编辑：医学喵记事
文字：医学喵记事

因此，我们提出了一个全新的研究方法，叫做植物脂质模块（PLM），用来解释拟南芥这种小植物中脂质的运作方式。

我们成功地将这个 PLM 方法融入到拟南芥的研究模型中。通过从模型中删除一个特定基因，我们可以准确地预测植物的变化，准确率高达83%。

实验中还发现，在长时间的黑暗条件下，我们的预测也与测量到的基因活动变化相符，达到了75%的一致性。

我们还将 PLM 方法应用于昼夜周期和不同基因型的情况下，发现有多达65个潜在的基因可能会影响拟南芥植物的脂质代谢。这些发现对于我们理解植物生长和特性调控有很大帮助。

植物脂质，也就是植物体内的脂肪和油，对植物的生长和如何应对外部环境信号非常重要，这与农业和生物技术有关。

我们通常通过一种叫做还原论的方法来研究植物脂质的工作原理。

不过现在有一种新方法，它使用了一种称为基因组规模模型（GEM）的工具，可以更全面地了解脂质代谢的工作方式。

这个方法有两个主要目标：

可以揭示脂质代谢与其他重要代谢途径之间的联系。

它帮助我们设计调控植物脂质特性。

不过，与用于酵母和微藻的GEM相比，目前大多数用于植物的模型还不够完善，目前大多数植物模型未考虑脂质代谢中的反应区室化、途径冗余和酶混杂，除了个别例外。

这意味着现有模型中的脂质代谢途径相当有限，反映了植物基因组注释的限制。

因此即使是在数据和途径数据库丰富的情况下，使用自动化工具重建植物脂质代谢途径也并非易事，即使是模型植物拟南芥也是如此。这制约了基于约束的建模在深入理解植物脂质代谢方面的应用。

为了充分利用基于约束的建模，我们专门开发了一种名为植物脂质模块（PLM）的工具，它可以帮助我们更好地了解拟南芥植物中脂质代谢的机制。

PLM可以半自动地整合到各种不同规模的代谢模型中。

最后我们将PLM集成到五个植物代谢模型中，并通过三个案例研究展示了工具的功能和准确性：

（i）基因敲除对生长的影响。

（ii）脂质代谢响应对延长黑暗的影响。

（iii）在延长黑暗条件下调节叶片脂质代谢的潜在候选基因。

这些与植物脂质代谢有关的基因是通过一种称为通量全基因组关联（fGWA）的方法鉴定的，这个方法基于模型预测，其中包括PLM。

因此，PLM的预测结果可以说是为我们提供了了解拟南芥植物中脂质代谢自然变异性的新视角。

我们重建了包含5956个反应和3108个代谢物的16个隔室的植物脂质模块（PLM），用来描述植物中各种不同类型的脂质是如何产生和被分解的。

这些脂质包括结构性脂质、储存脂质、信号脂质，还有用于生产有机辅因子和代谢中间产物的途径。

好消息是，我们可以很容易地将这个PLM工具添加到已经存在的植物代谢模型中，而且操作也相当简便。

我们已经在五个已经发表的植物代谢模型中测试了PLM的集成方法，这些模型有不同的特性，即使在最复杂的模型中，PLM的集成也非常高效。

这个工具可以帮助我们更好地理解植物的脂质代谢方式，有助于进一步研究植物生长和特性的调控。

PLM 的功能最初是通过在其集成到模板模型之前和之后进行的综合致死率分析来评估的。

我们的实验结果表明，与模板模型本身相比，PLM 的加入导致了更多数量的合成致死基因，多达 47%。

为了验证这些合成致死基因的分类是否准确，我们进行了新的额外实验，结果表明，在集成PLM之前，模板模型中的627个基因中有108个被认定为合成致死基因，其中10个得到了实验证据的支持。

相比之下在模板模型中集成PLM后，基因数量增加到1091个；其中 174 个基因被发现是单一致死的，其中 29 个与 SeedGenes Project 的实验证据一致。

