这是一个基于古细菌、细菌和真核生物基因组tRNA组成的系统树(Credit: Image: Eva Novoa (IRB Barcelona))
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近日，来自国外的一项研究解释了不同物种之间基因组的趋异进化（divergent evolution），酶功能以及基因组组成之间的关系重新阐释了众多基因之间的进化以及结构，并且解释了古细菌、细菌和真核生物之间的不同。地球上所有活的有机体可以被分为三大块，古细菌、细菌和真核生物，早在生命建立初期，30亿年之前，每一个组的基因组都已经朝着特殊的结构来变化，并且趋向于分离。
研究中，科学家分析了来自三大块超过500个物种的转移RNA（tRNA）的分布以及丰度，研究者们发现其基因组的结构更适合于某些酶的活性，这在细菌和真核生物中表现并不一样，而且在古细菌中完全不存在。这些酶的活性可以修饰tRNAs，并且允许其识别三个不同的密码子，细菌和真核生物的酶活性并不相同，这就解释了为什么细菌、真核生物以及古细菌的基因组以及基因组成会出现分叉，这项发现让我们更好地理解了基因组结构以及各自基因的蛋白质合成的速度，因此，就像研究者Ribas de Pouplana解释说，基因密码子的丰度可以通过修饰tRNAs来进行阅读，并且具有高的表达水平，我们的发现对于理解蛋白质翻译机器如何来工作以及解释为什么每一个物种的基因组都有特异的密码子组成提供了一定的理论基础。
研究者的研究发现为很多应用技术铺好了路，其中一项就是生物技术，这种修饰关联度的发现将会允许蛋白质工业生产中的技术改进。文章的第一作者Eva Novoa表示，我们现在又另外一种优化蛋白质合成技术的一些参数，比如说，单组分人胰岛素注射液是在细菌中人工操作来生产的，但是如果考虑到生产过程中的酶活性的话，将会使得注射液产品的产量明显增加。当然了，我们的研究发现也可以癌症研究相关，有可能这种酶的修饰在某些种类癌症中是过度表现的，事实上这也符合逻辑，因为癌症细胞在产生蛋白质上是高效的。
研究者的研究成果刊登在了近日的国际著名杂志Cell上，文章阐释了有机体如何以不同的方式来变异进而达到更好的适应以及最大化的优化其蛋白质翻译效率的。研究者还表示，我们并不知道为什么这些酶可以在细菌和真核生物中表现出差异，但是事实上，这对于两个种类之间基因组的分离非常重要，遗传密码子是相同的，但是在不同密码子之间什么改变了却显得尤为重要，这将会最终造成不同基因组之间出现分化。（生物谷：T.Shen编译）
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doi:10.1016/j.cell.2012.01.0502
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A Role for tRNA Modifications in Genome Structure and Codon Usage
Eva Maria Novoa, Mariana Pavon-Eternod, Tao Pan, Lluís Ribas de Pouplana
Transfer RNA (tRNA) gene content is a differentiating feature of genomes that contributes to the efficiency of the translational apparatus, but the principles shaping tRNA gene copy number and codon composition are poorly understood. Here, we report that the emergence of two specific tRNA modifications shaped the structure and composition of all extant genomes. Through the analysis of more than 500 genomes, we identify two kingdom-specific tRNA modifications as major contributors that separated archaeal, bacterial, and eukaryal genomes in terms of their tRNA gene composition. We show that, contrary to prior observations, genomic codon usage and tRNA gene frequencies correlate in all kingdoms if these two modifications are taken into account and that presence or absence of these modifications explains patterns of gene expression observed in previous studies. Finally, we experimentally demonstrate that human gene expression levels correlate well with genomic codon composition if these identified modifications are considered.
