拟南芥基因研究显示：环境对遗传多样性影响巨大
一项针对多种拟南芥的基因研究表明，环境因素对物种遗传多样性和基因组的影响比之前人们预期的更大。相关论文发表在7月20日的《科学》杂志上。
除了实验室中科学家的“最爱”，世界各地还分布着多种野生拟南芥。它们的生长速度、叶子颜色以及发枝方式都是不同的。在最新的研究中，由德国马普发育生物学研究所（Max Planck Institute for Developmental Biology）Detlef Weigel领导的国际科学家小组，从美洲、非洲和亚洲以及其他极地和亚热带区域搜集了19种拟南芥，并将它们的基因序列（约1.2亿个碱基对）与实验室用拟南芥基因组（2000年测定完成）进行了对比研究，从而确定了相关的遗传差异。
所得到的结果令人吃惊：它们遗传差异的广度远远超过了所谓的“改进基因组”（streamlined genome）。研究人员发现，平均每180个碱基对中就有一个是可变的。同时研究表明，大约4%的实验室用拟南芥基因组要么与野生种类差异很大，要么完全不存在于野生种类的拟南芥中。此外，大约十分之一的野生拟南芥基因是有缺陷的，无法完成正常的功能。
新的研究结论为科学家提出了许多新的基础性问题。Weigel表示，“或许并不存在所谓的一个物种的基因组。迄今为止，对个体DNA序列的认识并不能使科学家充分理解一个物种的遗传潜能。”此外，拟南芥基因组的可塑性也令人惊讶。尽管拟南芥的基因组中的基因数量与人类和一些作物相当，但它整个基因组的大小不及后两者的十二分之一。同时，拟南芥基因组中几乎没有重复序列和无关联的“垃圾”序列。
进一步研究表明，拟南芥与外界环境相互作用相关（比如抵御病原体和感染）的基因，其可变性大大超过其他功能基因。Weigel认为，这一遗传特性反映出拟南芥对当地生存环境的适应性，正是这些易变基因使得拟南芥能够经受干燥和潮湿，炎热和寒冷，并调节自身的生长季节。
新的研究成果加深了人们对环境影响遗传多样性的理解，也将有助于开发能够适应环境变化的植物品种。随着人类认识的不断发展，基因与环境的交互作用已经渐渐成为生命科学的重要研究方向。
图片说明：不同地域的拟南芥的基因序列存在差异（图中差异是示意性的）。
（图片来源：MPI for Developmental Biology）
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生物通
生长较快、叶片颜色较暗、另类的分支方法，野生拟南芥突变品系完全可以呈现出与实验室拟南芥品系完全不同的姿态。Max Planck研究所Detlef Weigel带领来自德国蒂宾根(Tübingen)大学和美国加州大学的研究人员，对采自美洲、非洲和亚洲的极圈或者亚热带地区的各种品系拟南芥的基因组进行了详细研究。结果令人震惊：基因组差异的范围远远超出了之前的预料。详细内容刊登于上周《Science》杂志。
为了捕获拟南芥不同品系的基因组突变，研究人员将19种野生品系的遗传物质与实验室品系的遗传物质（2000年测序）进行对比。利用一个非常精细的过程和将近十亿个特异设计的DNA探针，他们检测了每个品系的近1.2亿个基因组模块。Weigel 说：“这些探针总共应该有人类基因组的7倍长。”
分析结果为：平均每180个DNA模块就有一个突变；大约4％的参考基因组与野生型的相比，或者非常不同或者完全丢失；几乎每隔10个基因就有一个发生严重缺陷，不能执行其正常功能。
这些结果牵涉到了基础问题。比如，他们证实了迄今测序的模式基因组的价值。Weigel 说，洞察到个体的DNA序列目前还不能满足对某个物种遗传潜力的研究，也有助人类遗传学研究。
而且奇怪的是，拟南芥有一个如此可塑性的基因组。与人类的或者玉米等农作物的基因组相比，拟南芥的基因组是非常流线化的（streamlined，生物通编者译），大小不过人类的或者玉米的基因组的1/20，但却拥有几乎等量的基因。相比于其它基因组，其所含的重复或者表面上无用的序列很少。“尽管在最小的基因组中，每隔10个基因就有一个是不必要的，这真的很奇怪。”
进一步分析结果显示，负责基本细胞功能的基因，如蛋白合成或者基因调节的基因很少经历严重的突变。负责与其它生物体相互作用的基因，如负责抵御病原体或者感染的基因，比平均基因（average gene）的变化要大很多。“遗传变异性似乎反应了对局部环境的适应，” Weigel说。很可能这些变化的基因赋予了植物耐旱或者耐涝、耐热或者耐寒的能力，或改变生长季的长短。
这种空前详尽的基因组分析，有助于局部适应性的研究，而且这的确是此次研究的一个主要原因。Weigel说，通过将这些研究类型扩展到其它物种，有望得到更多符合目的的牲畜。他已经与位于菲律宾的国际水稻研究所合作，打算将拟南芥研究中提炼的方法和经验应用到20种水稻品系中。
环境与基因组相互作用也是此研究的目的之一。尽管目前用到的技术只能鉴别相对于参考基因组发生变化的或者丢失的基因，进行野生型品系的基因组测序有助于寻找新的基因。目前已经研发出几天读完植物整个基因的新方法，但仍然缺少破译如洪水般数据的计算法则。
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《科学》论文摘要
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