『近期南农科研扫描』
动物医学院
病原微生物致病机制及免疫团队马喆课题组揭示链球菌膜囊泡递送细菌M蛋白破坏血脑屏障机制
农学院
宋庆鑫团队合作揭示作物驯化和去驯化的表观遗传变异规律
植物保护学院
陶小荣团队联合多家单位揭示大豆症青病毒的昆虫传播媒介和流行病学特征
资源与环境科学学院
沈其荣院士团队利用深度学习算法创新环境致病菌精准识别系统
资源与环境科学学院
张瑞福教授课题组揭示了植物益生菌根际定殖过程中全新的菌-植互作模式
动物医学院
病原微生物致病机制及免疫团队马喆教授课题组揭示链球菌膜囊泡递送细菌M蛋白破坏血脑屏障机制
南京农业大学动物医学院病原微生物致病机制及免疫团队在范红结教授带领下，长期致力于猪链球菌病病原致中枢神经系统感染机制研究。近日，美国科学院院刊（PNAS）刊发了该团队题为“Membrane vesicle delivery of a streptococcal M protein disrupts the blood-brain barrier by inducing autophagic endothelial cell death”的研究论文，揭示了兽疫链球菌表面M蛋白（SzM）经细菌膜囊泡递送进入脑微血管内皮细胞，引起自噬依赖性细胞死亡，破坏血脑屏障的机制。
兽疫链球菌（Streptococcus equi ssp zooepidemicus, SEZ）是引起猪链球菌病的重要病原之一，也是一种重要的人兽共患病原菌。突破血脑屏障感染宿主中枢神经系统是SEZ的重要致病特征，常导致宿主急性死亡，具有发病急，死亡率高和预后不良的特点。解析SEZ中枢神经系统感染机制，不仅可为防控该病的药物开发提供靶标，也为制定有效防控策略提供依据。SzM蛋白是公认的SEZ表面毒力因子，通过LPXTG基序锚定在细菌细胞膜上。本研究首次揭示SzM蛋白在细菌膜囊泡中具有较高的丰度，可经膜囊泡释放到环境中发挥致病作用。经膜囊泡释放的SzM蛋白可被递送入宿主脑微血管内皮细胞，与胞内PTEN分子发生互作。以上互作通过抑制PTEN泛素化引起该分子水平升高，过度激活自噬通路，导致细胞出现自噬依赖性死亡，继而破坏宿主血脑屏障完整性，帮助细菌完成中枢神经系统感染。本研究提出，开发抑制细菌SzM蛋白活性的药物或控制SEZ感染时机体PTEN水平是降低SEZ引起中枢神经系统感染风险的有效方式，为控制SEZ感染提供了重要的可行性方案。
SzM蛋白经细菌膜囊泡递送破坏血脑屏障机制示意图
南京农业大学动物医学院为该论文第一完成单位，博士研究生潘飞为第一作者，马喆教授为通讯作者。哈佛大学医学院Matthew K. Waldor教授和团队首席范红结教授在研究过程中给予了重要指导。相关前期研究工作已发表在mBio和PLOS Pathogens等微生物学领域权威刊物，本研究是对前期研究工作的补充和延续。该项研究得到国家重点研发计划和国家自然科学基金等项目的资助。
原文链接：https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2219435120
农学院
宋庆鑫团队合作揭示作物驯化和去驯化的表观遗传变异规律
近日，南京农业大学宋庆鑫团队联合中国农科院作物所、中国农科院基因组所、浙江大学、美国德克萨斯大学奥斯汀分校等单位对水稻驯化及去驯化过程中表观遗传变异规律进行了深入研究。研究结果以题为“Asymmetric variation of DNA methylation during domestication and de-domestication of rice”的研究论文发表在The Plant Cell杂志上。
水稻是全球最为重要的粮食作物之一，在其漫长的驯化过程中形成了形态各异的水稻栽培亚型，包括粳稻、籼稻、Aro和Aus等。在水稻栽培种植历史过程中，有些水稻逐渐恢复部分野生稻表型特征，最终演化成严重威胁全球水稻产量的杂草稻，这种现象称之为“去驯化”。通过基因组进化研究发现，大量驯化位点的变异在去驯化过程中并不能得到恢复，这就暗示着可能存在别的遗传机制来调控杂草稻在去驯化过程中恢复野生稻表型。DNA甲基化是一种真核生物保守的表观遗传修饰，对植物的生长发育和环境应答具有重要的调控作用。然而，表观遗传在作物驯化及去驯化过程中的作用并不清楚。
