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Xionglei He

Intro block Molecular Evolution

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Introduction to the laboratory
  • 实验室负责人

        贺雄雷,中山大学教授、博士生导师,教育部长江学者特聘教授(2012年)。2007年从美国密歇根大学(University of Michigan-Ann Arbor)获博士学位,同年通过中山大学“百人计划”引进回国担任生命科学学院教授。长期从事遗传学和系统生物学研究。发现核小体通过抑制DNA双链的呼吸作用调节特定类型碱基突变的新机制;阐明了肿瘤细胞基因表达网络的演化动力和特征;揭示了腺苷琥珀酸裂解酶缺陷症的致病机理并提出一个有潜力的治疗方案。近年来聚焦个体发育过程中细胞群体的分化和演变。主持承担了国家自然科学基金重大研究计划集成项目、杰出青年基金项目、重点项目、科技部“973”课题、科技部万人计划科技创新领军人才项目等。作为通讯作者在包括ScienceNature GeneticsNature MethodsNature CommunicationsNational Science ReviewPNASGenome ResearchMBEJGG等学术期刊发表SCI论文30多篇,并受邀为Science撰写观点文章(Perspectives)。

 

  • 主要研究方向

        本实验室通过实验生物学与计算生物学相结合的方法,对基因组学、分子进化学与系统生物学相关领域问题进行研究。目前,实验室主要致力于以下几方面的研究:
        1)基因与基因组演化的分子生物学研究:以酿酒酵母为研究对象,对突变的发生与调节、基因与基因组结构、基因互作网络的演化等分子进化学问题进行研究,对于基因型-表型网络的关系、加性遗传方差的起源与基因功能的进化学分析等方向具有独特的见解。
        2)多细胞生物发育过程中细胞谱系研究:多细胞生物是从单个受精卵细胞经过细胞分裂与分化等过程逐步发育为成熟个体。利用本实验室自主开发的单细胞谱系追踪系统(substitution mutation-aided lineage-tracing system, SMALT),我们能够在果蝇、斑马鱼与小鼠等多个模式物种中,实现高分辨率的单细胞水平细胞谱系追踪。通过进一步整合细胞谱系信息与单细胞转录组等多组学数据,我们将构建分子动力学模型对多细胞生物的发育过程进行量化与描述。
        3) 肿瘤发生、发展与演化的基因组学:从单个细胞发展到一个肿瘤的过程事实上就是一个短期的细胞演化事件,因此全程观察这一过程对了解肿瘤的发生、发展的机理非常有价值;不过,由于伦理等方面的原因我们通常只能获得具体一个或少数时间点的肿瘤样本,监测一个完整的肿瘤演化过程非常困难。基于此,我们建立了人体外的肿瘤演化模型,从基因组(CGH),外显子组,包括小RNA在内的转录组等不同层面探讨由正常细胞到肿瘤所发生的突变和选择的分子基础。

Nature Methods | 贺雄雷团队开发估算祖先细胞群体大小的算法TarCA用于揭示早期细胞命运决定

在成熟的多细胞生物体内,具有特定功能的细胞群通常源自于一组祖先细胞。细胞群体的谱系多样性是由这些祖细胞的数量决定的,因此估计祖先细胞群体数量是发育生物学的重要研究问题之一。而传统的研究手段主要依赖于组织特异性的启动子介导报告基因的表达,进而对目标细胞群体进行计数。这一类研究手段的可靠性高度依赖于启动子的选择,其中,启动子的组织特异性与时空表达动态都会使估计结果产生偏差。

 

2024年2月20日,中山大学生命科学学院贺雄雷课题组在Nature Methods上发表了一篇题为A statistical method for quantifying progenitor cells reveals incipient cell fate commitments的研究文章。该研究基于近年来逐渐成熟的细胞谱系追踪技术构建的发育细胞谱系树 (developmental cell phylogeny),结合群体遗传学的经典溯祖理论 (coalescent theory) 思想,建立了一种估计祖先细胞群体大小的统计方法TarCA (targeting coalescent analysis),以此来研究胚胎发育过程中细胞群体的动态变化。

