细胞的遗传景观

摘要

生物体的基因型和表型之间的关系由无数的遗传相互作用决定(1). 尽管人们早就预料到了复杂的遗传景观(2)在全基因组水平上对基因相互作用的探索是有限的。出芽酵母中的系统缺失分析，酿酒酵母，表明其约6000个基因中的大多数是单独可有可无的，只有相对较小的子集（约20%）才能生存(1)这表明了对遗传扰动的广泛缓冲的进化(三). 基因尺度筛选影响细胞或生物体适应度的遗传交互作用，可以绘制出功能冗余的遗传网络(1). 特别是，合成遗传阵列（SGA）方法(4)通过产生高密度双突变体阵列的自动遗传分析，实现合成致命遗传相互作用的系统映射(5). 在这里，我们报告了真核细胞功能无偏遗传相互作用图的构建。

基因组尺度，遗传相互作用的定量分析

我们认为双基因相互作用是一个双突变体，与组合两个单一突变体的预期乘法效果相比，其适应度有显著偏差(6). 负面交互指的是比预期更严重的适应性缺陷，极端情况是合成致命性；正相互作用是指双突变体具有比预期更轻的适应度缺陷。为了定量评分大规模SGA筛选中的遗传交互作用，我们开发了一个模型，直接从双突变群体大小估计适合度缺陷(7,8)(图S1A). 我们筛选了1712个S。酿酒查询基因，包括334个基本基因的条件或低形态等位基因，以获取跨越所有生物过程的总计约540万个基因对(图S1、B和C)(7,8). 这些查询是根据功能随机选择的；然而，人们偏爱表现出适应性缺陷的突变体(7,8). 将单个突变体的适合度估计值与其对应的双突变体表型进行比较，确定了约170000个相互作用，比之前报告的所有遗传相互作用数据增加了三倍(图S1、D和E). 我们的数据捕获了以前报告的约35%的负遗传相互作用(7,8)(图S1D)并表现出显著的相关性(第页= 0.89) (图S1F)通过高分辨率液体生长曲线确定遗传相互作用(7——9)证实了我们测量的准确性(图S1F). 因此，我们的方法能够在全基因组范围内组装基于定量适合性的遗传相互作用剖面。

我们在确定的置信阈值（|ε|>0.08，P（P）< 0.05) (图S2A)(7,8)并将此过滤数据集用于所有分析。通过几种不同的方法进行数据评估(7,8)，表示与特定置信水平相对应的交互作用具有功能性信息(图S2、B和C). 特别是，基因本体（GO）共有基因对的富集与遗传相互作用的重要性和程度相关(图S2B)，以及遗传图谱相似性(图S2C)(7,8). 值得注意的是，我们发现消极的相互作用是积极的遗传相互作用的两倍(图S1B). 此外，与正相互作用相比，负遗传相互作用在识别物理相互作用和GO共有基因对方面的信息量更大(图S2C)。

细胞的功能图

属于同一途径或生物过程的基因往往具有相似的遗传相互作用特征(5). 我们利用这一特性构建了一个全球网络，将具有相似交互模式的基因分组在一起：网络中的节点表示基因，而边缘连接共享共同遗传交互集或相似交互剖面的基因对(图1). 这个网络突出了不同生物过程和细胞固有功能组织之间的遗传关系。显示紧密相关轮廓的基因形成与不同生物过程相对应的可识别簇，而不同簇之间的相对距离似乎反映了共享功能(图1). 例如，微管细胞骨架在连接基于核染色体和肌动蛋白细胞骨架的功能中的作用，可以通过与在细胞极性和形态发生、有丝分裂和染色体分离中起作用的基因相对应的簇的紧密邻近和相对定位来说明，DNA复制和修复(图1). 尽管只筛选了约30%的基因组作为查询基因，但我们恢复了约75%基因组的遗传交互作用，因为基因组中几乎所有非必需基因都生成了部分遗传交互作用图谱。我们的数据能够准确预测已知的基因功能（GO生物过程注释），以及或优于所有其他基因组规模的数据集(图S2D)并为以前的遗传相互作用研究未捕获到的基因分配了大量独特的功能信息(图S2D)。

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图1

一个基于相关性的网络，将具有相似遗传相互作用特征的基因连接起来。通过计算完整的遗传交互矩阵中的皮尔逊相关系数（PCCs）来测量所有基因对的遗传轮廓相似性。轮廓相似性超过PCC>0.2阈值的基因对在网络中连接，并使用边加权、弹簧嵌入的网络布局算法进行布局(7,8). 共享相似遗传相互作用模式的基因彼此接近；相似性较低的基因距离较远。彩色区域表示GO生物过程丰富的基因集，由所示术语总结。