该研究选用90多份水稻材料，包括野生稻、粳稻、籼稻、Aro、Aus以及粳型杂草稻（粳稻野化形成）、籼型杂草稻（籼稻野化形成），通过多组学分析发现栽培稻的全基因组DNA甲基化水平显著低于野生稻（图1A），表明DNA甲基化水平在水稻驯化过程显著降低。栽培稻甲基化降低的区域具有更高的染色质开放性，不仅显著影响了临近基因的表达，并通过染色质互作长距离调控远端的基因转录（图1B）。然而与驯化导致的全基因组甲基化降低相反，去驯化过程中DNA甲基化水平显著升高（图1A）。去驯化看似在全基因组水平恢复了驯化诱导的低甲基化的变异（图1C），但大部分去驯化导致的甲基化升高的区域与驯化降低的区域并不重合（图1D）。驯化和去驯化诱导的DNA甲基化变异区域都显著富集抗逆相关ERF转录因子的结合元件。该研究进一步利用DAP-seq技术对野生稻、栽培稻、杂草稻中ERF转录因子的全基因组结合位点进行分析，发现DNA甲基化变异显著影响ERFs与DNA 的结合，从而影响下游基因表达（图1E，F）。这些结果表明DNA甲基化在作物驯化和去驯化过程中，可以通过影响转录因子结合以及染色质开放从而调控临近基因以及远端基因的表达，进而改变作物农艺性状。
图1 DNA甲基化在水稻驯化及去驯化过程中的变异规律
图2 水稻驯化及去驯化的表观遗传调控模型
该研究通过多组学联合分析揭示了表观遗传在作物驯化和去驯化过程中调控基因表达和表型变异的分子机制 （图2），为作物表观遗传进化研究提供了新观点。南京农业大学博士毕业生曹帅（现为新加坡国立大学Research Fellow）和中国农科院基因组所陈凯副研究员为文章的共同第一作者，南京农业大学宋庆鑫教授，中国农科院作物所徐建龙研究员和美国德克萨斯大学奥斯汀分校Z. Jeffrey Chen教授为共同通讯作者。浙江大学樊龙江教授、中国农科院作物所郑晓明研究员、广西农科院徐志健研究员和中科院遗传发育所傅向东研究员在材料收集及论文撰写中提供了重要帮助。研究得到了海南省崖州湾种子实验室揭榜挂帅项目，中国农业科学院科技创新工程以及江苏省自然科学基金等项目资助。
原文链接：https://academic.oup.com/plcell/advance-article/doi/10.1093/plcell/koad160/7190203?searchresult=1&login=true#
植物保护学院
陶小荣团队联合多家单位揭示大豆症青病毒的昆虫传播媒介和流行病学特征
大豆（Glycine max(L.) Merr.）起源于中国，已有五千年栽培历史，是我国最重要的粮油兼饲用作物。由于国内对于大豆的需求与日俱增，中国大豆的产量难以满足日益增长的消费需求，每年超过80%的大豆依赖进口。雪上加霜的是，近年来，一种名为大豆“症青”病害在黄淮海大豆主产区大面积广泛爆发流行，导致大豆严重减产，重发区甚至出现绝收，对大豆产业造成了极大的危害。大豆“症青”是由于籽粒发育停滞导致植株“库源“严重失调而产生的症状。感病大豆在正常成熟时植株仍然持青不能收获，并且豆荚空瘪或者籽粒瘪，给农民带来了严重的经济损失。2022年3月，南京农业大学农业农村部大豆病虫害防控重点实验室/植物保护学院植物病毒学团队首次破解了大豆“症青”的重要致病病因，通过科赫式法则，该团队首次解析了大豆“症青”病害的重要致病病因，发现其为一种新型重组双生病毒，命名为大豆症青病毒（Cheng et al., Molecular Plant，2022）。然而，该病毒的传播媒介及引起大豆症青的流行病学特征仍然未知。
2023年5月30日，该团队联合国家大豆产业技术体系、中国农科院植物保护研究所的多位专家，在植物病理学领域国际专业期刊Phytopathology Research在线发表了题为“Epidemiological evaluation and identification of the insect vector of soybean stay-green associated virus”的研究论文。团队在破解大豆“症青”重要致病病原的基础上，进一步探明了该病毒的昆虫传播媒介、病毒发生分布和流行病学特征，研究明确了当前我国黄淮海产区大豆 “症青”病害主要由大豆症青病毒引起。
