一、研究简介

本研究由中国广东科学院微生物研究所团队完成，首次通过全基因组重测序技术（Illumina HiSeq平台）结合人工智能辅助蛋白质结构预测（RoseTTAFold），系统解析了43株中国野生蛹虫草（Cordyceps militaris）的种群结构、历史动态及功能基因多样性。揭示了该物种的种群瓶颈、北向南迁移模式及关键功能基因的进化特征，并挖掘其胞嘧啶脱氨酶的结构多样性，为生物防治技术开发与基因编辑工具优化提供了新思路。相关成果发表于《Agriculture》期刊（2025年）。

二、研究背景

蛹虫草作为一种兼具生态与药用价值的高温型子囊菌^[1-3]，通过感染鳞翅目昆虫蛹体完成生命周期，在农业害虫生物防治^[4-10]及传统医药（如抗肿瘤、免疫调节）中具有重要地位^[11-17]。其活性成分（如虫草素、虫草提取物）具有降尿酸等功效^[18-20]。尽管其药理作用及人工栽培已有较多研究^[21]，但其自然种群的遗传多样性、历史演化路径及功能基因适应性机制仍不明确，制约了其可持续利用与遗传改良。传统研究多集中于单一基因或代谢通路，缺乏基因组层面系统性的解析，尤其对种群分化和环境适应的分子基础知之甚少。本研究旨在填补这一空白，通过多组学联用揭示蛹虫草的进化与功能潜力。

三、核心内容

1. 种群结构与历史动态

该团队收集了43株野生菌株覆盖中国中温带（吉林）、温带（山东）及亚热带（湖北、四川等）区域，通过使用Illumina HiseqTM平台进行重测序，获得30×基因组覆盖度数据（图1）。ADMIXTURE分析显示最优遗传簇数K=2，表明所有菌株可能源于两个共同祖先。PCA与系统发育树进一步将种群分为中温带、暖温带及亚热带三组，其中亚热带种群遗传多样性最高（Pi=0.275），温带种群最低（Pi=0.229）（表1）。

表1. 收集的蛹虫草菌株的群体遗传学参数

MSMC2分析揭示，在近千年，三组种群均经历多次迁移与瓶颈时期，且均经历显著扩增后急剧衰退（图1），可能与人类过度采挖及气候变化密切相关，反应资源压力，亟需建立原位保护区。连锁不平衡（LD）衰减（r²）与分化时间推断，提示其保留祖先遗传特性，支持蛹虫草从中国北方向南方迁移的假说（图2）。

图1. 三个温带地区C. militaris的历史有效种群大小（Ne）的变化，由多序列马尔可夫合并（MSMC2）估计

图2. 由MSMC2推断的每个温带地区C. militaris菌株的分化过程

2. 基因组适应性特征

在自然选择方面，该团队通过Hardy-Weinberg平衡检验显示，全基因组76.3%位点偏离中性进化，暗示强烈自然选择压力。染色体CP023325.1与CP023323.1区域核苷酸多样性（Pi）显著升高（图3），可能与其耐寒适应性相关。

图3 Pi

在功能基因挖掘方面，通过AI辅助结构聚类。基于AI算法RoseTTAFold预测的胞嘧啶脱氨酶三维结构，结合Foldseek进行结构比对，将变异蛋白聚类为8个功能簇（图4）。各簇具有独特的结构保守域，其中部分蛋白可能具备单链或双链DNA编辑活性，为开发新型碱基编辑器（Base Editor）提供候选工具。与此同时，部分脱氨酶结构（Clade 1和Clade 3）具有独特活性口袋，与已知编辑酶（如APOBEC）高度相似，可能具备高效DNA/RNA修饰能力，适用于农业育种（如作物抗逆基因编辑）或疾病治疗（如基因疗法）。

图4. 8个脱氨酶分支的代表预测结构

与此同时，本团队还通过计算Tajima的D值，分析筛选出127个非中性进化位点，富集于能量代谢（如NADH-泛醌氧化还原酶）及胁迫响应通路（如泛素-蛋白酶体系统），揭示蛹虫草在低温胁迫下的分子适应策略。

四、研究结论

本研究通过多组学联用，首次从基因组角度揭示了蛹虫草的演化历史与功能基因多样性，构建了蛹虫草野生资源的遗传图谱，为蛹虫草资源保护、抗逆品种选育及基因组学开发提供了关键靶点。该成果不仅深化了对蛹虫草进化生物学的理解，也为药用真菌资源可持续利用及合成生物学应用奠定了重要基础。AI驱动的蛋白质结构聚类方法突破了传统序列分析的局限，为真菌功能基因组学研究开辟了新范式。未来需整合代谢组学与基因编辑技术（如CRISPR），进一步解析其环境适应机制、活性成分合成网络及跨物种基因转移潜力，并验证其功能蛋白在农业与医学中的应用。

致谢：该研究得到了国家重点研发计划“食品营养与安全”（项目编号：2023YFF1104100，中国）、广东省重点研发计划（项目编号：2022B1111040002，中国）、广东省乡村振兴重点专项（项目编号：2022-WJS-00-001，中国）、广东省自然科学基金（项目编号：2022A1515011066和2021A1515010960，中国）、广东省科技专项（项目编号：210909154531306，中国）和广东省扬帆计划（项目编号：2017YT05S115，中国）的支持。

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文章链接：https://doi.org/10.3390/agriculture15070686