接去看原文。
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在这个研究实例中用到的生物学规律很简单。从进化生物学上讲，只要了解种群遗传学的最基本模型，会算适合度，就可以了。另外就是分子生物学技术：只要会做基因转染，并且知道如何实现让一种基因的产物去调控另外一个基因的表达，也就足够了。其它所需要的只是背景知识：比如这种蛋白质是什么结构，这种噬菌体是什么样子，宿主细菌需要的培养条件等等……都不难。
要做出有用的东西，很多时候不需要多么高深的理论、多么复杂的知识。但是所用到的理论必须足够严谨，用到的知识必须足够可靠。除此之外，就是要善于动脑。像这个例子当中，最核心的地方其实就是想办法让目的基因的活性去决定噬菌体的适合度。想到这一点，并且通过巧妙的设计去实现这一点。这就是科研的价值所在。
另外，我希望这类的工作会越来越多，并且能够利用到更多的生态学、进化生物学规律。很多时候，学术界的人会在一些模糊不清的问题上陷入无意义的争论。其实把一些辩不清的难题交给工程师们，让他们在应用中理清思路，认清问题，搞清因果条件，说不定比天天写文章灌水的科学家们更有效，更严谨。这样反过来也能促进基础科学的发展。
说到这里想起来，以企业为主导的研究有时候反而能够催生更有水平的理论进展。比如Qiagen公司生产的用于研究miRNA的miScript试剂盒。这个东西其实揭示了几个很普遍的规律，比许多纯学术机构搞出来的东西强多了。下回再表。
https://blog.sciencenet.cn/blog-351781-446636.html
上一篇：读书笔记：关于miRNA （一）
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Directed evolution gets a significant speed boost
里面介绍了哈佛大学以及 Howard Hughes 医学院 Davied Liu 研究组的一项最近成果（原始论文链接）。这里作个简要介绍，并且附上我的一点评论。
合成生物学（synthetic biology）听起来是个新概念，但已有多年历史。这门学科近年常常与系统生物学（systems biology）相提并论，因为它往往要利用后者的一些进展以及思路。但两者其实并不一定要绑在一起。在这个例子中，作者们利用的是进化生物学的思路，而且是很简单的一条规律：定向选择。
作者打算用某种噬菌体来生产某种蛋白。这里暂且将这种蛋白叫作GOI，其编码基因称作goi。我们知道，要让噬菌体的基因得到表达，必须让它侵入某种细菌，让宿主的DNA复制、转录、翻译系统为它所用。在这个例子中，这种噬菌体需要用到另外一个基因，称作piii，能编码产生蛋白质PIII，否则就不能成功地让宿主细菌帮助自己完成复制。
现在的问题是：同样一段goi基因，其序列是有变异的，也就是说，存在很多的等位基因（alleles）。有一些表达出来的GOI活性高，有一些对应的活性就低。现在，作者们希望得到活性最高的一种，并且使得合成效率达到优化。但目前很难确定每种allele的序列与对应GOI活性的关系。就算知道了，也很难保证噬菌体在培养过程中不会产生低活性的突变。
作者们想出了一个好点子：把piii这个基因从噬菌体身上拿掉，转到细菌的基因组里面去。并且还使得piii的表达受制于GOI活性的高低。这样，当噬菌体侵入到了细菌体内，其goi基因就在细菌的一整套设备帮助下，合成出了GOI。当GOI活性越高的时候，piii就被表达得越多，使得这个噬菌体得到的复制数量，也就是产生的后代数量越多。
结果是，对于某个噬菌体而言，它产生的GOI活性越高，它自身的繁殖就越成功。如果它产生的GOI活性不高，就会在一代一代的竞争中被淘汰掉。如果有新的变异体出现，而且这个新的变异体能够产生活性比以往都高的GOI，它就会逐渐排斥掉原来的那些同类，在种群中占据主导。在如此设计的噬菌体-细菌联合培养体系中，经过大约200代的培养后，就能够保证稳定地得到最高活性的GOI了。
此项研究还涉及到其它的目标和更多细节。感兴趣的朋友可以通过上面的链接去看原文。
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在这个研究实例中用到的生物学规律很简单。从进化生物学上讲，只要了解种群遗传学的最基本模型，会算适合度，就可以了。另外就是分子生物学技术：只要会做基因转染，并且知道如何实现让一种基因的产物去调控另外一个基因的表达，也就足够了。其它所需要的只是背景知识：比如这种蛋白质是什么结构，这种噬菌体是什么样子，宿主细菌需要的培养条件等等……都不难。
要做出有用的东西，很多时候不需要多么高深的理论、多么复杂的知识。但是所用到的理论必须足够严谨，用到的知识必须足够可靠。除此之外，就是要善于动脑。像这个例子当中，最核心的地方其实就是想办法让目的基因的活性去决定噬菌体的适合度。想到这一点，并且通过巧妙的设计去实现这一点。这就是科研的价值所在。
另外，我希望这类的工作会越来越多，并且能够利用到更多的生态学、进化生物学规律。很多时候，学术界的人会在一些模糊不清的问题上陷入无意义的争论。其实把一些辩不清的难题交给工程师们，让他们在应用中理清思路，认清问题，搞清因果条件，说不定比天天写文章灌水的科学家们更有效，更严谨。这样反过来也能促进基础科学的发展。
说到这里想起来，以企业为主导的研究有时候反而能够催生更有水平的理论进展。比如Qiagen公司生产的用于研究miRNA的miScript试剂盒。这个东西其实揭示了几个很普遍的规律，比许多纯学术机构搞出来的东西强多了。下回再表。
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