2023 年 06 月 03 日

11连弹!灵长类基因组计划阶段性成果发布

浙江大学生命演化研究中心张国捷团队和昆明动物所吴东东研究员团队、西北大学齐晓光教授团队、云南大学于黎研究员团队等联合国内外多个研究中心组成了灵长类基因组计划研究联盟,通过多学科交叉技术手段对灵长类基因组展开比较研究,研究人类在内的灵长类物种的起源和分化过程、灵长类社会行为和社会组织的起源、以及大脑等各种生理特征的演化和遗传基础。该计划的主要成果以研究专刊的形式在学术期刊Science发表4篇论文,同期Science还发表了作为该计划扩展的国际灵长类研究联盟的4篇论文。同时该项目有另外3篇论文同日发表于Science Advances、Nature Ecology & Evolution等知名学术期刊。

 


第一弹

Science

Phylogenomic analyses provide insights into primate evolution

基因组学分析提供灵长类演化的洞见

 

昆明动物所吴东东团队、浙江大学张国捷团队、及西北大学齐晓光团队等通过分析全基因组数据和化石时间数据,推断出了灵长动物各主要类群的演化时间,并推断所有灵长类的最近共同祖先出现在大约6829万到6495万年前,距离6550万年前的白垩纪末期大灭绝事件非常近,大致位于白垩纪的界限附近。这意味着灵长类动物的演化可能受到了物种大灭绝事件的影响。研究校正了前人对灵长类染色体的融合断裂演化历程的推断。研究还发现,从灵长类的祖先到人,灵长类的相对脑容量在四个关键的演化节点显著增大并有与之对应的基因演化,在猩猩等大猿物种出现之后,这种趋势变得尤其突出,并在人类中达到了顶峰。研究探索了探索猿类尾巴丢失的原因,以及体型、四肢骨骼系统、消化系统等灵长类其他性状演化和基因组变化之间的联系

 

第二弹

Science

Pervasive incomplete lineage sorting illuminates speciation and selection in primates

不完全谱系分流在灵长类演化过程中的影响以及其与选择作用的关系

 


如果同一个基因同时在祖先群体存在多个基因型,当该群体短时间内发生多次物种分化,则这些多态性可能被产生的新物种随机继承,也就是会导致亲缘关系更远的物种因为继承了同一种多态性反而在序列上更相似,这种现象就称为不完全谱系分流。浙江大学张国捷等团队对29个灵长类祖先节点的ILS现象进行了分析。研究发现,在所有演化节点,灵长类基因组上有5%至64%的区域发生了不完全谱系分流,这说明在灵长类的演化历程中,不完全谱系分流存在广泛的的影响。在基因组上,不完全谱系分流片段的平均长度在100-1000个碱基对(bp),这意味单个基因,特别是那些长度超过20kbp的基因,很可能包含了多种不同的演化历程。本研究分析了哪些区域容易发生不完全谱系分流,与哪些基因和表型相关。除了选择作用外,基因或染色体的重组也可以对不完全谱系分流水平产生影响。选择作用会造成多态性的丢失,而重组会对多态性进行恢复。文章还提出了一套全新的分子钟算法,这一算法考虑了不完全谱系分流现象,可以在不依赖化石年代记录辅助下,获得灵长类准确的物种分化时间。

 

Science

Adaptations to a cold climate promoted social evolution in Asian colobine primates

寒冷气候的适应推动亚洲叶猴的社会演化

 

西北大学齐晓光等团队通过亚洲叶猴七个属代表物种的高质量基因组、和系统发育重建,发现该类群的社会演化存在强的系统发育信号,在此背景下,通过祖先节点的社会系统重建,发现重层社会的演化经历了两步式的逐步聚合过程:亚洲叶猴祖先为单个一雄多雌制小家庭,奇鼻猴一支演化为间歇性聚合的半重层社会,最后到仰鼻猴属则演化为长期集群生活的真正的重层社会。首次提出了亚洲叶猴“三幕式”的社会演化历史,该结果进一步支持了团队自主提出的重层社会亚洲起源-聚合学说。研究发现两次社会聚合都发生在历史寒冷时期以及气候寒冷的地区,表明寒冷效应可能促进了社会聚合,是重层社会演化的一个关键生态因子,明确了社会演化的环境动力。特别是在奇鼻猴类群表现出了更高效的多巴胺和催产素通路。进一步分析发现,寒冷效应引发的这些适应性变化,可能更有利于延长寒冷地区奇鼻猴的亲本抚育行为,包括更持久的哺育、怀抱,从而抵御寒冷,增加婴儿的成活率。这些自然选择带来的适应性进化,间接增加了个体的友好行为,这一系列在遗传水平的激素变化,也使得金丝猴变得更温顺,个体间有着更高的容忍度,进而促进了单家庭群向重层社会的聚集。这一结果还得到了细胞功能实验和行为学实验的验证。

 

第四弹

Science

Hybrid origin of a primate, the gray snub-nosed monkey

黔金丝猴,一种杂交起源的灵长类动物

 


