合成生物學研究生物圖案的形成原理論文

時間：2025-11-22 01:20:10 研究生畢業論文

合成生物學研究生物圖案的形成原理論文

　　生物系統常會形成復雜的圖案或結構，如斑馬的條紋、孔雀（Peafowl）的羽毛、金錢豹（Pantherapardus）的斑點、魚的鱗片、花瓣等。產生這些有序結構的生物過程被稱為“圖案的形成”[1]. 它通常涉及多信號錯綜復雜的調控、基因表達的改變、細胞的形變、細胞的運動、增殖和死亡，以及細胞-環境的相互作用。

合成生物學研究生物圖案的形成原理論文

　　分子生物學家、發育生物學家、合成生物學家、組織工程學家、系統生物學家和理論生物學家都對生物圖案的形成非常感興趣。了解這些生物圖案的形成原理，是對一代代科學家的極大挑戰。

　　在過去的 10 年中，合成生物學家們不斷嘗試將物理學和工程學理念融入生物學，并取得了很大的進展。改造細胞使之擁有新的功能是合成生物學的主要目的[2~7]. 然而，這一領域的另一個重要目的-“用創造生命的方式去理解生命”正越來越受到重視[8,9]. 生物圖型的傳統研究方法是正向或反向遺傳學方法，因此運用合成生物學來研究生物圖案的形成原理是一個標志性的轉變。在這篇綜述中，將重點介紹重復周期性生物圖案的研究。

　　1 重復周期性生物圖型及其實驗研究

　　從解剖學角度而言，生物結構或圖案往往呈現重復周期性。例如，人有 10 個手指， 24 根肋骨和 32顆牙齒。一個在空間上具有“重復周期性”的圖案通常由被有序間隔隔開的重復單元組成。這種特征可以輕易地從斑馬條紋、孔雀羽毛、魚鱗、果蠅（Drosophila melanogaster）體節和脊椎動物胚胎體節中觀察到。周期性也同樣可以表現在時間維度上，如人類心肌的有規律收縮運動[10].果蠅身體的分節是周期性結構研究的重要典型之一。在過去的 30 年中，大約有 40 個基因被確認參與了果蠅的分節過程。這些基因通過層層相互作用，逐步演變，最終完成了前后軸（anterior and posterioraxis, AP）的細分[11,12]（圖 1）。

　　體節發生作為脊椎動物胚胎的一個重要發育過程已被廣泛地研究[14,15]. 體節是胚胎的一段，更確切地說是指腔結構周圍的細胞塊[14]. 它是由前體節中胚層（presomitic mesoderm, PSM）-神經管兩側互相平行的兩條間葉組織[14]-有規律地逐漸發育而來。在這個過程中，體節以周期性的時間間隔沿前后軸形成，這個間隔在斑馬魚（Danio rerio）中為 30 min,在雞（Gallus domestiaus）體內是 90 min, 在小鼠（Musmusculus）中是 120 min, 在人體中則是 4 h[16]. 體節形成之后，可以隨之發育成骨骼肌、真皮和椎骨。在過去幾十年間，科學家為尋找周期性基因表達的控制元件做了很多努力。研究表明，在雞胚中，成纖維細胞生長因子FGF8參與了時鐘信號控制體節分段的過程[17]. FGF8 的 mRNA 水平在前體節中胚層最末端中表達很高，越靠近最前端越低，在前體節中胚層中形成了一個梯度（圖 2）。而成纖維細胞生長因子8（fibroblast growth factor 8, FGF8）的過表達會阻止分段過程并使前體節中胚層細胞保持在未成熟的狀態。

　　這表明FGF8的表達水平與前體節中胚層細胞的發育演變密切相關。有研究提出在雞胚中的 FGF8 存在一個閾值，被稱為“決定性前沿”（圖 2）。隨著體軸的伸長， “決定性前沿”會后退，從而使細胞進入分節過程。因此該體節的邊界距離可能是由振蕩周期決定的。