 

给定一颗包含多种细胞类型的细胞谱系树,它的末端节点代表了被采样的细胞,而中间节点则表示祖先细胞。如果一个中间节点的所有子代细胞均为相同的细胞类型,研究人员将其定义为细胞类型特异的单系分支 (monophyletic clade)。随后,研究人员根据单系分支的大小分布计算出随机两个细胞均来自同一单系分支的概率,而该类型细胞的祖先细胞群体数量即为该概率的倒数(图1)

图1 估计祖先细胞数目的传统方法与TarCA

通过计算机模拟数据,该研究发现,与对单系分支进行直接计数的方法相比,TarCA对采样率要求更低,并且在实验噪音存在时仍能够快速收敛。这是因为在TarCA算法中,子代细胞数量较少的祖先细胞权重较低,从而TarCA能稳定地估计出对子代细胞群体做出主要贡献的祖先细胞数量。随后,研究人员在线虫、果蝇与小鼠的细胞谱系数据中,验证了TarCA在处理真实生物学数据中的可靠性。以小鼠为例,研究人员发现不同组织的祖先细胞群体数量在个体间高度一致。另外,除采样获得的终末细胞类型外,TarCA还能对发育初期的胚胎结构(如三胚层及胚外组织等)的祖先细胞群体数量进行估计,进一步证明了TarCA的可靠性与泛用性。

最后,研究人员还将TarCA拓展至早期细胞命运决定过程的研究中。在细胞命运决定的初期,群体内部仅有小部分驱动基因的表达发生了变化,在全转录组水平依然保持稳定;随着细胞命运决定的进行,细胞群体内逐渐产生全转录组水平的表达差异。如何在基因水平,而非全转录组水平,对基因表达在细胞群体中的异质性进行检测,是研究早期细胞命运决定过程的关键难题(图2)。为此,该研究使用TarCA算法对基因表达水平在细胞谱系树上的异质性进行了评估,识别出了表达水平与细胞分裂历史事件偶联的基因(lineage-specific upregulated genes, LUGs)。以小鼠早期胚胎的肠管细胞为例,研究人员筛选出了155个LUGs,其中包含众多标记前、中、后肠的明星基因。根据LUGs在不同细胞中的表达情况,研究人员进一步构建出小鼠肠管向下游器官分化过程的层级模型。该模型指出,胰腺、小肠与结肠间存在共享的祖先状态,与体外定向分化实验结果一致。

图2  定义细胞命运分配过程中的LUGs

总的来说,该研究开发的TarCA算法可对任意细胞群体估计祖先细胞数目,而无需事先获得祖细胞的先验信息,也能推算少数细胞中的驱动基因,以此来预测早期细胞命运的分化倾向。这些发现说明TarCA能促进包括人类在内的所有复杂生物组织的谱系多样性的量化,对其建立定量模型至关重要,可以帮助人们解决个体发育可塑性和衰老相关的组织功能退化的问题。这项工作是经典进化生物学与现代细胞发育生物学融合的一个典范。

 

中山大学生命科学学院贺雄雷教授为该论文的通讯作者,课题组博士后邓善俊与博士毕业生龚晗为共同第一作者。该研究得到了国家重点研发计划与国家自然科学基金的资助。

 

相关链接:

https://www.nature.com/articles/s41592-024-02189-7

https://github.com/shadowdeng1994/TarCA

Science Bulletin | 两种尺度的生命之树:从物种到细胞

近日,中山大学生命科学学院贺雄雷教授团队在Science Bulletin发表了专家展望文章,分析了进化生物学与群体遗传学的研究方法阐明多细胞生物的胚胎发育过程的可能性。该文章讨论了如何将关注随机性的进化生物学理论与关注确定性的发育生物学问题进行融合。并且,在高分辨率细胞谱系数据不断积累的今天,该文章对这种融合为多细胞生物的发育过程的计量化与理论化提供的新思路进行了展望。中山大学贺雄雷教授为该文章的通讯作者,邓善俊博士为第一作者。