云南大学于黎等团队通过基因组分析重建了金丝猴的演化过程。特别是结果显示黔金丝猴最可能源自于杂交成种:在大约187万年前,川金丝猴与滇金丝猴/怒江金丝猴的共同祖先之间曾发生过发生杂交事件,产生了黔金丝猴新物种。之后,黔金丝猴和川金丝猴、滇金丝猴/怒江金丝猴的共同祖先之间又各有两次杂交事件(基因流事件)发生,而川金丝猴和滇金丝猴/怒江金丝猴的共同祖先之间则没有直接的基因流。杂交成种也导致了黔金丝猴形成独特的嵌合状毛发。这是再灵长动物中首次报道杂交成种现象。

 

第五弹

Science

Genome-wide coancestry reveals details of ancient and recent male-driven reticulation in baboons

全基因组共祖分析揭示了狒狒古代和近期由雄性驱动的遗传混合

 

对19个代表性地区的225只野生狒狒进行了高通量基因组测序,来研究狒狒属物种的的群体遗传学和跨物种遗传交流。研究显示金达狒狒可能保留了更多的祖先遗传物质和古老的外貌形态。在东非狒狒和黄狒狒的栖息地交界处,两个物种的种群之间有大量的共同祖先序列,这说明两个物种在该地区持续发生着种间杂交。另外,来自Mahale和Katavi的西部黄狒狒与东部黄狒狒、金达狒狒和东非狒狒之间都存在着大量的共同祖先序列,说明西部黄狒狒种群同时接收了来自两个以上狒狒种群的遗传物质输入,这是该现象在狒狒中首次被发现。此外,研究还发现阿拉伯狒狒和几内亚狒狒都拥有一个发生在Neurexin 1(NRXN1)基因上的突变,该突变会改变NRXN1基因的蛋白质编码,该突变解释了雄性阿拉伯狒狒和几内亚狒狒更加好斗的原因。此外,该研究还发现了一些可能分别与金达狒狒独特的毛色特征、体型较小和雌雄差异较低有关的遗传突变。

 

第六弹

Science

A global catalog of whole-genome diversity from 233 primate species

来自233种灵长类动物的全基因组多样性全球目录

西班牙托马斯·马奎斯-博内特教授等团队通过对来自211个灵长类动物的703个个体基因组进行了高深度测序。综合先前发表的29个物种共计106个个体数据,构建了目前多样性最丰富的灵长类物种基因组数据集,涵盖了灵长类动物全部的科、86%的属和47%的物种。重构了精度更高的灵长类系统发育关系。该研究发现基因组多样性与物种灭绝风险不完全匹配,RoH也不能很好地反映灵长类动物灭绝风险。许多极度濒危的物种受到非遗传因素的威胁,尽管种群数量下降速度很快,但无法在基因组水平上得到及时体现。该研究还发现灵长类有效种群大小高的物种的突变率较小,这支持了漂移屏障假说。研究发现,交配系统、活动预算(简单点来说是指,动物在进食、休息、睡眠和移动等各种活动中花费的时间)、气候生态位、分布模式等特征是灵长类遗传多样性的重要预测因子。该研究更新了人类特异性高频错义突变数据集,发现63%的人类高频特异性错义突变发生在至少一种其他灵长类动物中,55%发生在超过两种灵长类动物中,这表明同一个突变的复发可能在灵长类动物中普遍存在。

 

第七弹

Science

The landscape of tolerated genetic variation in humans and primates

人类和灵长类群体中可容忍的遗传变异总观

 

基因变异是导致疾病的最主要原因之一,基于灵长类与人类的亲缘关系,相同的基因突变可能带来相似的结果。以此类推,在灵长类中常见的突变可能意味着这些变异更可能是无害或有限低害的。西班牙托马斯·马奎斯-博内特教授团队、Illumina人工智能实验室联合多个课题组,通过对233种灵长类物种共809个样本的全基因组测序数据进行比较,鉴定出人类直系同源蛋白上430万个可能导致蛋白结构变化的基因变异位点。研究人员以此为数据集基础加入人类疾病基因数据,用包含450万种可能造成良性变异的数据集训练了PrimateAI-3D的人工智能神经网络。与以往的深度学习架构不同,PrimateAI-3D将蛋白质的三维结构在0.2纳米的分辨率下进行体素化,并使用三维卷积识别不明显的关键结构区域,使得PrimateAI-3D能够准别识别不太明显的关键区域,从而更准确地预测基因变异的致病性。这一研究成功演示了将灵长类群体测序数据和深度学习模型相结合的应用,有助于我们了解人类基因变异的致病性,能帮助个性化基因组医学在临床上提供更好的诊断指导。

 

第八弹

Science

Rare penetrant mutations confer severe risk of common diseases

罕见渗透性突变给常见疾病带来严重的风险

 