在国家大豆产业体系专家的全力支持下，研究人员于2022年共收集了368份大豆“症青”样品，来源包括黄淮海地区在内的8个省17个地区。田间样品均由大豆产业体系各个试验站专家采集，以无差别、无偏好性反映田间真实的大豆“症青”病害。对所有的样品进行症青病毒检测后发现，61.96%的样品中含有大豆症青病毒，并且在8省17地的样品中均检测到了症青病毒。进一步对收集的大豆“症青”样品表型进行分类后发现，瘪荚和瘪粒类型的大豆“症青”样品中症青病毒带毒率高达97.36%。值得一提的是，部分大豆品种感染症青病毒后期并没有出现明显的植物病毒侵染常见的症状，比如皱叶、矮缩等，但是茎叶持绿、瘪荚等“症青”症状显著。通过大范围田间调查，本研究明确了当前我国大豆 “症青”病害主要由大豆症青病毒引起，有一定比例的大豆“症青”可能是由其他因素引起，如点蜂缘蝽等。此外，研究发现症青病毒的分布范围主要为黄淮海地区，但该病害正向其他大豆产区扩散，包括山西，陕西以及四川等地；此外，研究人员还对其中的44份样品进行了全基因组进化变异分析，发现其中两个地区的症青病毒全基因组发生了明显的分化。总体来看，2022年大豆症青呈现“点”式发生特点，大规模爆发地区较少，但其发生地区依然十分广泛，该病害依然具有大规模爆发的重大风险，因此，进一步监测该病毒的演变及揭示其流行暴发规律依然十分紧迫。
图1 大豆症青病毒发生分布、流行特征及田间症状（左图橙色代表已报道病毒发生区域，紫色为新发区域）
病毒传播媒介的鉴定对于解析病害的流行病学、侵染循环过程及防控具有重大意义。研究人员采用收集大豆症青田间的刺吸式昆虫的方法，并通过实验室传毒试验分别验证其传播大豆症青病毒的能力。最终通过形态学结合分子生物学鉴定手段，明确了大豆症青病毒的传播介体为一类非中国本地的叶蝉(Orosius orientalis)，该叶蝉能够传播症青病毒并造成大豆 “症青”。研究发现Orosius orientalis在黄淮海部分大豆产区虫量仅次于烟粉虱，虫群密度较大；据报道，O. orientalis主要起源和分布在澳大利亚、中太平洋岛屿、日本、韩国、马来西亚和菲律宾等地。这一研究首次揭示了大豆症青病毒是一种潜在的外来入侵病害，推测大豆症青病毒可能由叶蝉传播进入我国。
图2 叶蝉是大豆症青病毒的关键传播介体
南京农业大学植保学院在读研究生程锐祥和颜蓉为该论文的共同第一作者，南京农业大学农业农村部大豆病虫害防控重点实验室徐毅教授、陶小荣教授、中国农科院植物保护研究所周雪平教授及农业农村部大豆病虫害防控重点实验室/国家大豆产业技术体系病虫害研究室主任王源超教授为该论文的共同通讯作者。此外，多家研究机构，包括国家大豆产业体系徐州、郑州、商丘、阜阳、宿州、济宁、济南、汾阳、延安，沧州，南充试验站、安徽农科院及河北农科院等，为该研究提供了大力支持和帮助。该研究得到了国家重点研发计划、农业农村部和江苏省自主创新等项目的资助。
原文链接：https://phytopatholres.biomedcentral.com/articles/10.1186/s42483-023-00177-x
资源与环境科学学院
沈其荣院士团队利用深度学习算法创新环境致病菌精准识别系统
5月30日，国际权威生物信息期刊《Briefings in Bioinformatics》在线发表我院沈其荣院士团队LorMe实验室的最新研究成果《DCiPatho: Deep cross-fusion networks for genome scale identification of pathogens》，研究针对复杂环境微生物组中无法准确识别致病菌污染的难题，利用深度学习构建基于基因组尺度全局性特征的深度交叉融合网络模型DCiPatho，用于人畜和动植物致病菌的精准快速识别，提升环境土壤生物健康的监测能力。
致病菌是威胁人类、动植物与环境健康的重要生物性污染因子。如何快速高效检测复杂环境微生物组中的致病菌污染对于公共卫生、动植物检疫和环境质量评估等研究具有重要意义。利用扩增子和宏基因组等测序手段检测致病菌污染主要依赖于数据库的完整性，缺乏对致病菌特征整体性的认识，以及数据库外其他致病菌的识别能力。尽管有研究尝试利用深度学习算法提升致病菌识别的效果，但CNN、Attention和BERT等先进算法以短序列（<3 kb）输入为主，无法直接处理百万bp级别的基因组长序列。当前，主流做法是将长片段DNA作为自然语言切分为若干短序列进行投票预测，忽视了序列之间的语义关系，更缺乏对长片段DNA全局性特征的理解。为解决环境生物健康领域致病菌识别和计算机领域长片段自然语言处理的共性难题，提高基因组尺度致病菌的检测性能，建立了一种基于深度交叉融合网络模型的环境致病菌精准识别系统DCiPatho。