所有生物种类均源自一个共同的祖先。它们的进化历史可以被呈现为一种树状结构,也即所谓的物种树。在这颗树上,根代表着这个共同的祖先,分支则代表了过去的物种分化事件,而叶子则代表了现代的各个物种。同样,在多细胞生物中,细胞起源于一个受精卵。它们之间的谱系关系也构成了一个系统发生树,我们称之为细胞树。在这颗细胞树上,根表示受精卵,分叉代表进行了有丝分裂的祖先细胞,而叶子则代表已分化的终末细胞。

尽管物种树长期以来一直是生态进化生物学研究的核心,但细胞树的研究仍然处于初级阶段。约40年前,约翰·萨尔斯顿通过显微镜观察秀丽隐杆线虫的胚胎发育过程,描绘了第一个完整的细胞树。然而,对于其他复杂多细胞生物细胞树的研究却面临诸多挑战,例如海量的细胞总数、可变的发育历史以及难以观察的体内发育过程等。

随着近年来细胞谱系追踪技术的突破,在果蝇、斑马鱼与小鼠等复杂多细胞生物中的细胞树研究逐渐成为可能。因此,物种树与细胞树之间的概念相似之处引起了研究人员的兴趣。

该展望文章对进化生物学理论应用在细胞树中的前沿研究进行了总结。

一方面,文章回顾自2016年起发展出的细胞树追踪技术,并提出选择追踪技术的两个关键标准:标记空间(barcoding space)与突变数目(mutation number per barcode)。前者决定系统能够区分的细胞总数,而后者则代表能够记录的世代数。

另一方面,该文章列举了一系列整合了细胞树数据与单细胞表达数据的算法,并指出基于树结构的群体遗传学理论能够有效解决细胞谱系数据中由于采样密度极低所带来的随机性问题。

随后,该文章着重讨论了一种基于“瞬时聚合”(instantaneous coalescent)的分析方法。该方法被应用于果蝇幼虫的细胞树,可以准确估计发育过程中活跃分裂的祖先细胞数量。研究者将累积总数拟合到logistic增长模型中发现,虽然个体之间的初始细胞数(N0)与初始增长率(r)存在差异,但终末器官大小保持高度一致。这表明尽管个体细胞分裂历史存在一定随机性,但发育结果却具有较高的鲁棒性。早期延迟可能通过加速后续生长来补偿,反之亦然,以确保满足终末器官大小的约束。

最后,文章指出,细胞树为阐明个体发育在细胞层面的随机性与器官水平上的稳健性提供了新的研究思路。物种和细胞相似的起源过程将指导建立计量化多细胞生物发育过程的新方法,这一交叉学科的前沿发现有助于解码单个细胞如何组织成具有复杂功能的多细胞群体的过程,有望揭示发育疾病与衰老过程在细胞群体层面基础原理。

该项目由国家重点研发计划、国家自然科学基金与中山大学高校基本科研业务费提供支持。

Shanjun Deng, Xionglei He. Tree of life at two levels: from species to cell. Science Bulletin, 2023. 

https://doi.org/10.1016/j.scib.2023.09.018

Lecture | 逸仙生命讲坛第三十七讲隆重开讲——广州生物医药与健康研究院彭广敦研究员

    2023年4月14日下午,中国科学院广州生物医药与健康研究院彭广敦研究员应学院邀请,作为逸仙生命讲坛第三十七讲的主讲嘉宾,作了题为《The molecular architecture and tissue lineage of embryo development revealed by spatial multiomic》的学术报告。本期讲坛在南校园生命科学楼2号楼801会议室举行,由贺雄雷教授主持,六十余名师生聆听了彭广敦老师的精彩报告。