预测函数和关系

虽然复杂，但遗传相互作用网络包含多层次分辨率的功能信息。以更高分辨率对基因图的查询使广泛的生物过程分解为不同但相互依赖的基因队列(图2) [支持数据文件S8(8)]. 更详细地说，我们还可以可视化网络，在该网络中，基因通过与基因相互作用直接对应的边缘连接。事实上，通过负（红色）和正（绿色）遗传相互作用关联的基因簇揭示了反映生物路径和/或蛋白质复合物及其相互功能整合的网络组织(图2，B到D). 正如之前预测的那样，不同途径和复合物之间发生的遗传相互作用通常是单色的(10)因此，它们几乎完全由单一类型的遗传相互作用组成，要么全部为阴性，要么全部是阳性。

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图2

放大功能图可以更好地解析细胞过程。(A类)与中描述的全球地图区域相对应的子网络图1以红色表示（插图）。节点颜色对应一个特定的生物过程：深绿色，氨基酸生物合成和摄取；浅绿色，信号；浅紫色，ER-Golgi；深紫色，内体和液泡分选；黄色，ER-依赖性蛋白降解；红色、蛋白质折叠和糖基化、细胞壁生物合成和完整性；紫红色，tRNA修饰；粉红色、细胞极性和形态发生；橙色，自噬；黑色，没有特征。对于（B）到（D）中的三个特定子网络，说明了对（A）所揭示的遗传图谱有贡献的个体遗传交互作用。(B类到D类)选择了属于氨基酸生物合成和摄取、ER-Golgi和网络tRNA修饰区域的基因子集，在某些情况下，还包括了来自于图1节点根据轮廓相似性进行分组，边缘表示负（红色）和正（绿色）遗传交互（|ε|>0.08，P（P）< 0.05). 非必需（圆形）和必需（菱形）基因根据（A）中所示的生物过程着色，未标记的基因用黄色表示。(E类)PAR32、ECM30、，和UBP15（UBP15）Gap1氨基酸通透酶的质膜定位（显微照片）和活性（直方图）需要。DIC、差分干涉对比；绿色荧光蛋白。(F类)中士2与GET途径的组成部分和Hsp70伴侣家族的成员发生物理相互作用。作为串联亲和纯化（TAP）标记的Sgt2（Sgt2-TAP）的特定相互作用体的高置信度蛋白质以光谱计数的递减顺序显示。(G公司)Elp和Urm修改密码子用法在合成病态或致命相互作用伙伴中的分布。针对与Elp或Urm复合体（红色）中基因的所有负相互作用物，相对于所有基因的背景用法（蓝色），测量Elp和Urm修饰密码子（赖氨酸、谷氨酰胺和谷氨酸）相对于所有密码子的分数。

遗传聚类用于基于网络连通性预测未特征化基因的功能(图2，A到D). 三个基因，第32部分,发动机控制模块30、和UBP15（UBP15），具有与Gap1-sorting模块成员相似的交互配置文件(图2B)与此过程中的作用一致，所有三个基因删除后都会导致Gap1排序和转运缺陷(图2E). 附加实验结果(图S3)(11)提示Par32可能在雷帕霉素（TOR）靶点依赖性调节Gln3、Gat1、Rtg1和Rtg3转录因子中发挥作用(12)而Ecm30与Ubp15泛素蛋白酶形成化学计量复合物(7,8)这可能通过控制Gap1的泛素化状态来调节Gap1定位。

在另一个例子中，类似的遗传相互作用图谱表明GET途径和特征不佳的基因之间存在强大的功能关系，SGT2型(图2C). 与内质网（ER）依赖性膜靶向作用一致(13)或蛋白质折叠(14)，我们发现Sgt2与Get4、Get5和热休克70（Hsp70）蛋白家族成员发生物理相互作用(图2F)和，类似于GET途径突变体(13)，删除SGT2型导致尾部锚定蛋白Pex15定位错误(图S4)。

从全球遗传网络中解读复杂的调控关系

因为全球遗传相互作用图代表了一个广泛的功能调查，它应该能够提供对细胞调控线路图的见解。例如，编码延长因子（Elp）复合体的基因与urmylation（Urm）途径的基因之间的合成致命相互作用表明，Urm途径与Elp复合体在修饰特异性转移RNA（tRNAs）方面协同作用(15)(图2D). 除了它们的合成致死关系外，Elp和Urm途径基因还具有高度相似的遗传互作特征；值得注意的是，这些相互作用丰富了细胞极性和分泌基因(P（P）< 10⁻³)(图2D)，这反映了与Elp通路突变体相关的特定细胞极性缺陷(16)。

