摘要：在植物的发育过程和环境适应中，细胞异质性是基因表达调控的重要特征。单细胞转录组测序（scRNA-seq）在单细胞水平通过Poly(dT)对RNA转录本的3'端的polyA进行捕获，从而帮助解答基因表达水平的细胞异质性。基因转录调控既有遗传因素，也有表观遗传因素

在植物的发育过程和环境适应中，细胞异质性是基因表达调控的重要特征。单细胞转录组测序（scRNA-seq）在单细胞水平通过Poly(dT)对RNA转录本的3'端的polyA进行捕获，从而帮助解答基因表达水平的细胞异质性。基因转录调控既有遗传因素，也有表观遗传因素，miRNA即为其中一类重要的表观调控因子，可通过对靶基因进行转录后的调控，进而影响许多生物进程。目前发现的大部分miRNA在特定的组织和发育阶段表达，如拟南芥中miR319通过靶向TCP控制花发育早期阶段的调控[1], miR156和miR172参与胚的发生[2]。成熟miRNA无法通过单细胞测序的常规方法检测其表达，但通过对单细胞转录组测序数据中的pri-miRNA进行定量分析，我们可以获得关于miRNA在单细胞水平上的动态变化信息[3]。

2025年1月10日，北京大学现代农业研究院何航团队与邓兴旺团队在Advanced Science 发表了题为Cell-type Specific miRNA Regulatory Network Responses to ABA Stress Revealed by Time Series Transcriptional Atlases in Arabidopsis的研究论文，揭示了在植物的胁迫响应过程中，一个复杂、动态、且细胞类型特异的转录因子-miRNA-基因调控网络（TMTN，TF-miRNA-target gene network）。

我们对拟南芥进行ABA处理，得到时间序列的RNA-seq、小RNA-seq和单细胞RNA-seq数据，并利用收集的转录因子结合位点与miRNA-靶基因数据[4]，构建了ABA胁迫响应的时间序列mRNA、miRNA、和pri-miRNA转录图谱。通过多组学联合分析，我们对植物响应ABA的miRNA表达动态、特异调控、网络结构进行了全面解析（图1）。

图1.时间序列的RNA-seq和小RNA-seq数据结合转录因子与靶基因的信息得到的动态调控网络，用于后续单细胞RNA-seq数据挖掘细胞类型特异性调控的pri-miRNA和其靶基因的网络基础。

我们发现，以miR159、miR398为代表的相当一部分miRNA和pri-miRNA在ABA响应早期就经历了快速的变化，并以小的TF-miRNA-靶基因 (feed-forward loop) motif 结构调控大量下游基因表达。我们发现处在这些紧密motif 结构中的基因具有更强的共表达效应，说明miRNA在调控网络中起到黏合及催化作用。并且，miRNA参与的motif 结构具有明显细胞类型特异性，而21个与ABA相关的转录因子本身不具备细胞类型特异性，说明环境响应时，在传统TF-靶基因的调控网络基础上，miRNA的加入起到关键的导航作用。

例如，在ABA响应的早期阶段，miR858a-FBH3-MYB motif 通过细胞类型特异的miR858a在维管系统中抑制MYB63和MYB20的表达，与次生壁的形成和木质素的产生有关（图2-3）。

图2.miR858的靶基因MYB63在维管细胞中动态表达图谱。

图3.miR858（a）、MYB63（b）和MYB20（c）在维管细胞中表达水平的动态变化。

本研究通过整合时间序列RNA-seq、小RNA-seq和单细胞RNA-seq数据，建立转录因子-miRNA-基因调控图谱，揭示了细胞类型特异调控网络中miRNA的重要作用（图4），对进一步理解环境响应调控网络、miRNA作用机制、及单细胞多组学整合均提供了新的见解。

图4.通过单细胞多组学联合分析，揭示了miRNA参与的细胞类型特异调控网络

北京大学现代农业研究院/北京大学现代农学院何航研究员和邓兴旺教授为该论文的共同通讯作者。北京大学现代农学院已出站博士后高照旭（现单位：中国农科院作科所）、现代农学院博士生苏晏宁、生命科学学院博士生焦冠中和北京大学现代农业研究院科研助理娄志英为论文共同第一作者。中国热带农业科学院品资所于仁波副研究员、北京大学现代农业研究院韩雪研究员和李健研究员、北京大学现代农学院博士后徐超、北京大学现代农学院博士生常乐和王泽家为本研究做出了重要贡献。研究得到了国家自然科学基金、山东省重点研发计划、国家青年人才支持计划、中国博士后科学基金面上项目和北京大学博雅博士后项目的支持。本研究的数据分析工作得到了北京大学现代农业研究院超算中心的支持。

参考文献：

[1] D. Chen, W. Yan, L. Y. Fu, K. Kaufmann. Architecture of gene regulatory networks controlling flower development in Arabidopsis thaliana. Nature Communication (2018).

[2] G. Wu, R. S. Poethig. Temporal regulation of shoot development in Arabidopsis thaliana by miR156 and its target SPL3. Development (2006).

[3] J.H. Ji, M. Anwar, E. Petretto, C. Emanueli, P. K. Srivastava. PPMS: A framework to Profile Primary MicroRNAs from Single-cell RNA-sequencing datasets. Briefings in Bioinformatics (2022).

[4] Z. Gao, J. Li, L. Li, Y. Yang, J. Li, C. Fu, D. Zhu, H. He, H. Cai, L. Li. Structural and Functional Analyses of Hub MicroRNAs in an Integrated Gene Regulatory Network of Arabidopsis. Genomics, Proteomics & Bioinformatics (2022).

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来源：科学漫漫谈