    近些年来,彭广敦老师团队聚焦于多能干细胞的时空动态细胞谱系,建立了多种原位空间转录组技术以及空间多组学技术平台;系统的绘制了小鼠着床后胚胎三个胚层建立过程的高分辨率时空动态分子图谱与细胞命运的空间位置参考坐标系;相关工作以第一作者或通讯作者发表在Nature, Nature Genetics, Cell Reports, Developmental Cell等国际知名期刊,研究成果获“中国生命科学十大进展”、“中国生物信息学十大进展”。 

    本次报告中彭广敦研究员介绍了他们团队开发的一系列空间多组学技术以及在小鼠原肠胚阶段细胞社群研究中的应用。彭广敦研究员的报告主要围绕空间转录组技术的开发与应用进行展开,回顾了从原位杂交技术、高通量测序技术到原位测序技术对空间转录组技术发展的贡献,重点介绍了其团队基于激光显微切割技术开发的GeoSeq。该技术主要包括三个技术步骤:第一,利用激光显微切割技术从组织切片上获取细胞样本;第二,利用Smart-seq2技术对微量RNA进行建库并进行高通量测序;第三,对连续组织切片进行成像与三维重构,并将对应的转录组信息映射至三维空间坐标中。该技术能够实现小于5个细胞大小的组织采集,能够捕获约1.2万个基因表达信息,组织块回收率高达99%。彭广敦研究员及其团队利用该技术,绘制了小鼠原肠胚期间,三胚层建立过程的高分辨率时空动态基因表达图谱,并对多能干细胞的发育调控网络进行了深入的分析与解读。另外,彭广敦研究员进一步介绍了空间转录组技术最新的研究进展,并对空间多组学数据的采集与挖掘工作展开了详细的介绍与讨论。通过这一系列的研究,能够为理解细胞社群对胚胎发育与器官功能维持的稳健性提供新的见解与认识。该报告反响热烈,现场师生踊跃提问,就空间组学与多组学整合数据的发展前景与彭广敦研究员展开了深入的交流。

    聆听名师报告、感受名师魅力,逸仙生命讲坛作为学院系列学术交流活动的重要组成部分,使师生在精彩的学术报告中激发浓厚的科研热情、感受严谨的科研态度,为学院人才培养和发展工作提供了强大的助力。

 

彭广敦研究员报告会现场

彭广敦研究员亲切回答师生提问

多细胞生物发育过程的细胞谱系研究

        多细胞生物是从单个受精卵细胞经过细胞分裂与分化等过程逐步发育为成熟个体。利用本实验室自主开发的单细胞谱系追踪系统(substitution mutation-aided lineage-tracing system, SMALT),我们能够在果蝇、斑马鱼与小鼠等多个模式物种中,实现高分辨率的单细胞水平细胞谱系追踪。通过进一步整合细胞谱系信息与单细胞转录组等多组学数据,我们致力于构建分子动力学模型对多细胞生物的发育过程进行量化与描述。

基因与基因组演化的分子生物学研究

        以酿酒酵母为研究对象,对突变的发生与调节、基因与基因组结构、基因互作网络的演化等分子进化学问题进行研究,对于基因型-表型网络的关系、加性遗传方差的起源与基因功能的进化学分析等方向具有独特的见解。

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肿瘤发生、发展与演化的基因组学

        从单个细胞发展到一个肿瘤的过程事实上就是一个短期的细胞演化事件,因此全程观察这一过程对了解肿瘤的发生、发展的机理非常有价值;不过,由于伦理等方面的原因我们通常只能获得具体一个或少数时间点的肿瘤样本,监测一个完整的肿瘤演化过程非常困难。基于此,我们建立了人体外的肿瘤演化模型,从基因组(CGH),外显子组,包括小RNA在内的转录组等不同层面探讨由正常细胞到肿瘤所发生的突变和选择的分子基础。

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