对于扩展模型中的另外 85 个基因，发现了高达 86% 的致死率预测与实验观察到的表型相符。相比于之前的数据，对于集成 PLM 之前的模板模型，只能找到两个基因的致死性证据。

与扩展模型（高达 17%）相比，我们在集成 PLM 之前的模板模型中发现了更多的误报预测（高达 23%）。

最终证明，与模板模型 (77-80%) 相比，PLM 的集成具有更好的准确性 (83-88%)。

而且发现参与双重合成致死的基因是代谢途径的一部分，鉴于同工酶和/或途径冗余的存在，这些基因表现出更高程度的鲁棒性。

这些途径包括脂质、碳水化合物、核苷酸糖、5'-三磷酸腺苷（ATP）和磷酸糖的产生。

我们首先创建了一个模型，模拟了植物在长时间黑暗条件下的生长情况。

这个模型结合了对284个不同类型的拟南芥天然种质的实验数据，这些植物在长时间黑暗下生长。

最后在使用这个模型和一种叫做简约通量平衡分析的方法来计算不同植物的脂质代谢通量。

研究结果表明，通过创建生物量反应，将所得模型呈现为特定种质和条件的模型，该生物量反应结合了在属于 HapMap 组的 284 个拟南芥天然种质组成的群体中测量的实验数据，暴露在长期黑暗的条件下。

使用这些特定于种质和条件的模型以及简约通量平衡分析 (pFBA) 来计算每个种质的通量分布。

证明：

（i）黑暗中叶绿体 FA 合成和 FA 延伸途径的活性，但与光下预测的通量值相比，反应速率大幅降低。

(ii) 通过酰基编辑循环用多不饱和 FA 富集磷脂酰胆碱 (PC)，尽管反应速率低但在所有种质中均具有活性。

(iii) 各类磷酸甘油脂（PGL）（例如磷脂酰甘油（PG）、磷脂酰肌醇（PI）和磷脂酰乙醇胺（PE））的生物合成途径活性降低，PC 合成反应速率大幅下降测得的降低水平一致。

(iv) 涉及叶绿体膜脂质降解的反应（主要通过水解）显示出更高的活性，脂质重塑-DGL，以及真核和原核半乳糖脂合成途径的活性反应比例减少。

我们的研究结果表明，模型预测的通量与已知的脂质代谢途径的实际活动相符。

简单来说我们发现在黑暗中，叶绿体中的某些脂质合成途径的活性降低，但与光下相比，它们的速度仍然很慢。

而且还发现一种叫做磷脂酰胆碱（PC）的脂质在黑暗中虽然合成速度较慢，但在所有植物中都有活性。

另外还出现一些与脂质降解有关的反应在黑暗中表现出更高的活性。

后者与报道的 ER 中 TG 积累一致和叶绿体，其发生在回收所得 FA和DG 时以膜脂降解为代价；(vi) 负责 TG 水解的反应通量率增加，以及通过 β-氧化增强 FA 降解，与观察到的中性脂质降解途径的更大活性一致。

伴随着指定为 FA 过氧化物酶体 β-氧化的特定基因的诱导转录，以及编码脂肪酶同工型的基因。有趣的是，我们还预测，在持续黑暗 3 天和 6 天后，分别有 15% 和 0.4% 的材料的降解途径不再活跃；这与暴露于长时间黑暗的植物的实验证据不同。对通量分布的详细分析使我们能够确定，在具有不活跃降解途径的种质中，预测的麦芽糖消耗率较高。

