顺式作用元件是位于基因旁侧序列中能影响基因表达的非编码DNA序列。这些顺式作用元件的突变可能影响与基因转录因子相互作用，从而调控基因表达，进而改变生物表型和适应度景观。一个完整的适应度景观由一个适应度函数定义，该函数将序列空间中的每个序列映射到其相关的适应度。但调控DNA序列与适应度建立的映射关系很难可靠地推广到整个序列空间，因此构建完全的适应度景观一直难以实现。
近日，美国科学家团队在《Nature》上发表了题为“The evolution, evolvability and engineering of gene regulatory DNA”的文章，该研究基于酿酒酵母生物模式建立了启动子（一种顺式作用元件）深度神经网络模型。
研究团队利用数百万个随机取样的启动子序列及其在酵母中的测量表达水平，发现设计的“序列到表达”卷积神经网络模型具有良好的预测性能，可用于基因表达工程的序列设计。利用该模型，团队评估了在不同进化场景下对基因表达进化的适应性，发现在随机遗传漂移和“强选择-弱突变”定向选择等进化场景下，表达调控进化是快速的，并且受到“递减回归的基因上位性”影响；不同环境中相互冲突的表达目标限制表达适应性；基因表达的稳定选择可缓和调节复杂性。团队提出从调节序列的自然变异中检测基因表达选择特征的方法，并使用这种方法发现收敛表达调控进化的实例。团队评估了调控序列突变的鲁棒性，发现调节突变效应大小遵循幂律，可视化了启动子适应度景观，说明了自然调节序列群体的突变稳健性。
研究团队的工作为表达调控序列的设计和表达调控基本问题提供了通用框架，可促进合成生物学、细胞和基因治疗及代谢工程进一步发展。
论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-022-04506-6
注：此研究成果摘自《Nature》杂志，文章内容不代表本网站观点和立场，仅供参考。
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