以病原细菌为模式，LorMe实验室联合我校人工智能学院协同攻关，创建了基于交叉融合网络精准识别致病菌的深度学习算法。该研究首先收集了2.2万种致病菌和1.1万种非致病菌，构建了包括7837个属、32,927条细菌的全基因组数据集(BacRefSeq)。据统计，病原细菌的DNA序列长度在1.1 ~ 11.6 Mb之间(中位数3.8.108bp)，非病原细菌的序列长度在4.3 ~ 10.5 Mb之间(中位数3.8.108bp)。为获得百万bp级别长序列特征，将全基因组3 ~ 7的k-mer频率词向量特征进行全组合，开发了深度交叉融合网络模型算法DCiPatho。该算法将交叉网络、残差网络和深度神经网络进行深度交叉融合，实现高阶融合特征的自动学习，大幅度降低了计算成本。虚拟实验结果表明，DCiPatho的性能超越了Bi-LSTM、CNN、Transformer、DeePaC和BERTax等9种公认的高性能深度学习算法，识别精度高达95.14%。该研究为环境土壤生物健康评估与人畜安全检测提供了新方法、新技术与新途径。
该研究得到国家自然科学基金重大项目和中央高校基本业务费等项目的资助。资环学院韦中教授与人工智能学院薛卫副教授为共同通讯作者，资环学院江高飞副教授为第一作者，人工智能学院研究生张家璇、陈行健(现香港城市大学博士生)，资环学院博士生张耀中、杨欣润和汪宁祺以及研究生李婷婷参与了该研究。沈其荣院士、赵方杰教授和徐阳春教授共同指导了该项研究。
据悉，我校人工智能学院薛卫组与沈其荣院士团队LorMe实验室合作开展了大量研究工作，在利用人工智能进行基因和蛋白序列编码与功能预测、堆肥腐熟预测、梨树病害检测和根系构型分析等方面取得了系列进展和突破，相关成果在Brief Bioinform、Bioresour Technol、Biomed Res Int等国际权威杂志发表研究论文25篇，获授权/受理国家发明专利8件，软著19套。
原文链接：https://doi.org/10.1093/bib/bbad194
资源与环境科学学院
张瑞福教授课题组揭示了植物益生菌根际定殖过程中全新的菌-植互作模式
根际益生菌是微生物肥料的主要菌种来源，高效的根际定殖是其发挥各种植物益生功能的前提。根际益生菌的定殖包括根际趋化、根系粘附和根表生物被膜形成三个主要的过程，每一步都是由信号介导的菌-植互作驱动的。有效铁是根际环境中的稀缺资源，菌、植双方都在极力获取，根际益生菌在根表形成生物被膜需要铁元素，主要通过分泌铁载体从根际土壤中争夺。根际益生菌一旦在根表定殖形成生物被膜，则可通过其铁载体和生物被膜基质系统持续为宿主植物提供从土壤中获取的铁元素，改善植物铁营养。所以，快速启动益生菌在植物根表的定殖成膜对植物非常有利，根际益生菌与植物长期互利进化过程中，是否具有促进根际益生菌快速定殖的机制？
近日，Nature旗下专业子刊《自然·微生物学》（Nature Microbiology）在线发表了沈其荣院士领衔的“土壤微生物与有机肥”团队张瑞福教授课题组最新研究成果（Plant commensal type VII secretion system causes iron leakage from roots to promote colonization）。该研究以生产上广泛应用的微生物肥料菌种贝莱斯芽孢杆菌SQR9为研究材料，发现其VII型分泌系统分泌的YukE蛋白能在菌-植互作早期插入根细胞膜，导致短暂性的根细胞中的铁泄漏，因为植物根细胞中的铁浓度高于土壤环境，可为芽孢杆菌启动根表快速定殖提供所需的铁元素，试验证明这种互作更高效地发挥了根际益生菌的促生作用。这种“先借后还、借少还多”的“启动费”模式，代表了一种全新的根际益生菌-植物之间的互作模式，为根际益生菌为代表的微生物肥料高效发挥作用提供了理论指导。Nature Reviews Microbiology专门以“Bacterial secretion: An intended leak”为题用一整页对本文的突破性进展（exciting advances）以“Research Highlights”形式进行介绍。
中国农科院农业资源与农业区划研究所刘云鹏副研究员（课题组博士毕业生）、硕士毕业生舒霞（中国农科院在读博士生）和中国林科院华北林业实验中心陈淋副研究员（课题组博士毕业生）为论文共同第一作者，张瑞福教授、刘云鹏副研究员为论文共同通讯作者，该研究同时得到国家自然科学基金、国家重点研发专项、中国农科院青年创新专项资助。
全文链接：https://www.nature.com/articles/s41564-023-01402-1
来源 | 南农新闻网
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