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李川昀团队提出人类特有新基因起源自lncRNA的“偷渡者假说”,揭秘“人之所以为人”的分子基础

什么使我们成为独一无二的人类?近年来,新基因起源是否可能作为人类特有性状的遗传基础,编码人类高级智能,已成为最引人入胜的科学问题之一。长期以来,人们认为新基因主要通过基因复制(gene duplication)产生,而近年的研究发现从头起源( de novo  origination)同样在新基因产生中发挥重要作用:在这一模型下,新基因从祖先非编码区域横空出世,形成前所未有的编码蛋白。然而,这些基因是如何从非编码区域逐步产生的呢?李川昀课题组运用恒河猴作为人类近缘物种的优势,发现lncRNA可能是新蛋白编码基因诞生的前体。而虽然这些新基因的起源和保留过程都可能是中性驱动的,已产生的新基因已经具备了生物学功能。然而,为何新基因在出现伊始就具备了功能?这种“所见既有功能”的all-or-nothing转换是如何实现的?此外,这些新基因究竟通过怎样的方式,编码人类特有的性状呢?


2023年1月2日,北京大学李川昀团队与中国科学院动物研究所胡宝洋团队合作,揭示U1等顺式元件介导的RNA出核是区分mRNA(蛋白编码基因产物)和lncRNA(非编码基因转录产物)的核心屏障,而自然选择通过控制发生在这些核心元件上的突变,维持两类RNA分子在核、质定位上的界限。在偶然情况下,某些发生在lncRNA基因上的突变,可以促进这些lncRNA出核并翻译,而仅当翻译出的蛋白对于该物种具有适应性的新功能时,这些突变被固定,从而促成一个全新的蛋白编码基因:这些新基因就像成功的“偷渡者”一样,由于其具备新的适应性功能,因此成功地跨越了两类分子之间的界限,进而表现出“起源既有功能”的预适应特征(preadaptation)。进一步,他们结合人源类脑器官模型和转基因小鼠模型,对一例以上述模式起源的新基因开展了功能研究,揭示了该基因在促进人脑增大等人类适应性演化中的关键作用。


题为“De novo genes with an lncRNA origin encode unique human brain developmental functionality”的论文以长文形式在 Nature Ecology & Evolution 杂志在线发表(https://www.nature.com/articles/s41559-022-01925-6)。Nature Ecology & Evolution 同期发表题为“De novo gene increases brain size”的评论文章(https://www.nature.com/articles/s41559-022-01942-5),称赞本文开拓性地揭示了RNA processing在新基因产生中的作用(“a pioneering illustration of the importance of RNA processing in de novo gene origination”)。 Science 杂志也对该项工作发表了专评。


总之,该论文明确了U1等顺式元件介导的出核是区分mRNA和lncRNA两类RNA分子的核心屏障;解答了为何这些起源自lncRNA的人类新基因表现出“起源既有功能”的特征;并首次从实验科学角度明确了一例人科特有de novo新基因在调节人脑早期发育中的生物学功能,为理解“人之所以为人”的分子基础提供了重要例证。


李川昀课题组长期运用恒河猴作为人类近缘模式动物的优势,开展基因组学与生物信息学研究。他们精细解读了猴基因组与转录组( Briefings in Bioinformatics,  2021;  Molecular Biology and Evolution , 2014, 2016),构建了权威的“一站式”猴基因组知识库RhesusBase( Nucleic Acids Research , 2013),并开展了一系列以猴为角度,探究人类演化与疾病的特色工作( Genome Biology , 2021;  PNAS , 2018;  Nature Communications , 2018;  Molecular Biology and Evolution , 2015, 2017;  PLOS Genetics , 2012, 2014, 2015),为本项工作的顺利完成奠定了基础。


北京大学未来技术学院安妮博士(特聘副研究员)、博士生张杰、中科院干细胞与再生医学研究所莫凡博士、·以及北京大学未来技术学院栾绪科博士(已毕业)为本文的共同第一作者。北京大学未来技术学院李川昀教授和中科院干细胞与再生医学研究所胡宝洋教授担任本文通讯作者。本研究受到国家重点研发计划、国家自然科学基金委、北京脑科学与类脑研究中心等经费支持。


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人类特有新基因的“偷渡者”起源模型

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