为了了解拟南芥在长时间黑暗条件下的代谢变化，研究其基因表达和代谢通路之间的关系。

我们需要促使植物提高资源利用效率，因此我们觉得基因表达的改变将会让相对应的代谢通路也跟着改变。

我们发现那些与脂肪酸延长、脂肪酸合成、半乳糖脂合成以及磷脂甘油（PE、PC和PG等）等反应活性降低的代谢通路，对应的基因表达也下降。

实验同时也发现了与代谢通路活性增加相关的基因表达也增加了，包括内质网和叶绿体中的三酰甘油合成、三酰甘油水解、β-氧化以及叶绿体膜脂质降解等通路。

不过总有一些坏的消息，我们也发现了一些与我们的预期不符的情况，例如磷脂肌醇（PI）合成通路的基因表达增加，尽管该通路的活性预测较低。

类似地，编码磷脂酶（NPC5）和胆碱磷酸转移酶（PDCT）的基因表达没有显著变化，尽管这些基因产物所催化的反应被预测为活跃。

为了量化代谢通路与基因表达变化之间的对应关系，我们使用了基因-蛋白质-反应（GPR）规则，这些规则描述了基因、其蛋白质产物和它们所催化的反应之间的关系。

我们观察了前面的实验数据，在成功的数据中发现有高达76%的酶的代谢通路变化与基因表达变化的方向一致，这些被称为一致的酶。

其余的酶（高达25%）被称为离群值，它们在变化方向上没有一致性。

实验结果看来这些不一致的反应可能是由于蛋白质后转录翻译修饰（PTM）引起的。

但是我们的分析没有发现离群值和一致的酶之间在PTM类型和比例上存在显著差异，与我们的预期不符，因此这些不一致的变化可能是由其他类型的调控（例如变构作用）引起的，解释了基因表达和代谢通路变化之间的差异。

我们将使用拟南芥叶片中的可用单核苷酸多态性（SNP）来确定脂质代谢通量的遗传结构。

我们为每个预测的通量在每个条件下进行了全基因组关联分析，使用了可用的SNP数据。

发现一部分通量（最多5%）与基因组中的那些编码参与底层反应的酶的SNPs相关联。

其他的更多通量（最多25%）与编码与对应反应通量直接相邻的酶的SNPs相关联，这进一步证实了这些发现的相关性。

实验显示对于最多70%的通量，重要的SNPs出现在编码转录因子（TFs）的基因中。

我们发现两个转录因子，WRKY18（AT4G31800）和TREE1（AT4G35610），被确定为控制条件（光照）和延长黑暗条件下预测通量的候选基因。

其中，WRKY18是一个已知在叶片中最活跃的基因，它促进了与植物的防御和抗病性有关的基因的表达。

它还可能在植物表皮的角质层形成中发挥作用，因为它是在植物茎部的表皮中被高度上调和高度表达的基因之一。

TREE1主要在花朵中表达，有实验证据表明它在乙烯对植物茎部生长的调控中扮演重要角色，抑制了茎部的生长。

在进一步研究基因调控通量时，我们发现在编码与相应代谢反应相关的基因中，有53-64%的基因具有潜在的DNA结合结构域，可能参与基因的调控，另外，82-86%与脂质代谢相关的潜在基因在植物叶片中活跃表达。

我们还发现了一个名为WRINKLED 1（WRI1—AT3G54320）的基因，它在胚胎的发育和成熟过程中发挥调控作用，同时也影响糖代谢和脂肪酸合成途径中多个酶的表达。

这些于与最多通量相关的转录因子（>32个）涉及各种生物过程，如胚胎发育、器官生成、激素信号传导、DNA转录、衰老、对外界因素（光照）的响应以及发育阶段的转变。

对于其余的通量调控基因，高达37%与尚未明确编码的候选基因相关联。其中，有高达五分之一的底层反应没有与特定基因关联，其中大部分与代谢物的运输有关。

为了验证这些调控通量的候选基因，我们使用了364个拟南芥T-DNA插入突变株的脂质分析数据。

在鉴定的60个编码酶的候选基因中，高达19%的T-DNA插入线导致了与底层代谢反应相关脂质相对丰度的变化。例如，这些基因涉及到酰基编辑、转糖基化、甘油磷脂代谢、PGLs和PA的运输，以及PA、DG和TG的合成。

