基因本體學聯(lián)盟發(fā)布全新基因功能知識庫-肽度TIMEDOO

基因本體學(Gene Ontology,GO)聯(lián)盟近日發(fā)布了一個全新的資源,提供了關于所有蛋白質編碼人類基因功能的全面百科全書。該資源首次通過大規(guī)模的進化建模,將人類基因數(shù)據(jù)與其他物種的遺傳數(shù)據(jù)相結合,整合了現(xiàn)有的最準確、最完整的基因功能證據(jù),形成了一個可搜索的公共資源,涵蓋了超過20,000個基因的已知功能。該成果已在《自然》雜志上發(fā)表。

作為一個已經(jīng)擴展和改進超過25年的知識庫,基因本體學已成為生物醫(yī)學研究的核心工具。每年,全球超過30,000篇學術論文依賴該知識庫進行數(shù)據(jù)分析和解讀。

在“組學”實驗中,生物醫(yī)學研究人員通過大規(guī)模的DNA、RNA、蛋白質等生物分子的研究,生成能夠識別出成百上千個相關基因的數(shù)據(jù)。例如,研究人員可能會發(fā)現(xiàn)癌細胞與健康細胞相比,哪些基因被激活或關閉。然而,查閱每個基因已知功能的數(shù)千篇文獻顯然不現(xiàn)實,因此,很多科學家轉而使用基因本體學。

“我們的知識庫幫助科學家從單純的基因列表出發(fā),深入了解這些基因的生物學功能,包括可能對治療有用的方面,”基因本體學聯(lián)盟的首席研究員、凱克醫(yī)學院的生物信息學部主任、公共衛(wèi)生與流行病學教授Paul D. Thomas博士表示。

進化視角的創(chuàng)新

此次發(fā)布的新資源“PAN-GO功能組”(PAN-GO functionome)使用進化建模方法,通過將來自人類基因的實驗數(shù)據(jù)與來自小鼠、斑馬魚等模式生物的基因數(shù)據(jù)結合,進一步完善了人類基因功能的知識圖譜。該方法不僅填補了因缺乏直接的實驗數(shù)據(jù)而存在的知識空白,還提供了關于基因功能更為完整、準確的描述。

Thomas博士解釋說:“我們此前已經(jīng)積累了龐大的基因功能知識庫,成為了關于人類基因功能的權威參考。如今,通過加入關于每個基因功能在進化中出現(xiàn)的時間點,我們提供了更為完整、準確、簡潔的基因功能描述?!?/p>

全球合作與持續(xù)更新

此次資源的整理是由來自全球150多名生物學家共同完成的,包括來自凱克醫(yī)學院的團隊。自1998年起,研究人員已審閱超過17.5萬篇有關基因功能的學術文章,搜集了關于人類基因功能的數(shù)據(jù),特別是超過20,000個蛋白質編碼基因所控制的關鍵生物過程。研究團隊將這些基因根據(jù)它們執(zhí)行的生物學功能進行分類,從而開發(fā)出一個涵蓋細胞分裂、細胞信號傳導、免疫反應、分子運輸?shù)榷喾N功能的目錄。

科學家們強調,精準了解基因功能,尤其是涉及基因組中的某些基因在不同疾病中的作用,可以幫助研究人員理解癌癥等疾病的發(fā)生機制,并設計針對性的治療策略。

功能組的應用前景

“PAN-GO功能組”將與傳統(tǒng)的基因本體學資源一樣,被科研界廣泛用于“組學”數(shù)據(jù)分析等應用,且它能提供更加準確的結果。因為這項新工作將所有的信息通過大規(guī)模的進化模型進行整合,使得基因功能的描述更加完整和精確。

對于沒有直接實驗數(shù)據(jù)的基因,研究人員通過研究小鼠、大鼠、斑馬魚、果蠅、酵母菌或大腸桿菌等模型生物的基因,結合進化時間點的信息,可以推測人類基因的功能特性。例如,某些功能如能量代謝或細胞信號傳導的功能可能在進化過程中早已形成,這為人類基因功能的研究提供了新視角。

未來展望與共同建設

基因本體學聯(lián)盟表示,未來將鼓勵科研人員在他們的分析中使用“PAN-GO功能組”。該資源已經(jīng)以機器可讀格式構建,能夠支持科學家使用計算工具(如人工智能)快速查找和使用這些數(shù)據(jù)。

同時,聯(lián)盟還發(fā)起了號召:研究人員可以通過該項目網(wǎng)站提交建議,幫助更新和完善基因功能的知識庫。通過眾包方式獲取基因功能的知識,并將其結構化分類,確保這一共享資源在未來持續(xù)改進,并便于應用。

雖然這是目前關于基因功能最全面的資源,”PAN-GO功能組”仍未完全涵蓋所有基因。它目前包含了82%的蛋白質編碼基因的功能數(shù)據(jù),但仍有18%(約3,600個基因)的生物功能未知。

Thomas博士表示:“我們現(xiàn)在已經(jīng)清楚地看到哪些地方缺乏信息,這也為未來研究的方向提供了指引?!?/p>

參考文獻:Paul Thomas, A compendium of human gene functions derived from evolutionary modelling,?Nature?(2025).?DOI: 10.1038/s41586-025-08592-0

www.nature.com/articles/s41586-025-08592-0

編輯:周敏

排版:李麗