　　1.1 數量恒定

　　另一個關于重復周期性生物結構的有趣問題是它們的基本單元數量是恒定的-如人類的手指就是 10 根，肋骨為 24 根，牙齒 32 顆，椎骨 33 塊，這是如何實現的呢？是什么樣的機制決定了這些數量并保持不變？有科學家提出，存在一個“停止條件”使基A: 母體的信號。 “預先混合”的細胞質已經在卵子發生過程中準備就緒。在卵子的細胞質中，母系的駝背基因 HB（hunchback）和尾部基因 CAD（caudal）轉錄產物均勻分布；卵極基因 BCD（bicoid）的轉錄產物主要位于卵的前極，而其蛋白質和 RNA 復合物則主要分布在后部。受精后，這些母系轉錄產物會被迅速翻譯，在受精卵中產生蛋白質梯度； B: 間歇基因域。嵌入在卵子表面的信號激活位于受精卵兩極的跨膜受體軀干（Torso）。同時，在沿AP軸的特定位置，一組合子的“間歇”的基因-如無尾基因 TLL（tailless）、巨大基因GT（giant）和 Kr（Kruppel）-被母體蛋白質的信號激活； C: 成對基因圖型。雖然間隙基因的表達譜并不是周期性的，它們轉錄因子的相互作用和母體蛋白質的信號提供了核子的特定軸向特征。這個特征是由成對基因（如多毛基因 H（hairy）、侏儒基因 run（runt）、跳躍基因 eve（skipped））來決定的，從而會產生周期性的基因表達。成對基因及其下游基因轉錄相互作用（如體節缺少基因 FTZ（fushitarazu））細化了表達條紋。條紋邊界指示了副節體邊界； D: 節段極性圖型。盡管成對基因的表達是瞬時的，一旦細胞邊界形成，每個副節體中的成對基因的蛋白質就會激活節段極性基因，并使其穩定表達。一些基因的表達-如鋸齒基因 en（engrailed）基因-即使在成人體內也是穩定的。副節體的邊界在表達en和無翼基因WG（wingless）的細胞之間形成。隨后，節體邊界會基于副節體生成。改編自 Peel 等人[13]的研究本單元的重復終止[10]. 一旦“停止條件”失去作用，那么單元將不斷重復。實際上，這樣的“無限重復”突變體已經越來越多地出現在科學家的視野中。例如，在線蟲（Caenorhabditis elegans）中， unc-86的突變引發細胞譜系多次重復[19]; 果蠅的 bag-of-marbles 突變使卵巢囊泡的細胞數量從 16 增加到幾百[20]; 在金魚草（Antirrhinum majus L.）中，花序（floricaula）突變使花成為重復的分生組織[21].

　　通常來說，如果給定單元的大小，圖案出現的數量是由體型大小決定的。雄性短吻鱷（Osteolaemustetraspis Cope）背部的條紋比雌性多，因為它們的身體更長[22]. 然而，單元數量也可以與體型無關，如非洲爪蟾（Xenopus laevis）的體節數[23].

　　1.2 重復周期性圖案的模型

　　“不構建出研究對象的力學模型，我是不會滿意的。如果我成功地建立了模型，才能說明我理解這個問題。否則就不能說我理解了它。”-開爾文勛爵對于重復周期性結構/圖案的研究表明數學模型是必不可少的。模型可以整合實驗數據，提取其關鍵部分，預測其在遺傳或物理擾動下的結果。而總結不同層面的實驗數據，使之成為數學模型確實是一項很有難度的挑戰。到目前為止，構建數學模型有兩種主要方法：（ⅰ）分析系統中每一個組件，模擬系統中的每一次互相作用[24]. （ⅱ）省略系統的細枝末節，只提取其實質[25]. 第一類模型用于描述相對簡單的系統。如果系統很復雜，例如，涉及到時空動態，那將很難做1人們提出了許多模型來解釋重復周期性圖案的現象[10]. 但是 Murray 在他的書中說，這些模型并非自然圖案形成的實際機理。 Wolpert[26]的原則與 Murray的觀點類似： “因為有太多過程能產生同樣的圖案，所以不要從圖案中推斷其過程。”雖然如此，在這里仍然會簡要地介紹兩個重要模型。

　　1.3 反應擴散模型

　　反應-擴散或圖靈（turing）模型是最著名的解釋圖案形成的數學模型之一[27]. 阿蘭·圖靈-現代計算機的創始人之一[28]-在一篇研討會論文中提出了這個偉大的模型[29]. 常理上講，人們會認為擴散總是有助于穩定系統的。但是圖靈發現，在存在擴散的情況下，一個反應系統開始的局部穩定狀態會變得不穩定。在數學上，擴散和反應的耦合可能會使在均勻穩定狀態下微小的擾動放大。整體的不穩定性與邊界條件一起，可以決定圖案的周期。換言之，分子的擴散和反應導致分子濃度呈現峰與谷的分布（圖 3A）。