此外高达68%的与通量相关的转录因子基因候选者具有以下信息：

（i）敲除的酶基因与转录因子之间可能存在关联。

（ii）与脂质代谢相关的基因具有潜在结合位点，这些基因与突变体中相对丰度发生变化的脂质有关。

验证结果表明，高达40%的调控通量的候选基因可以通过与突变株的已发表数据相匹配来验证，为将这种基于模型的关联分析扩展到其他代谢途径铺平了道路。

最近一年多时间里，巨树的高度纪录不断被刷新：2022年4月，由北京大学牵头的科研团队在西藏墨脱县记录到一棵高达76.8米的巨树；2022年5月18日，中国科学院宣布在西藏察隅县发现了云南黄果冷杉原始森林，其中一株高度达83.2米；2023年5月，由北京大学牵头的生物多样性联合调查队在西藏波密县通麦镇境内，发现了一棵高达102.3米的西藏柏木，该发现不仅刷新了此前中国最高树的纪录，也打破了亚洲最高树纪录。

有意思的是，这三次纪录的刷新地点——墨脱、察隅以及波密，都是西藏林芝市所属的县。

林芝究竟有何“魔力”，能够孕育出如此众多的巨树？最新发现的亚洲第一高树又生长在怎样的环境中？

6月15日上午，“国道之行 从雪山奔向大海”报道组在波密县林草局工作人员西绕的带领下，开启了寻找亚洲第一高树的旅程。西绕此前已经三次到达过亚洲第一高树所在地，对路线非常熟悉。前一天他提醒我们，这一路翻山越岭非常不好走，而且原始森林中蚂蟥很多，更有可能遇到蛇。波密县林草局副局长尼玛次仁也嘱咐我们要注意安全。因为生态保护得好，林芝地区最近几年野生动物的数量和种类都大幅增加，森林中不仅有金钱豹、云豹、猞猁，更出现了雪豹的踪迹。“熊，尤其是熊，特别多！”尼玛次仁对我们说。

在尼玛次仁和西绕的提示下，我们都把自己裹得严严实实，还把裤脚全塞进袜子里，以防蚂蟥顺着裤脚爬到腿上。

刚开始的路没有什么“惊喜”，就是普通山路，路边还有一丛又一丛黄色的野树莓向我们招摇，摘下来尝一尝，酸酸甜甜的，味道十分可口。

岂料吃完野树莓几分钟之后，我们就进入了巨树的领地：耸入云霄的巨树以及在其身下肆意生长的藤蔓、灌木、野草把我们团团围住，不时还有倒塌的巨木拦住去路。沿着一条被踩出来的林中小径，我们深一脚浅一脚地往前挪动，各种菌类以及叫不出名字的花花草草在林中随处可见，在小径旁边，记者甚至见到了一个比巴掌还大的灵芝——这密不透风的森林中，藏着多少惊奇啊！

“到了，到了！”在森林中跌跌撞撞行进了大概1个半小时后，在前面带路的西绕一声大喊，记者也紧走几步，转过一个小弯，前方树木枝叶空隙处突然出现一根巨大的树干，目测5、6个人都难以合抱，仰头望去，在大树距离地面约30米处伸出很多枝干，加上旁边的树叶遮掩，望不到顶。此时，一个如猿猴般矫捷的身影正顺着巨树上垂下的一根绳索向上攀爬。这是攀树专家刘团玺，此前在察隅县发现的83.2米的云南黄果冷杉就是他和攀树团队的伙伴们协助科学家进行测量和生物考察的。

“我今天主要是两项工作，第一个叫做攀树的先锋挂绳，就是把两根攀树的主绳挂到90米左右的一个高点；第二件事情是在我的攀登以及下降的过程中，给钟老师、王孜博士，每隔5米，采集少量的叶片和附生植物，他们会拿回实验室做一些分析对比。”

巧了，真是巧了！居然能在这里遇到国家重要野生植物种质资源库辰山中心负责人钟鑫和中科院植物所博士生王孜。而王孜正是此前察隅县83.2米的云南黄果冷杉发现团队的主要成员。此时，钟鑫正在亚洲第一高树后面十多米的另外一棵巨树上进行生物调查，那棵树的高度与亚洲第一高树相近，但是状态更好，更年轻。而王孜博士则在等待刘团玺将攀树的主绳挂到亚洲第一高树90米左右的位置后，上树进行生物调查。

