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科研团队发布极端环境微生物“数字宝库”
[所属分类:行业动态] [发布时间:2026-7-16] [发布人:杨晓燕] [阅读次数:] [返回]
科研团队发布极端环境微生物“数字宝库”
作者:刁雯蕙 来源:中国科学报
山东拓普生物工程有限公司 http://www.topbiol.com
深海高压黑暗、冰川终年严寒、盐湖高盐脱水、地热泉高温滚烫……这些看起来寸草不生的极端环境,却仍有微生物的存在。为了在“生命禁区”存活,这些微生物进化出了特殊的生存技能,也产生了大量独特的活性物质,是天然的药物资源库。但长期以来,科学界缺乏全球尺度、跨生境的系统性整合研究,大量珍贵的微生物资源尚未被系统整理和利用。
近日,华大生命科学研究院联合大连理工大学等多家单位,正式发布多生境极端环境微生物组综合资源库(EEMC)。该研究整合了全球海量宏基因组与微生物分离株,构建包含7.8万个中高质量基因组、近40亿非冗余基因的超大数据库,发现大量全新微生物物种。同时,团队依托蛋白质大语言模型,成功发现一批高效低毒、可对抗多重耐药菌的新型抗菌肽,为破解全球抗生素耐药危机提供全新解决方案。相关研究成果发表于《自然—通讯》。
该资源库共收录78,213个细菌与古菌基因组,覆盖深海、冰冻圈、地下、高盐、高酸、地热、干旱七大类极端生境;发现32,715个代表性物种,其中超60%为全新未报道物种;包含近40亿非冗余基因,近20%为全新基因。与国际主流微生物数据库对比,EEMC中超85%的物种为独有新类群。在冰冻圈、深海、高盐环境中,新物种占比均超60%。
微生物能产生抗菌物质,关键在于它们体内的生物合成基因簇。研究团队从EEMC资源库中系统挖掘出163,693个生物合成基因簇,归为6万余个基因簇家族,其中58.68%为全新家族,显示极端微生物具备极强的天然产物合成潜力。
在这些基因簇中,核糖体合成与翻译后修饰肽占比最高,是抗菌肽的理想来源。另外,深海与冰冻圈环境贡献超57%的生物合成基因簇,成为新型活性物质的核心来源。更特别的是,99.72%的古菌来源的生物合成基因簇为古菌独有,这为抗生素发现开辟全新方向。
为了从海量候选基因中快速筛选出优质抗菌肽,研究团队创新搭建蛋白质大语言模型驱动的Metagenomics-AI框架,同步预测多肽的抗菌活性与细胞毒性,打破了传统模型依赖已知序列、忽视毒性的瓶颈。
论文共同通讯作者、华大生命科学研究院副研究员陈海新表示:“未来,团队将结合长读长测序、AI结构预测与合成生物学,持续挖掘极端微生物的极端酶、活性代谢物等资源,为新型抗生素研发、工业生物技术、生态环境保护提供源头创新支撑,助力应对全球耐药性挑战。”
相关论文信息:https://doi.org/10.1038/s41467-026-71145-0
(本文内容来源于网络,版权归原作者所有,如有侵权可后台联系删除。)
作者:刁雯蕙 来源:中国科学报
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深海高压黑暗、冰川终年严寒、盐湖高盐脱水、地热泉高温滚烫……这些看起来寸草不生的极端环境,却仍有微生物的存在。为了在“生命禁区”存活,这些微生物进化出了特殊的生存技能,也产生了大量独特的活性物质,是天然的药物资源库。但长期以来,科学界缺乏全球尺度、跨生境的系统性整合研究,大量珍贵的微生物资源尚未被系统整理和利用。
近日,华大生命科学研究院联合大连理工大学等多家单位,正式发布多生境极端环境微生物组综合资源库(EEMC)。该研究整合了全球海量宏基因组与微生物分离株,构建包含7.8万个中高质量基因组、近40亿非冗余基因的超大数据库,发现大量全新微生物物种。同时,团队依托蛋白质大语言模型,成功发现一批高效低毒、可对抗多重耐药菌的新型抗菌肽,为破解全球抗生素耐药危机提供全新解决方案。相关研究成果发表于《自然—通讯》。
该资源库共收录78,213个细菌与古菌基因组,覆盖深海、冰冻圈、地下、高盐、高酸、地热、干旱七大类极端生境;发现32,715个代表性物种,其中超60%为全新未报道物种;包含近40亿非冗余基因,近20%为全新基因。与国际主流微生物数据库对比,EEMC中超85%的物种为独有新类群。在冰冻圈、深海、高盐环境中,新物种占比均超60%。
微生物能产生抗菌物质,关键在于它们体内的生物合成基因簇。研究团队从EEMC资源库中系统挖掘出163,693个生物合成基因簇,归为6万余个基因簇家族,其中58.68%为全新家族,显示极端微生物具备极强的天然产物合成潜力。
在这些基因簇中,核糖体合成与翻译后修饰肽占比最高,是抗菌肽的理想来源。另外,深海与冰冻圈环境贡献超57%的生物合成基因簇,成为新型活性物质的核心来源。更特别的是,99.72%的古菌来源的生物合成基因簇为古菌独有,这为抗生素发现开辟全新方向。
为了从海量候选基因中快速筛选出优质抗菌肽,研究团队创新搭建蛋白质大语言模型驱动的Metagenomics-AI框架,同步预测多肽的抗菌活性与细胞毒性,打破了传统模型依赖已知序列、忽视毒性的瓶颈。
论文共同通讯作者、华大生命科学研究院副研究员陈海新表示:“未来,团队将结合长读长测序、AI结构预测与合成生物学,持续挖掘极端微生物的极端酶、活性代谢物等资源,为新型抗生素研发、工业生物技术、生态环境保护提供源头创新支撑,助力应对全球耐药性挑战。”
相关论文信息:https://doi.org/10.1038/s41467-026-71145-0
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