基因头条 | NC：中国学者解析鼻咽癌异质性和肿瘤微环境复杂网络；外显子组测序可为部分脑瘫患者提供分子诊断

科研进展

1、NC：中国学者解析鼻咽癌异质性和肿瘤微环境复杂网络

Nature Communications，中山大学肿瘤防治中心和北京大学生物医学前沿创新中心联合发表题为“Tumour Heterogeneity and Intercellular Networks of Nasopharyngeal Carcinoma at Single Cell Resolution”的成果。研究报道了鼻咽癌肿瘤微环境的细胞异质性组成及其动态变化，对发现鼻咽癌患者的治疗抵抗机制和新的诊治靶点具有重要的意义。利用10x Genomics 5' 单细胞转录组和免疫组库（VDJ）测序技术解析鼻咽癌肿瘤微环境的异质性，依靠肿瘤和外周血配对的实验设计，利用生物信息学分析方法，详细刻画了鼻咽癌患者病人外周血与肿瘤内T细胞克隆状态，追踪鼻咽癌患者外周血与肿瘤内免疫细胞动态迁移、变化的过程，并且通过生存分析、多色免疫组化和其他单细胞转录组数据集验证了重要的发现。（BioArt）

https://www.nature.com/articles/s41467-021-21043-4

2、JAMA：外显子组测序可为部分脑瘫患者提供分子诊断

Journal of the American Medical Association（JAMA），Geisinger和GeneDx研究人员发现，外显子组测序（WES）可以对10％至33％的脑瘫患者进行分子诊断。通过对两个独立队列脑瘫患者进行回顾性横断面研究，其中一组约1,350个主要为儿科病例，外显子组测序的分子诊断率（ molecular diagnostic yield）接近33％；另一个约180个大多数为成年病例的队列，其分子诊断率约为10％。此外，研究团队发现了在两个或多个不相关的脑瘫患者中发生改变的基因，包括CTNNB1，KIF1A，GNAO1和TUBA1A。研究团队指出，CTNNB1的突变此前曾在患有脑瘫和常染色体显性遗传性神经发育障碍的病例中有报道，其特征是智力残疾，痉挛，小头畸形和视觉缺陷。该研究可能对后续诊断脑瘫病例具有指导意义。（Genomeweb）

https://jamanetwork.com/journals/jama/article-abstract/2775713

3、NG：揭示代谢如何调控干细胞中的DNA甲基化

Nature Genetics，意大利帕多瓦大学研究人员合作发现，代谢重编程调控初始多能干细胞中的DNA甲基化水平。小鼠初始胚胎干细胞（ESC）来源于着床前的囊胚，并且仅在LIF（Jak–Stat通路的配体）与两种激酶GSK3和MEK抑制剂联合存在的情况下（2iLIF条件）表现出基因组低甲基化。相反，在带有LIF的胎牛血清培养基中培养的ESC显示出更高的DNA甲基化水平。这些发现表明，LIF在血清存在的情况下不足以诱导基因组低甲基化。研究人员发现，LIF–Stat3信号传导通过代谢重编程产生基因组低甲基化。Stat3-/-ESC显示出谷氨酰胺产生的α-酮戊二酸减少，从而导致Dnmt3a和Dnmt3b表达增加以及DNA甲基化。（小柯生命）

https://doi.org/10.1038/s41588-020-00770-2

4、Plant Cell：揭示乙烯调节月季花瓣运动的分子机制

中国农业大学研究团队发文揭示了月季响应乙烯调节花朵开放的分子机制。研究团队发现月季花瓣基部近轴侧（Adaxial side）和远轴侧（Abaxial side）的不对称生长是驱动花瓣外翻，引起花朵开放的主要动力。乙烯信号下游的转录因子RhEIN3直接结合在HD-Zip I基因RhPMP1（PETAL MOVEMENT-RELATED PROTEIN 1）的启动子上，促进其转录本在花瓣基部近轴侧特异积累；RhPMP1通过上调细胞周期APC/C复合体亚基RhAPC3b的表达，促进花瓣基部近轴侧细胞的内源复制（endoreduplication），引起细胞扩展，最终导致花瓣基部不对称生长，花瓣向外张开，花朵完全开放。从而揭示了以RhPMP1-RhAPC3b模块为核心，响应乙烯、调节花朵开放的信号途径，为深入理解高等植物花朵开放调节机制提供了新的认知，为月季种质资源创制和花朵开放品质调控技术的研发奠定了理论基础。（BioArt植物）

https://doi.org/10.1093/plcell/koab031

5、揭示土壤微生物特殊功能如何决定群落稳定性

土壤微生物群落的稳定性会影响土壤资源的可持续性利用，南京农业大学科研团队在Microbiome发表了关于土壤微生物特殊性功能决定群落稳定性的最新研究成果。传统的群落稳定性评价主要基于抵抗力（Resistance）和回复力（Resilience）两个指标，该研究基于目前土壤微生物群落研究主要利用高通量测序并产生大量数据的情况，创新性提出并验证了一种新的评估微生物群落稳定性的平均变异度指数（AVD），将群落稳定性指数化，该模型具有不受组内样本数量限制的优点。发现随土壤微生物多样性下降，群落平均变异度指数提高，稳定性降低。构建随机森林机器学习模型分析了微生物群落的功能基因组成，发现土壤“氮代谢”和“磷代谢”相关的功能基因是决定群落稳定性的最关键功能。（南京农业大学）

https://doi.org/10.1186/s40168-020-00985-9