　　而這些分子則被稱為形態發生素。它們的空間分布為生物結構發育形成一個預圖案。這種通過形態發生素而產生預圖案的圖案形成模型與簡單的預圖案模型的不同之處在于它需要化學反應的參與[27].雖然反應-擴散模型已被認為是生物圖案形成的標準數學模型[27], 但是在實驗生物學領域，這種模型并沒有被廣泛接受。因此， Fitzhugh[30]和 Nagumo 等人[31]提出了一種重要的圖靈模型的衍生形式。這個模型將數學語言轉換成了生物學家使用的語言。就如同神經元一樣，這個模型建立在一種可激發的活化劑-抑制劑體系之上。在此二元體系中，兩種成分的產出被其中一種化學物質激活，另一種成分則用來抑制該系統的發展。在適當的參數和一定條件下，該模型可以產生滑動波、旋轉螺旋、環波、條紋波、靜止的局部脈沖等。在這個模型的基礎上，為了獲得一個穩定的空間圖案， Meinhardt和Gierer[32]提出了一種基于側抑制原理的圖靈模型。這些圖案的形成僅需要一個短程的正反饋和一個長程負反饋，分別代表抑制劑的快速擴散和活化劑的緩慢擴散。這些改進使圖靈模型的基本原則能被更容易地應用到復雜的系統中去。許多系統被證明可滿足該條件，并且能夠形成圖靈圖案，如趨化性細胞遷移[33]、神經元的相互作用[34]、機械化學活性[35]等。然而，在一個真實的生物系統中直接驗證圖靈模型是十分困難的 .

　　Meinhardt 和 Gierer[32]在他們的模型中提出，活化劑的擴散系數要比抑制劑小得多。但是，由于很難識別生物系統中的活化劑/抑制劑，人們缺乏直接的證據來驗證兩種分子間的擴散系數的差異。直到最近，在對斑馬魚胚胎形成過程中由 Nodal 和 Lefty 構成的活化劑/抑制劑系統的研究中，科學家成功地利用光漂白后熒光恢復的方法，測得融合了綠色熒光蛋白的Nodal 和 Lefty 的擴散性[36]. 這些研究成果及將來的相關實驗將對驗證圖靈模型起到很大的幫助。

　　1.4 密度依賴性運動能力模型

　　物理學家提出，當一個顆粒或細胞的運動能力依賴于其密度時，周期性的圖案也可以形成。 Cates等人[37]對這種系統進行了研究。在這個系統中，細胞的運動力取決于局部的細胞密度。通過穩定性分析，他們發現該系統可以通過細胞密度平衡點上下的小范圍波動形成穩定的圖案。然而，為了使得高頻失穩收斂，他們引入了密度的四階項[31]. 在另一個與實驗相關性更高的密度依賴性運動能力模型中，人們引入了一個密度信號場[38,39]. 傳統的周期性圖案往往是通過失穩性在平衡點附近放大而產生周期結構。然而，人們發現在這種密度依賴性運動能力模型中，當密度場前沿在傳播過程中達到運動能力閾值時，就可以形成周期性的圖案。這種機制與典型的反應擴散模型不同，并且已經在一個合成生物系統中得到了驗證。該模型也可被應用到具有兩個可擴散化學物質的系統中，在這個系統中，其中一種化學物質的擴散性取決于另一種化學物質的局部濃度。

　　1.5 時鐘和波前沿模型

　　科學家們提出時鐘和波前沿模型是為了用來解釋體節的形成。這個模型由兩部分組成：一個在兩種狀態振蕩的“時鐘”和一個單向波[40]. 一般情況下，所有的細胞在兩種狀態之間同步振蕩。一旦到達波的前沿，振蕩即停止在某個階段。當波掃過發育區域時，便形成了交替狀態的周期性圖案。

　　2 合成生物學

　　合成生物學是一個嶄新且快速發展的領域，但它似乎仍然沒有一個被廣泛接受的定義。有些人定義合成生物學為“對新的生物零件、設備和系統進行設計和構建，以及對現有的自然生物系統進行重新設計改造以達到有用的目的 ”. 一般而言，這些新的功能是通過引入被稱為“遺傳線路”的新遺傳網絡來實現的。在過去的10 年中，合成生物學一直被用來開發新的功能[41,42],如群體控制[6]、細胞計數[43]、“光子打印機”[4]、邊緣檢測器[3]等。合成生物學的另一重要方面是通過工程建造的方法[8,9]來了解生命。科學家應用合成生物學手段，對包括生物振蕩器[2,7]、細菌的雙組分系統[44]、條帶檢測[5]、生物膜形成[45]、生態系統重構[46]和抗生素抗性[47]等在內的各種生物現象進行了研究。

