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Adv Sci | 从泛物种挖掘到AI生成,上海交大陆钰明团队为精准育种提供海量“基因激活”元件 |
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增强子是调控基因表达重要顺式作用元件之一,可以增强目标基因的转录效率。但目前植物已知的增强子元件过少,如何获得高效、简洁的合成增强子?2026年1月5日上海交通大学农业与生物学院陆钰明团队与计算机科学学院王德泉团队合作,在Advanced Science发表题为“From Natural Discovery to AI-Guided Design: A Curated Collection of Compact Enhancers for Crop Engineering”的研究论文。该研究通过融合高通量筛选与人工智能算法,建立了覆盖玉米、小麦、番茄和大豆的跨物种增强子资源库,并首次实现增强子从“自然发现”到“理性设计”, 成功设计出比天然增强子更高效、更简洁的合成增强子,为作物精准育种提供了可预测(BaseSearch算法评估活性)、可定制(活性1-64.5倍)、多物种(玉米、小麦、大豆、番茄)的基因精准设计元件库。

当前植物功能增强子资源极度匮乏,现有数据库中已验证的植物增强子较少个,且多数长度超过200-bp,难以满足高效CRISPR编辑系统的长度限制。传统增强子筛选方法效率低下,且严重依赖物种特异性表观遗传数据,导致跨作物应用受限。针对这一瓶颈,团队开发了STEM-seq高通量筛选平台,通过两步法构建增强子文库,解决植物增强子位置依赖性的技术难题,在玉米、小麦、番茄、大豆四大作物中系统筛选了81,475个基因组元件,成功鉴定出6,904个功能明确的短转录增强子(STEs),将植物增强子资源规模大幅度提升。这些增强子长度均控制在60-80 bp,完美适配CRISPR编辑系统需求。

图1. 多物种STEM技术,实现STE的全基因组挖掘
面对天然增强子序列空间的局限性(60-bp enhancer=1.33×1036种可能序列),团队开发了AI算法BaseSearch,实现增强子的按需设计。该算法通过优先级队列进化策略,在10万次迭代内将设计效率提升27.8%,成功生成5,000个合成增强子候选序列。

图2. BaseSearch算法开发,实现STE的活性预测
实验验证显示,合成增强子功能阳性率达到9.1%,较传统筛选提升11.4倍。其中最强合成增强子STEsyn3578活性达64.5倍,较天然版本提升2.27倍,突破自然进化限制。

图3. AI设计增强子,超越天然增强子
上海交通大学博士后姚琦、博士生郜今、博士生王轲麟、博士生刘玉枫博士为共同第一作者,农业与生物学院陆钰明教授和计算机科学与工程系王德泉长聘教轨助理教授为本文通讯作者,韩沛津博士、博士生钟达庭、博士生叶璐、硕士生邓琪、高琳琳博士、涂晓雨副教授、未米生物分子研发平台工程师潘弘、杨晓凤、殷倩兰也参与了该研究。该研究得到了上海市科技兴农技术创新项目、科技部重点研发计划青年项目、博士后科学基金会国家资助博士后研究人员计划B档资助、国家自然科学基金青年项目(C类)及上海市自然科学基金青年项目的支持。
原文链接:http://doi.org/10.1002/advs.202516600
期刊介绍:

Advanced Science 是 Wiley旗舰期刊 Advanced 系列中的一种完全开放获取的跨学科科学期刊,发表材料科学、物理、化学、医学、生命科学、环境科学、工程和社会科学等领域的前沿基础和应用研究。我们的使命是通过开放获取出版,使前沿创新的科学研究具有更广泛的可访问性。Wiley 的 Advanced 系列是全球公认的高影响力期刊系列,传播来自资深和青年研究人员的科学成果,帮助他们实现使命并扩大科学发现的影响力。
Advanced Science 2025年影响因子为14.1,五年平均影响因子为15.6,期刊引文指标1.74,CiteScore 为 18.1。在 2025年中国科学院院文献情报中心期刊分区表中,Advanced Science 入选综合类期刊一区TOP。

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