每个人平均都携带了几十个潜在有害罕见变异,如何预测一个人的遗传因素对常见疾病,如糖尿病和心血管疾病等的患病风险?是用数千种影响较小的常见遗传变异的总和来进行评估,还是用少数影响显著的罕见突变的总和来进行评估更好呢?区分能力弱、不能有效地识别有高风险的个体,是通过常见变异来进行临床学上评估所遇到的最大困难之一。利用PrimateAI-3D可以实现“用最罕见的变异找到最容易患病的个体”的思路,即通过演化分析定位高致病性的罕见突变,用于预测患病的风险。基于人和其他灵长类动物训练的PrimateAI-3D,在样本差异上远远大于基于某个人类族群获得的数据集,因此能在不同的人类族群中具有更好的可迁移性。随着样本量的增加,PrimateAI-3D的性能还可以进一步得到提升。综合研究发现表明,常见变异和罕见变异在预测人类疾病风险方面具有互补的效用。常见变异可以平均识别出更多可能患病的个体,而罕见变异则更容易识别出最高风险的异常个体。因此,在临床评估上纳入罕见变异可能比仅使用常见变异更能识别出极端个体。这样的调整具有重要的临床意义,因为这些极端个体才是大部分疾病最终的病人群体,也是最需要治疗或遭受严重的早期病变表现的群体,这对于预防性筛查具有重要的意义。

 

第九弹

Science Advances

Comparative genomics reveals the hybrid origin of a macaque

比较基因组学揭示了一类猕猴的杂交起源

 

昆明动物所吴东东、郑永堂和浙江大学张国捷团队对分布在不同区域的10种猕猴进行了基因组测序和组装,并整合了两种过去已完成测序的猕猴,共使用12种猕猴的基因组进行系统发生和比较基因组学分析研究。根据亲缘关系和特征将12个猕猴物种划分为5个种组进行研究。证明食蟹猴种组可能起源于一次古老的杂交事件,它是由狮尾猴种组的祖先与斯里兰卡种组的祖先杂交而来。通过对对线粒体和Y染色体序列(长度约480kb)进行系统发育分析表明,古老的杂交主要或仅发生在原斯里兰卡种组的雌性和原始狮尾猴种组的雄性之间。此外,本研究重构类弥猴类间的系统发育关系。

 

第十弹

Science Advances

Lineage-specific accelerated sequences underlying primate evolution

快速演化DNA序列对灵长类演化的意义

 

浙江大学张国捷团队和昆明动物所吴东东团队利用49个灵长类高质量的基因组和比较基因组学手段,对灵长类67个重要演化节点进行了大规模的分析鉴定快速演化的基因组区域。各个谱系之间快速演化区域的数量差异非常大,范围从几百到几千不等。相比之下,超过70%的快速演化区域位于潜在的调控区域和长链非编码RNA中。这也表明这些区域在物种特有的表达调控和其它重要功能方面发挥了至关重要的作用。鉴定了超过1600个人类特有的快速演化区域,其中63%的区域为首次发现。文章揭示了多个快速演化的非编码区域对物种类群特异性性状的演化具有重要作用,包括人类大脑发育、长臂猿超长前肢和叶猴消化树叶能力等。这表明,非编码区的基因调控元件的快速变化让灵长类彼此愈加不同。

 

第十一弹

Nature Ecology & Evolution

Eighty million years of rapid evolution of the primate Y chromosome

灵长类Y染色体跨越八千万年的快速演化

 

浙江大学张国捷团队利用长读长的测序技术,构建了19个灵长类物种高质量X和Y性染色体序列,获得了更具有广泛代表性灵长类物种的性染色体信息,完全覆盖了灵长目中的所有的两个亚目(原猴亚目和简鼻亚目),并以树鼩为灵长类的外群,分析时间跨度长达近八千万年。研究显示,即使是和人亲缘关系最近的灵长类,在经历了漫长的演化后,不同物种间Y染色体的差异也已经极大。研究还发现,除了异染色质区域(主要由卫星序列这种短重复单元构成)外,Y染色体的长度差异主要由扩增区域(Ampliconic region)的大小差异导致的。这29个灵长类物种的X/Y染色体间大大小小的分化事件至少发生了6次,其中形成了数个新的灵长目特异性的演化断层。此外,研究发现NLGN4Y基因在多数灵长类物种(包括人)的Y染色体中保留了下来,这暗示着它可能对大多数的雄性灵长类都具有重要的作用,但由于这个基因含有与自闭症相关的变异,这一变异在许多物种中存在,可能解释雄性比雌性更容易发生自闭症。

 

灵长类基因组计划研究联盟包括

浙江大学生命演化研究中心张国捷教授团队

中国科学院昆明动物所吴东东研究员团队

西北大学生命科学学院齐晓光教授团队

云南大学生命科学学院于黎研究员团队

西班牙庞培法布拉大学联合演化生物学研究所Tomàs Marquès-Bonet教授团队

Illumina人工智能实验室

美国贝勒医学院人类基因组测序中心Jeffrey Rogers教授团队

丹麦奥胡斯大学Mikkel H. Schierup团队

德国莱布尼茨灵长类研究所Christian Roos教授团队