　　2.1 用合成生物學的方法研究圖案形成

　　Basu 等人[5]通過將 luxRI系統中的不同組分分別放入發送者細胞（表達 luxI 并合成 N-酰基高絲氨酸內酯（N-acyl-homoserine lactones, AHL））和接收者細胞（表達 luxR, 對 AHL 梯度響應），以此制作出了一種“條帶”過濾器。他們設計了一個巧妙的遺傳線路，使接收者細胞對不同濃度的 AHL 做出不同的響應，從而讓細胞在固體瓊脂板上產生公牛眼圖案。實驗時，他們首先把包含一系列的遺傳元件（如 luxR, l抑制子CI 和 lacI）的接收者細胞混合在瓊脂里。隨著發送者細胞產生的 AHL 不斷地生成和降解，其在固體瓊脂上會形成濃度梯度。而接收者細胞只在一個狹窄的AHL 濃度區間內表達綠色熒光蛋白。他們利用了 3個對 AHL 敏感度各異的 LuxR 突變體作為接收者細胞，使它們可以各自在瓊脂板上形成不同的生物圖案。通過這些巧妙設計的人工遺傳線路， Basu 的研究團隊直接證明了形態發生素梯度的圖案形成機理。

　　更新一個成果來自 Danino 的研究團隊，他們利用 luxRI 系統同步大腸桿菌（Escherichia coli）菌群生長，構建了一個基因振蕩器[2]. 與以往的合成振動系統相比，他們的設計雖然很簡單，但卻產生了美妙的時間周期圖案。他們利用luxI啟動子來分別控制luxI,yemGFP 和 aiiA（AHL 降解酶）的表達。在這個系統中，LuxR-AHL 復合物誘導 aiiA 的表達，從而反過來實現了對luxI表達的負調控。借助微流體器件和熒光顯微鏡，振蕩被記錄了下來。不僅如此，振蕩器的周期和幅度還可以通過在微流體條件下控制流速來調節。

　　除了 Danino 的研究外， Liu 等人[39]也構建了工程細菌來探索一種新的周期圖案形成的機理。首先他們構建了由生長、運動能力和細胞間信號傳導組成的圖案形成的模型系統。然后又設計了一個簡單的調控機制，這種機制可以通過引入外源菌群傳感系統來對大腸桿菌細胞的趨化線路進行控制，使細胞運動在高菌群密度條件下受到抑制。這種相互作用模擬了密度依賴的運動效應。出乎人們意料的是，在將工程菌株接種到半固體瓊脂平板上后，菌群形成了以200 min 為間隔的周期性條紋圖案。

　　2.2 通過合成生物學進行圖案形成原理的探索

　　在 Liu 等人的研究中，他們利用人工遺傳線路系統衡量了每個關鍵的變量并對條紋形成的具體動力學過程進行了定量研究。根據這些研究，他們提出了一個新的密度依賴性運動能力模型。不同于其他反應擴散系統的是，該密度依賴性運動系統在密度波前沿達到閾值時可以形成周期性條紋（圖 3B）。此外，根據該模型預測，該系統存在從條紋到非條紋的相變，在兩種狀態之間可以形成有限數量的條紋。在實驗中，他們通過改變單個基因的表達水平成功調控了條紋的數目，以此驗證了模型的預測。這項研究使人們認識了對連續條紋形成的一種新原理。這一原理不僅會對人工合成的細菌圖案造成影響，在后生動物發育過程中相似的條紋形成過程也很有借鑒意義。

　　3 展望

　　如果想要用傳統的自上而下的方法來研究生物圖案形成無異于在復雜的細胞組分和多層調控網絡的迷宮中找到一條出路。在大多數情況下，這都是非常困難的。雖然在體外用自下而上的方法可以重新構建某些生物系統的一些關鍵成分，但終究人造的痕跡太過明顯并且同樣需要有詳細的分子機制。一個更激進的想法是忽略自然機制，利用合成生物學來“創造”新的生物圖案形成系統。在這些人工圖案系統的建造過程中，可以學到一些以前未知的圖案形成的原理。鑒于自然圖案的多樣性，存在與人工系統相類似的自然系統也就不足為奇。研究人員可以利用這些從人工系統中認識到的原理來重新審視自然系統的規律。另一方面，合成生物學的目標之一是要建立新的生物系統。現在認識了許多生物系統的元件以及它們之間的一些相互作用機理，但是如何將它們構建成有功能的生物系統或有序的生物結構-如血管、皮膚、甚至心臟？-是對組織工程是一大挑戰。一種方法是 3D 打印：直接將“組織”構建成其最終形狀和尺寸。另一種方式是編程發育：從細胞簇開始，讓細胞自主生長發育成所需的形態。后一種方法可能是更加接近自然過程并且更加持久。未來，這兩種方法可以被組合使用來構建生物結構，并幫助研究人員理解這些結構形成的基本原理。

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