Molecular Biology and Evolution |?水溞基因組突變研究揭示演化力量如何塑造基因組穩定性

自發突變是遺傳變異的核心來源，在生物演化進程、基因組結構動態塑造及遺傳疾病發生中發揮著關鍵調控作 （ Lynch et al. 2016) 。在分子演化研究中，突變率與突變譜是解析物種適應性演化、有害突變累積規律的核心參數，而突變累積（MA） 實驗則是直接測定自發突變特征的經典手段 ( Katju and Bergthorsson 2019; Lynch et al. 2023) 。然而，現有 MA 研究多聚焦于單倍體微生物或專性有性繁殖物種，難以捕捉雜合性丟失、隱性致死突變等復雜突變類型，且多數研究的實驗時間尺度較短，難以全面反映真核生物的完整突變景觀，這一局限長期制約了對多細胞真核生物突變動態及演化力量調控基因組穩定性分子機制的深入理解 (Baer et al. 2007; Narasimhan et al. 2017; Sasani et al. 2019) 。

針對這一科學缺口，華中師范大學 葉志強 研究員團隊聯合美國亞利桑那州立大學、圣母大學等多家單位，選擇兼具孤雌生殖和有性生殖特性的浮游動物 —— 短鈍 溞 （ Daphnia obtusa ）為研究對象，于 2026 年 2 月 9 日 在分子演化領域 Molecular Biology and Evolution 發表了題為

The mutation landscape of Daphnia

obtusa

reveals evolutionary forces shaping genome stability

一、首張染色體水平基因組圖譜，解鎖短鈍 溞 遺傳密碼

研究團隊首先構建了短鈍 溞 首個染色體水平的參考基因組 FS6_V2（圖1）， 129.4 Mb ，包含 12 條染色體，預測出 15,321 個 蛋白編碼基因和 5,216 個 長鏈非編碼 RNA 基因， BUSCO 完整性達 97.0% ，基因組連續性和注釋質量均處于較高水平。

圖 1. 短鈍 溞 的基因組特征。 從 最 外圈到最內圈： （ a ）短鈍 溞 基因組的 12 條染色體，以兆堿基（ Mb ）為單位顯示；（ b ）基因密度；（ c ） GC 含量；（ d ）長末端重復序列（ LTR ）；（ e ）長散在核元件（ LINE ）；以及（ f ） DNA 轉座子，均使用 100 kb 的滑動窗口計算得出 。

二、自發突變規律解析，突變譜呈現顯著特征

為精準測定短鈍 溞 的自發突變率，研究團隊開展了 長達 20 余年、平均 482 代 的突變累積實驗。

對存活的 8 個 MA 品系進行深度全基因組測序，共鑒定出 1,463 個 單核苷酸突變（ SNM ）和 180 個 小插入缺失（ Indel) 。研究發現， 短鈍 溞 的校正后 SNM 突變率為 2.45×10?? 每位點每代， Indel 突變率為 3.34×10?1? 每位點每代 ，突變率處于真核生物的典型范圍，與 蚤 狀 溞 （ Daphnia pulex ）接近，顯著低于大型 溞 （ Daphnia magna ）。在突變譜方面（圖2A），短鈍 溞 的單核苷酸突變呈現出強烈的 C:G→T:A 轉換偏倚，該類型突變頻率是最稀有突變類型（ C:G→G:C ）的 5.6 倍 ，轉換 / 顛換比為 1.31 ，這一特征與 蚤 狀 溞 、大型 溞 的突變模式高度一致，是甲殼動物中保守的突變特征。

進一步的三核苷酸突變譜分析（圖2B）顯示，短鈍 溞 的突變率受側翼序列影響顯著， C:G→T:A 突變在 5′T–C–A3′ 三核苷酸短序列中頻率最高，該短序列是 APOBEC 脫氨酶的經典靶標之一，提示局部序列背景是塑造水 溞 突變景觀的重要因素。同時，突變在不同基因組區域的分布存在顯著差異（圖2C、2D）。 基因間區、內含子區和外顯子同義位點區的突變率相近，而外顯子非同義位點區域的突變則顯著缺失， 說明即使在選擇被削弱的 MA 實驗中，純化選擇仍能有效清除有害的非同義突變 ， 這一發現為 MA 實驗中存在殘留純化選擇提供了證據。

圖 2. 短鈍 溞 自發突變的模式與分布。 （ A ）比較了短鈍 溞 , 蚤 狀 溞 (Keith et al. 2016) , 和大型 溞 ( Ho et al. 2020 ; 在不同基因型之取平均值 ) 的堿基突變率。（ B ）依賴于上下文的突變譜顯示了按三核苷酸上下文劃分的單核苷酸突變分布。（ C ） 餅圖顯示 不同基因組區域（包括基因間區、外顯子區和內含子區）的突變分布。（ D ）對基因間區、內含子區和外顯子區的突變率進行了比較。采用卡方檢驗進行統計學顯著性分析； * p ＜ 0.05 。

三、自然種群驗證，純化選擇持續塑造遺傳變異

為探究 MA 實驗中鑒定的突變在自然種群中的命運，研究團隊對兩個短鈍 溞 自然種群（ EBG 、 RAP ）進行了群體基因組測序，分析了 MA 突變與自然種群遺傳變異的重疊性（圖3）。結果顯示， MA 實驗中鑒定的突變僅有 23%-27% 出現在自然種群的遺傳變異中，且不同基因組區域的保留比例差異顯著：內含子和基因間區的突變保留比例達 32%-36% ，而同義位點和非同義位點的突變保留比例僅 20%-22% ， 該現象可能是由于自然種群中的純化選擇續清除編碼區的有害突變。 進一步驗證了純化選擇在塑造短鈍 溞 遺傳變異中的核心作用。

