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2016年4月22日/生物谷BIOON/–假定你正在试图设计一种疫苗来抵抗下一个季度的流感病毒。拥有一种准确地告诉你多种流感病毒毒株如何进化的详细图谱将是非常有益的。
构建这种类型的图谱是研究一种被称作适应度景观（fitness landscape）的概念工具的进化生物学家的目标，其中适应度景观提供一种可视化观察和预测进化的方法。
自从20时间30年代群体遗传学家Sewall Wright首次提出以来，适应度景观的观点就已非常流行。但是绘制详细的适应度景观图是一个严峻的挑战，而且迄今为止创建出的景观图相当粗糙。
如今，在一项新的研究中，来自美国密歇根大学的研究人员报道了一个基因的首个体内适应度景观综合图—大约比之前的大100倍。论文通信作者、密歇根大学生态学与进化生物学系教授Jianzhi "George" Zhang说，这些发现有望令进化生物学家、遗传学家和分子生物学家感兴趣。这一基于面包酵母单个基因（即tRNA基因）的研究于2016年4月14日在线发表在Science期刊上，论文标题为“The fitness landscape of a tRNA gene”。
Zhang说，“适应度景观的概念是非常重要的，也是很多进化理论的基础。但是在此之前，我们都不能够测量它。我们还有很长的路要走，但是这是在实现测量适应度景观的目标上迈出一大步。”
把适应度景观图看作一种三维图谱，这种图谱允许科学家们可视化观察一种有机体的基因组成与它产生后代的能力之间的关系，这就生物学家们所说的适应度（fitness）。繁殖率是进化成功的最终指标—真正重要的唯一指标。
达尔文适应度（Darwinian fitness）是由一种有机体的基因和它的环境之间的相互作用所决定的。在任何一种给定的环境下，一种有机体的基因组成，或者基因型，在与同种物种的其他成员竞争时起着协助或破坏的作用。
适应度景观是一种可视化观察基因型与繁殖成功率之间关系的方法。但是对适应度景观的研究从理论探讨转向实验科学因几种原因的存在而一直是一种挑战。首先，基因型数量非常庞大，任何单个有机体有大量的遗传可能性。
比如，人类基因组是由四种碱基A、T、G和C构建出来的有大约30亿个碱基的序列。在基因序列的每个位点上，有四个碱基可供选择，这就意味着在完整的人类基因型中存在数十亿种可能性。
为了让这种问题更加可控，Zhang和他的同事们着重关注来自面包酵母的一种小基因，即tRNA基因，其中作为一种单细胞有机体，面包酵母拥有大约6000种基因。酵母经常被科学家们用来认识遗传学和细胞生物学。
研究人员选择一个tRNA编码基因，其中tRNA是利用氨基酸组装蛋白所使用的细胞机器的一部分。他们选择的这个基因仅仅含有72个碱基。
为了绘制这个tRNA基因的适应度景观图，研究人员需要评估与这个基因序列中72个位点的每种可能的A、T、C和G组合相关联的繁殖成功率。
为此，研究人员构建出65000多个酵母菌株，每种菌株携带这个基因的一种独特的变异（含有一个或多个点突变）。
研究人员然后将这65000多个酵母菌株在试管中放在一起，允许它们通过无性细胞分裂生长一天。在24小时竞争结束时，他们确定每种菌株的生长率—衡量达尔文适应度的一种指标。
根据Zhang的说法，研究结果就是构建一种tRNA基因的适应度景观图，而且是首次在真核生物体内绘制出较为全面的单个基因适应度景观图。
研究人员证实大约1%的点突变是有益于酵母菌株的，42%的点突变是有害的。当两种点突变相互作用时，其危害性通常要比这两种点突变独立作用时的大。
研究人员也发现适应度与预测的正确折叠的tRNA分子比例存在广泛的关联性，从而揭示出适应度景观的生物物理学基础。
Zhang说，“我们开发的用于测量适应度景观的实验性方法也能够用于其他的基因，包括蛋白编码基因。因此，我们期待我们的文章将会马上引起人们的广泛兴趣。”（生物谷 Bioon.com）
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The fitness landscape of a tRNA gene
Chuan Li, Wenfeng Qian*, Calum J. Maclean, Jianzhi Zhang
Fitness landscapes describe the genotype-fitness relationship and represent major determinants of evolutionary trajectories. However, the vast genotype space, coupled with the difficulty of measuring fitness, has hindered the empirical determination of fitness landscapes. Combining precise gene replacement and next-generation sequencing, we quantify Darwinian fitness under a high-temperature challenge for over 65,000 yeast strains each carrying a unique variant of the single-copy Embedded Image gene at its native genomic location. Approximately 1% of single point mutations in the gene are beneficial, while 42% are deleterious. Almost half of all mutation pairs exhibit significant epistasis, which has a strong negative bias except when the mutations occur at Watson-Crick paired sites. Fitness is broadly correlated with the predicted fraction of correctly folded tRNA molecules, revealing a biophysical basis of the fitness landscape.