Nature子刊：北京大学魏文胜团队开发先导编辑筛选技术，揭示人类基因组中功能性同义突变

来源：生物世界 2025-06-26 09:56

针对这些功能性同义突变，魏文胜团队开发了一种专门的机器学习模型——DS Finder，并借助多方面的实验证据揭示了它们对诸如 mRNA 剪接和转录等各种生物过程的影响。

由于遗传密码系统的简并性（不止一个密码子对应同一个氨基酸），并非所有的单碱基突变都会导致氨基酸序列的改变。这类突变被称为同义突变，在进化理论中传统上被视为中性的。

2022 年，密歇根大学张建之教授团队在Nature期刊发表论文，指出酿酒酵母的同义突变可能大多是非中性的，同义突变和非同义突同样会破坏细胞适应性。但这些发现仍存争议，重新激起了研究人员对于同义突变的生物学效应的兴趣和讨论。此外，一些早期研究显示，病毒和原核生物中的同义突变可能会影响它们的适应性。

然而，在非真核生物和酵母中得出的这些发现是否适用于哺乳动物，尤其是人类，目前仍不清楚。

2025 年 6 月 24 日，北京大学魏文胜教授、刘莹副研究员作为共同通讯作者，在Nature Biotechnology期刊发表了题为：Prime editor-based high-throughput screening reveals functional synonymous mutations in human cells的研究论文。

该研究开发了一种名为PRESENT的高通量筛选技术，利用先导编辑来研究人类基因组中的功能性同义突变。

同义突变通常被认为是中性的，然而它们在人类基因组中的作用在很大程度上仍未被探索。

之前的研究已将少量的同义突变与人类疾病联系起来，并通过分析将其确定为癌症的潜在驱动因素。尽管出现了预测有害同义突变的工具，但经实验确认的人类病例仍十分稀少，这凸显了在人类细胞中开展大规模同义突变研究时，需要一种标准化的实验方法。

先导编辑器（Prime Editor，PE）是刘如谦教授于 2019 年开发的新一代基因编辑系统【3】，2021 年，他进一步开发了增强版先导编辑器 PEmax【4】，为基因组研究提供了强有力的工具。

在这项最新研究中，魏文胜团队利用 PEmax 系统构建了一个由 297900 个 epegRNA 组成的文库以靶向 3644 个人类蛋白质编码基因，并进行了大规模筛选，以识别可能影响人类细胞适应性的同义突变。研究团队将这一高通量筛选技术命名为PRESENT，为了在高通量水平上系统地评估从筛选中发现的同义突变对基因表达的影响，研究团队将单细胞筛选方法与 PRESENT 技术集成，命名为DIRECTED-seq。

PRESENT

DIRECTED-seq

与张建之团队此前在酵母中的发现不同，这项新研究在群体层面的分析表明，同义突变在适应度效应方面与非同义突变存在差异，但相对于阴性对照而言，其表型分布却相似。经过严格的质量控制，只有很小一部分显示出可检测的效果。

针对这些功能性同义突变，魏文胜团队开发了一种专门的机器学习模型 DS Finder，并借助多方面的实验证据揭示了它们对诸如 mRNA 剪接和转录等各种生物过程的影响。他们发现，同义突变能够改变 RNA 的折叠方式并影响翻译，PLK1_S2就是这样的一个例子。通过将数据与模型相结合，能够预测出具有临床危害的同义突变。

DS Finder

总的来说，这项研究加深了我们对同义突变的理解，为临床疾病研究提供了新见解。

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