基于突變率（ μ ）與同義位點核苷酸多樣性 ( π S ) ， 研究團隊估算出短鈍 溞 自然種群的有效種群規模 ( N? ) 約為 122.4 萬至 173.5 萬 ，該數值高于 蚤 狀 溞 和大型 溞 的已報道有效種群規模。結合水 溞 屬不同物種的突變率與有效種群大小的關聯特征來看， 呈現出有效種群規模越大，突變率相對越低的趨勢，這一特征與漂移障礙假說 （ the drift-barrier hypothesis ） 的預測相契合。 該假說認為，有效種群規模較大的物種中，對突變率修飾基因的選擇作用或更高效，或有助于物種演化出更低的自發突變率 (Lynch 2011; Lynch et al. 2016) 。

圖 3. 來自 MA 品系的 SNM 在兩個自然種群（ EBG 和 RAP ）中被檢測為 SNP 的比例。

四、雜合性丟失機制，基因轉換為主要方式且無 GC 偏倚

雜合性丟失（ LOH ）是基因組進化的重要過程，研究團隊在 8 個 MA 品系中共鑒定出 48 起 LOH 事件，包括 8 起雜合缺失和 40 起基因轉換，基因組水平的 LOH 率為 2.93×10?? 每雜合位點每代， 與 蚤 狀 溞 接近。 其中，基因轉換是短鈍 溞 LOH 的主要方式，平均基因轉換片段長度為 320 kb ，且 基因轉換過程中無顯著的 GC 偏倚 ，與“基因轉換普遍存在 GC 偏倚”的常見認知并不一致。

進一步分析發現，僅由突變壓力預測的短鈍 溞 平衡 GC 含量為 0.320 ，顯著低于實際觀測的 0.409 ，表明存在其他演化力量維持基因組的 GC 水平。結合基因表達數據的分析顯示，基因表達水平與 GC 含量偏離中性預期的程度呈顯著正相關（ r =0.73), 即 高表達 的基因 GC 含量會更高 。說明 自然選擇是維持短鈍 溞 基因組 GC 含量的主要力量 ，尤其是在 高表達 的功能重要基因中，選擇會偏向保留 G/C 核苷酸，以維持基因的結構和功能穩定性。

該研究不僅為水溞屬的分子演化研究提供了新的理論依據，也為理解生態重要物種中突變、選擇與基因組穩定性的相互作用提供了全面的研究范例，同時為淡水水生生物的適應性演化和種質資源保護提供了重要的遺傳參考。

華中師范大學生命科學學院葉志強研究員為論文的通訊作者，碩士生鄧如云為論文的第一作者，此外圣母大學 Michael E. Pfrender 教授、美國南卡羅來納大學 Jeff L. Dudycha 教授、以及亞利桑那州立 Michael Lynch 教授亦對本研究有重要貢獻。

文章鏈接：

https://doi.org/10.1093/molbev/msag037

制版人：十一

相關參考文獻

1. Lynch M, Ackerman MS, Gout J-F, Long H, Sung W, Thomas WK, Foster PL. 2016. Genetic drift, selection and the evolution of the mutation rate.Nat Rev Genet.17:704–714.

2. Katju V., Bergthorsson U. 2019. Old trade, new tricks: insights into the spontaneous mutation process from the partnering of classical mutation accumulation experiments with high-throughput genomic approaches.Genome Biol. Evol.11(1):136–165.

3. Lynch M, Ali F, Lin T, Wang Y, Ni J, Long H. 2023. The divergence of mutation rates across the Tree of Life.EMBO Rep.24:e 57561.

4. Baer CF, Miyamoto MM, Denver DR. 2007. Mutation rate variation in multicellular eukaryotes: causes and consequences.Nat Rev Genet.8:619–631.

5. Narasimhan V, Danecek P, Scally A, Xue Y, Tyler-Smith C. 2017. Estimating the human mutation rate from autozygous segments reveals population differences in human mutational processes.Nat Commun. 8:303.

6. Sasani TA, Pedersen BS, Gao Z, et al. 2019. Large, three-generation human families reveal post-zygotic mosaicism and variability in germline mutation accumulation.eLife8:e 46922.

7. Keith N, Tucker AE, Jackson CE, Sung W, Lucas Lledo JI, Schrider DR, Schaack S, Dudycha JL, Ackerman M, Younge AJ, et al. 2016. High mutational rates of large-scale duplication and deletion inDaphniapulex.GenomeRes. 26:60–69.

8. Ho EKH, Macrae F, Latta LC IV, Eads BD, Andrews J, Ackerman M, Schaack S. 2020. High and highly variable spontaneous mutation rates inDaphnia.MolBiol Evol. 37:3258–3266.

9. Lynch M. 2011. The lower bound to the evolution of mutation rates.Genome Biol Evol.3:1107–1118.

10. Davenport ES, Agrelius TC, Harmon KB, Dudycha JL. Fitness effects of spontaneous mutations in a warming world. Evolution. 2021 Jun;75(6):1513-1524.

（可上下滑動閱覽）

學術合作組織

（*排名不分先后）

戰略合作伙伴

（*排名不分先后）

轉載須知

【非原創文章】本文著作權歸文章作者所有，歡迎個人轉發分享，未經作者的允許禁止轉載，作者擁有所有法定權利，違者必究。

BioArt

Med

Plants

人才招聘

近期直播推薦

點擊主頁推薦活動

關注更多最新活動！