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重大突破性发现将改写“遗传中心法则”? 精选

已有 25321 次阅读 2011-5-26 08:25 |个人分类:憨人的科学|系统分类:科研笔记| 科学, Science, 突破, 中心法则, RNA编辑

重大突破性发现将改写“遗传中心法则”?

 

美国宾西法尼亚大学医学院遗传系的Vivian G. Cheung领导的研究小组在本期Science上发表了一篇Research article

Widespread RNA and DNA Sequence Differences in the Human Transcriptome.

研究报道了RNADNA序列之间的差异广泛存在。他们对27个人的全基因组和转录组(全部RNA)通过二代测序技术进行大规模测定,经过比较,发现大量的RNA与其模板DNA序列不一致,平均每个人存在大约1065个这种RNADNA序列差别(RNA-DNA difference, RDD),在不同的人,这种差异的具体位置和基因也有所不同。

 

估计大部分人会说,差异嘛是正常的,测序出错呗。嗯,我也是这么想的。很不幸,如果抱这种想法,那可是要与“重大发现”擦肩而过了。不过,老想以这种方式指望“重大发现”岂不是与守株待兔如出一辙?这种靠碰运气撞到“重大发现”的可能性有多大?我感觉开展这项研究的人恐怕是刻意去寻找这种“差异”,这种结果是他们“期待已久”甚至是“预谋已久”的。就连我11年前都怀过这种期待。

 

 

如果这种差异是真实的,而不是测序本身的错误,那将是本年度的最重要发现,遗传中心法则将会被改写。

 

为什么呢?

学过生物的朋友都会知道中心法则。简单地说,就是我们的遗传信息的流向,是以DNA作为蓝本,经过转录成RNA,将蓝本信息忠实抄送给核糖体这个蛋白加工厂,在那里按照这个誊抄的图纸制造蛋白。蛋白是生物功能的主要执行者;个别情况下,有些遗传信息还可以从RNA回到DNA,如RNA病毒可通过逆转录成DNA序列(David Baltimore因为这个已经拿了一回诺奖)。

 

如果,RNADNA序列确实不一致,那说明在誊抄过程中或者“出错”或者被有意“篡改”了,前者应该是是随机的,似乎可能性不大,因此很可能是细胞有意为之。有个专业术语叫“RNA编辑”。

 

RNA编辑(RNA editing)不是一个新概念,我十几年前就肤浅地了解这个领域(现在更肤浅),11年前还做了一些没有结果的工作。

 

千万不要把RNA编辑和RNA的剪接(splicing)混了。后者是将原始誊抄的RNA序列中非编码序列切除,而前者确实对对RNA序列信息进行“篡改”,主要通过对个别碱基进行修饰,改变其编码属性;还有个别是通过插入或删除单个碱基。目前发现的编辑主要由两种方式:A-to-I,和C-to-UAC是腺嘌呤碱基和胞嘧啶碱基,I是次黄嘌呤,在翻译过程中被当成鸟嘌呤GU是尿嘧啶,在翻译中被当做T。编码A-to-I编辑酶的基因有两个:ADAR1ADAR2C-to-U编辑酶APOBEC-1

 

这种编辑增加了遗传信息的多样性。但是,RNA编辑研究了那么多年,这种改变编码属性的基因似乎没有几个,唯一确定的就是大脑的谷氨酸受体基因。占用了基因组宝贵资源“配置”这么几个专门的“编辑”难道就为了这个把基因服务?人们不解,十几年前的我也不解。

 

大家都相信可能还有更多的“服务对象”,于是就去寻找。通过大规模测序进行比较是一种思路,但是在当时显然不行,人们连想都不该想;还有一种策略,就是从RNA中“钓”取,比如通过抗次黄嘌呤抗体去富集和纯化那些含次黄嘌呤IRNA,结果似乎也搞得“一地鸡毛”(这个工作我没有具体参与,只是旁观)。后来发现,有人发现ADAR1在炎症反应中表达增高,细胞内也有很多RNA被编辑,但是鉴定不出是哪个基因。后来我参与了一点点,但是没有做出什么。现在知道好像是非特异性编辑,主要是调节RNA的稳定性,而不是去改变遗传信息。

一晃这麽多年过去了,恍若隔世啊,我都快把这些忘了。

 

二代测序技术让过去很多不敢想的变成现实可能。这侧一下发现了这麽多基因存在遗传信息和转录信息的不同,如果是真的,那遗传信息流动就得给个新说法了。

 

如果这是由于测序错误呢?那只能是一场笑话。

 

我们拭目以待,等待大家的重复和Cheung拿出更多的证据。

 

(更正一下:从Nature comments上的介绍看来,他们是先观察到RNA与基因组测序结果不一致,分析找不到原因,后来才想到RNA editing,不是“蓄谋已久”)

 

1. http://www.sciencemag.org/content/early/2011/05/18/science.1207018

2.http://www.nature.com/news/2011/110519/full/news.2011.304.html

 



https://blog.sciencenet.cn/blog-475066-448051.html

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