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为解决基因组安全港（GSHs）鉴定难题，研究人员开发 SHIP 算法，鉴定并验证多个 GSHs，助力相关研究。
在基因工程的奇妙世界里，科学家们一直怀揣着一个梦想，那就是将外源基因精准地整合到基因组的特定位置，让它们能顺利转录，同时又不干扰宿主细胞内源性基因的正常表达。这个理想的整合位点，被称为基因组安全港（Genomic Safe Harbors，GSHs）。打个比方，基因组就像一座庞大而复杂的城市，GSHs 就是城市里那些既适合建设新建筑（插入外源基因），又不会影响周边原有建筑（内源性基因）正常功能的优质地块。
然而，目前寻找这些 “优质地块” 的过程却困难重重。以往，GSHs 主要是通过经验方法来鉴定，这种方式不仅效率低，而且准确性也难以保证。更让人担忧的是，现有的一些 GSHs 位于基因密度很高的区域，就好比在城市的繁华核心区建设新建筑，很容易对周边造成干扰，导致基因表达不稳定。随着合成生物学的蓬勃发展，科学家们不再满足于研究单个基因，而是希望探索多基因模块，这就对 GSHs 的鉴定工具提出了更高的要求。
为了攻克这些难题，来自巴西的研究人员开启了一项极具意义的研究。他们开发了一种名为 Safe Harbor Identification Program（SHIP）的算法，旨在系统地鉴定真核生物中的潜在 GSHs。相关研究成果发表在《Scientific Reports》上。
在这项研究中，研究人员运用了多种关键技术方法。首先，他们利用生物信息学技术，基于真核生物基因组的一般特征注释数据，让 SHIP 算法在基因组的 “茫茫大海” 中筛选出潜在的 GSHs 区域。然后，通过同源重组技术，将携带报告基因和营养缺陷型标记的 BioBricks 整合到筛选出的区域中。接着，运用定量 PCR（qPCR）、流式细胞术、RNA 测序（RNA-Seq）等实验技术，对整合后的菌株进行全面分析，以验证这些区域是否真的符合 GSHs 的标准。
下面来看看具体的研究结果：
- SHIP 鉴定真核生物基因组中的潜在 GSHs：研究人员选取了酿酒酵母（Saccharomyces cerevisiae）、人类（Homo sapiens）和小鼠（Mus musculus）这三种真核生物作为研究对象。SHIP 算法依据设定的标准，在酿酒酵母基因组中预测出 6 个潜在的 GSHs（pGSHs），在人类基因组中鉴定出 16 个，在小鼠基因组中鉴定出 11 个。这些结果为后续的实验验证提供了重要的候选区域。
- 酿酒酵母 GSHs 菌株的构建与验证：研究人员挑选了 SHIP 鉴定出的 6 个 pGSHs 中的 5 个进行体内验证。他们将 BioBricks 精确地整合到每个 pGSHs 的中心位置，模拟构建代谢途径和遗传电路的过程。经过 PCR 鉴定和测序确认，成功构建了含有报告基因的酿酒酵母菌株，这表明这些 pGSHs 区域能够顺利实现外源基因的整合。
- 鉴定出的 GSHs 具有良好特性：经过连续 10 天的培养，研究发现这些 GSHs 在约 100 次有丝分裂后仍保持基因组稳定性，且不会降低细胞活力。同时，GSHs 细胞系在 YPD 培养基中培养 36 小时后的生长曲线与对照菌株存在差异，但其生长速率更高，这意味着它们没有出现适应性损失。此外，通过 qPCR 分析发现，靠近端粒区域的 GSHs（如 GSH-2、3、5）会导致转基因出现多个拷贝，而位于染色体臂中间的 GSHs（如 GSH-4、6）则只有一个拷贝。流式细胞术分析显示，超过 90% 的 GSHs 细胞系能够表达报告基因，且在培养过程中表达稳定，细胞形态也没有明显变化。
- GSHs 细胞系基因表达分析：利用 RT-qPCR 和 RNA-Seq 技术，研究人员对 GSHs 细胞系的基因表达进行了深入分析。结果发现，虽然转基因的插入会影响细胞的转录程序，但大多数差异表达基因在不同的 GSHs 细胞系中是共享的，且这些基因在基因组中的位置与 GSHs 位点并无关联。此外，基因本体富集分析表明，差异表达基因并没有明显的功能富集，这说明基本的生物学过程和代谢途径未受到显著影响。
- 构建表达多种基因的 GSHs 细胞系：为了证明预测的 GSHs 能够作为同时表达整个生物途径或复杂遗传电路的 “着陆点”，研究人员构建了一个表达 ymUKG1、ymBeRFP 和 α- 淀粉酶（α-AMY）的三重菌株。实验结果表明，该菌株能够降解淀粉，且表达的基因不会影响邻近基因，这进一步验证了 GSHs 在多基因表达方面的潜力。
在讨论部分，研究人员指出，他们利用 SHIP 算法鉴定出的 5 个酿酒酵母 GSHs（GSH-2 至 6）在体内实验中表现出色，满足了作为安全 “着陆点” 的基本标准，如便于转基因整合、基因组稳定性高、转基因表达可预测且稳定，以及对基因组和邻近基因表达干扰小等。同时，研究结果也证实了转基因插入会影响细胞的转录程序，但这种影响并不与特定的 GSHs 位点直接相关。此外，以往的研究中已有部分被 SHIP 鉴定出的 GSHs 用于转基因插入，这也侧面证明了该算法预测的准确性。
不过，研究人员也坦诚地提到，SHIP 算法存在一些局限性。它高度依赖高质量的基因组组装和精确的注释信息，如果基因组组装不连续或基因、重复序列、调控区域的预测不准确，将会直接影响算法的结果。此外，对于不同的物种，需要对参数进行特定调整，而且该软件在跨物种应用时也需要谨慎分析。未来，研究人员计划在 SHIP 软件中纳入基因组三维结构和与染色质状态相关的表观遗传标记等信息，进一步完善算法。
总的来说，SHIP 算法为真核生物基因组安全港的鉴定提供了一种新的有力工具，它能够帮助研究人员更高效地筛选出潜在的 GSHs，大大减少了获取目标细胞系所需的时间和成本。尽管该算法还有待完善，但它无疑为基因工程和合成生物学领域的研究开辟了新的道路，有望推动相关领域取得更多突破。
