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责编 | 王一

基因表达调控对维持细胞代谢稳态和控制生长发育至关重要(Levine & Tjian, 2003)。众所周知，转录因子（TFs）参与调控大量基因的表达调控，一般由DNA结合结构域 (DBDs) 和转录激活结构域 (ADs) 组成，其通过结合特定基因的启动子，激活转录复合体，启动基因表达调控。DBDs在同源蛋白中通常表现出结构上的保守性，而ADs一般位于转录因子的内在无序区域 (Erijman et al., 2020；Brodsky et al, 2021)。已有研究表明，大量转录因子参与调控作物的重要农艺及质量性状（Walzer et al., 2024，Wang et al., 2018，Wei et al., 2022），因此提高TFs的转录激活活性对生物改良、代谢工程和植物科学有重要作用。操纵TFs转录激活活性的方法可以让我们更好地探索TFs的功能，从而在系统和合成水平上推进植物基因工程。然而，迄今为止，尚未有报道通过操纵天然TFs的ADs来合成具有更强转录激活活性的TFs。

近日，华中农业大学园艺林学学院宁国贵课题组在国际学术期刊The Plant Cell在线发表了题为Boosting transcriptional activities by employing repeated activation domains in transcription factors的研究论文，利用调控花青素合成的MYB转录因子，发现了一种通过串联重复天然转录因子ADs增强其转录激活活性的方法。

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该研究以两个调控花青素生物合成的R2R3-MYB转录因子，来自拟南芥中的AtPAP1(Arabidopsis thaliana）和淫羊藿中的EsMYBA1（Epimedia sagittatum）为对象，发现过表达EsMYBA1拟南芥和烟草相比过表达AtPAP1拟南芥和烟草中合成积累更多的花青素，且EsMYBA1相比AtPAP1下游类黄酮合成关键基因的表达量更高，RNA-seq结果表明EsMYBA1相比AtPAP1对共同的下游基因具有更强的转录激活能力，说明同源基因之间转录激活强度存在显著差异。

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图1 MYB转录因子调控花青素生物合成

从蛋白结构来看，R2R3-MYB转录因子一般由DBDs和ADs组成，这两个结构域对转录因子转录激活活性具有重要影响。作者以多种方式包括置换转录因子的DBDs和Ads、串联重复转录因子DBDs以及串联重复转录因子ADs，合成了一系列转录因子，通过遗传转化实验发现串联重复ADs能够促进烟草积累更高含量的花青素，且类黄酮合成相关基因的表达量显著提高，说明串联重复ADs能够提高转录因子的转录激活活性。同时，利用来自NAC、bHLH和EIL转录因子家族成员，进一步证明了合成TFs与天然TFs相比，其活性显著增强。这些发现加深了我们对TFs转录激活活性的理解，并表明通过串联重复天然TF中的ADs是一种广泛适用的能够提高TFs的激活能力的方法。

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图2串联重复AtPAP1的 ADs合成转录因子的功能分析

综上所述，该研究提供了一种有效的方法，可以大大增加TFs的转录激活活性，对下游基因的不良影响最小。随着对重要TFs的持续挖掘，这种增强TFs活性的策略不仅为我们探索决定TF激活效力的机制提供了视角，而且对于加速基础研究、合成生物学、基因工程和基因治疗的进展也将变得越来越有价值。

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华中农业大学园艺林学学院宁国贵教授为该论文的通讯作者，华中农业大学何超超博士（现为浙江省农科院博士后）、梁跃博士后（现为中国农业大学副教授）和陈润洲博士为该文共同第一作者，华中农业大学博士生李润慧，已毕业硕士研究生孙婷婷、杜星、倪晓梅，已毕业博士研究生申玉晓（现就职于河南农业大学），华中农业大学尚均忠副教授，华中农业大学何燕红副教授，华中农业大学包满珠教授，克莱姆森大学罗宏教授，云南省农科院王继华研究员，香港浸会大学廖攀教授，华中农业大学康春颖教授，康涅狄格大学袁耀武教授也参与了本研究工作。本研究得到了国家重点研发计划项目、国家自然科学基金和现代农业产业技术体系建设的支持。

参考文献：

  1. Levine M and Tjian R. Transcription regulation and animal diversity. Nature. 2003:424(6945):147–151. https://doi.org/10.1038/nature01763.

  2. Erijman A, Kozlowski L, Sohrabi-Jahromi S, Fishburn J, Warfield L, Schreiber J, Noble WS, Söding J, and Hahn S. A High-throughput screen for transcription activation domains reveals their sequence features and permits prediction by deep learning. Mol Cell. 2020:78(5):890-902.e6. https://doi.org/10.1016/j.molcel.2020.04.020.

  3. Brodsky S, Jana T, and Barkai N. Order through disorder: The role of intrinsically disordered regions in transcription factor binding specificity. Curr Opin Struct Biol. 2021:71:110–115. https://doi.org/10.1016/j.sbi.2021.06.011.

  4. Walzer KA, Tandel J, Byerly JH, Daniels AM, Gullicksrud JA, Whelan EC, Carro SD, Krespan E, Beiting DP, and Striepen B. Transcriptional control of the Cryptosporidium life cycle. Nature. 2024:630(8015):174–180. https://doi.org/10.1038/s41586-024-07466-1.

  5. Wang J, Zhou L, Shi H, Chern M, Yu H, Yi H, He M, Yin J, Zhu X, Li Y, et al. A single transcription factor promotes both yield and immunity in rice. Science. 2018:361(6406):1026–1028. https://doi.org/10.1126/science.aat7675.

  6. Wei S, Li X, Lu Z, Zhang H, Ye X, Zhou Y, Li J, Yan Y, Pei H, Duan F, et al. A transcriptional regulator that boosts grain yields and shortens the growth duration of rice. Science. 2022:377(6604): eabi8455. https://doi.org/10.1126/science.abi8455.

论文链接：

https://doi.org/10.1093/plcell/koae315