在谈到这次生物调查时，王孜博士对记者说，对亚洲第一高树进行测量时有了一些新发现，“目前看，树顶上有一个两米左右的枯梢，如果把枯梢去掉的话，会影响整体树高的结论。但它依然是亚洲最高的树，不影响树高的排名。”

王孜博士从2018年开始就在林芝地区进行高树的一个森林调查，这一次来到通麦镇对亚洲第一高树的调查已经持续了一个多星期。“在这个区域内，100米上下的树非常多，很有可能还会有一些新发现。”王孜博士透露。

索朗次仁用他的亲身经历证实了王孜博士的推断。索朗次仁是通麦镇居民，常年在这片区域中采摘野菜、木耳等山货，对附近的森林了若指掌。今年5月，就是在他的带领下，来自北大的科研人员发现了亚洲第一高树。“我感觉和这棵树差不多高的大树在附近至少还有几十棵。”索朗次仁对记者说，这一次王孜博士所在的团队来到这里进行科考，也是他带路过来的。

“我们这有那么多巨树的一个原因就是生态环境保护得好，仅波密县就有59万公顷的森林，而且绝大部分区域人迹罕至。”波密县林草局副局长尼玛次仁对记者说。

“当地环境多样，让高树能够生长得比较充分。在整个中国来看，具备这种条件，又有这么多物种的地方是很少的。”王孜博士说出了自己的看法，“目前这个区域的调查还很不充分，需要一些更扎实严谨的调查。”

关于亚洲第一高树引起的话题仍在持续，或许还有更多惊喜在等待着我们，让我们屏住呼吸，静待科学工作者的佳音。

6月15日，中科院植物所博士生王孜在亚洲第一高树旁拍摄一株西藏柏木的小树苗。 新华社记者 费茂华 摄

6月15日，攀树专家刘团玺在攀爬亚洲第一高树。 新华社记者 费茂华 摄

6月15日，攀树专家刘团玺在攀爬亚洲第一高树。 新华社记者 费茂华 摄

6月15日，波密县林草局工作人员西绕（左）带领大家穿过原始森林寻找亚洲第一高树。 新华社记者 费茂华 摄

6月15日，波密县林草局工作人员西绕在路程中被一只蚂蟥咬住手指。 新华社记者 费茂华 摄

6月15日，在寻找亚洲第一高树的路上发现的灵芝。 新华社记者 费茂华 摄

6月15日拍摄的亚洲第一高树旁边的三棵巨树。 新华社记者 费茂华 摄

6月15日，波密县林草局工作人员西绕（左）带领大家穿过原始森林寻找亚洲第一高树。 新华社记者 费茂华 摄

6月15日，攀树专家刘团玺在攀爬亚洲第一高树（无人机照片）。 新华社记者 晋美多吉 摄

6月15日从空中俯瞰亚洲第一高树（无人机照片）。 新华社记者 晋美多吉 摄

6月15日，索朗次仁在查看家乡的西藏柏木。 新华社记者 晋美多吉 摄

6月15日，中科院植物所博士生王孜在亚洲第一高树旁拍摄一株西藏柏木的小树苗。 新华社记者 晋美多吉 摄

6月15日，攀树专家刘团玺在攀爬亚洲第一高树前做准备工作。 新华社记者 晋美多吉 摄

6月15日，国家重要野生植物种质资源库辰山中心负责人钟鑫（下）和助手在攀爬亚洲第一高树附近的高树，采集数据。 新华社记者 晋美多吉 摄

6月15日拍摄的亚洲第一高树生长区域（无人机照片）。 新华社记者 晋美多吉 摄

6月15日，攀树专家刘团玺在攀爬亚洲第一高树（无人机照片）。 新华社记者 晋美多吉 摄

6月15日拍摄的亚洲第一高树。 新华社记者 邵泽东 摄

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