拉长子tRNA修饰机制被假定为广泛影响一系列mRNA的翻译，这些mRNA的基因具有细胞极性作用，或者选择性地影响关键极性调节基因的活性(17). 我们对Elp-Urm负相互作用子集以及细胞极性和分泌基因编码的蛋白质的发现感到好奇，这些蛋白质显著富集了对Elp-和Urm-修饰的tRNAs充电的氨基酸(图2G)(7,8). 这些发现表明，Elp和Urm通路可能偏向于调节细胞蛋白的功能特异子集。ELP1级是一个高度保守的基因，其人类同源基因，是B细胞中κ轻多肽基因增强子的抑制剂，激酶复合物相关蛋白（IKBKAP），与神经疾病、家族性自主功能障碍相关，突变时导致细胞骨架组织破坏(18,19). 因此，疾病表现可能涉及一组属于特定功能群的人类基因的IKBKAP依赖性翻译受损。

遗传网络连通性

与其他生物网络的度分布一致(1)，大多数基因几乎没有交互作用，而少数基因高度连接，充当网络中心(图3A). 我们发现在相互作用类型上表现出强烈偏见的基因子集。约2%的阵列基因表现出的负交互作用是正交互作用的8倍多，而包含约1%的阵列基因的较小组表现出的正交互作用是负交互作用的4倍多(图3B). 显示这种行为的基因在功能上是不同的。特别是，观察到细胞分裂周期正常进展所需的基因偏向于负相互作用(P（P）< 10⁻⁸)这突出了检查点在维持分裂细胞生存能力方面的核心作用。主要的正相互作用表明基因参与翻译、核糖体RNA加工和mRNA衰变(P（P）< 10⁻⁵)这可能表明翻译机制中的缺陷以某种方式掩盖了正常细胞中表达的表型。

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图3

基于定义的置信阈值（|ε|>0.08，P（P）< 0.05) (7,8). (A类)涉及查询基因的负（红）和正（绿）交互的遗传交互网络度分布。(B类)每个基因的正交互作用与负交互作用的比率在基因组中各不相同。(C类)测量了阳性（绿色）、阴性（红色）和蛋白质-蛋白质（黑色）相互作用程度的遗传相互作用程度（源自阵列突变菌株）与生理和进化特性之间的Pearson相关性(7,8). 化学遗传度是指基因对化学扰动表现出超敏反应的次数。（插图）通过测量每个交互类型前1%最高程度基因的特定生物过程GO项的平均注释数，说明了每个交互数据集与基因多功能的关系。(7,8)。

遗传互作程度、适应度、多功能性和多效性

遗传相互作用中心显示出与几个基本生理和进化特性的明确关联(图3C)这可能预示着其他生物中的遗传相互作用。特别是，我们发现了遗传相互作用程度和单个突变体适合度之间的强相关性(第页= 0.73). 具有越来越严重适应度缺陷的单个突变体往往表现出越来越多的负面和正面交互作用(图3C和图S5、A和B)(7,8). 在基本基因中也观察到了这种关系，在给定的半容许温度下，涉及温度敏感突变等位基因的平均相互作用次数与等位基因适合度成反比(图S5B). 当单个突变时，具有适应度缺陷的基因的连接增加并不是由于来自普遍受损的细胞或实验噪声的非特异性相互作用；与这些基因的相互作用与已知的功能关系重叠的频率与其他相互作用相同(图S5C)。

除了与单突变体适应度缺陷相关外，遗传交互中心还显示出高度的多效性。具体来说，特定中心的遗传交互数量与该基因的不同注释功能（多功能性）的数量显著相关(图3C和插图）。网络中心和多效性之间的这种联系进一步反映在与中心突变表型相关的丰富变异和表型电容的增加上，即定量定义的与特定基因相关的不同形态表型的数量(图3C)(20). 这种关系表明，遗传网络中心在形态发生程序的整合和执行中发挥着关键作用。

值得注意的是，在我们控制了单个突变体的适应度缺陷后，这些相关性仍然存在(图S5D). 此外，这些趋势揭示了区别遗传网络中心和物理交互网络中心的特征(图3C). 值得注意的是，遗传相互作用程度与适应度和多功能性的相关性强了几倍(图3C). 这可能反映了遗传扰动分析识别受物理约束的网络中无法捕获的广泛表型连接的能力，并表明大规模遗传交互网络将在定义细胞和生物体的功能接线图方面具有广泛的用途。

虽然遗传相互作用中心有几个显著特征，但我们测量了一个显著的相关性(第页~0.2）任何给定基因的遗传和物理交互程度(图3C). 类似于蛋白质相互作用中心(21——23)，我们发现遗传网络中心往往在较高的mRNA水平上表达。通过与23种不同子囊菌属真菌的全基因组序列比较，我们发现遗传互作程度与基因保守性呈正相关，与拷贝数波动性呈负相关，这表明它们的丢失或复制频率较低。显示更多遗传相互作用的基因进化(数字/数字)比很少相互作用的基因慢(图3C)这表明遗传中心通常在进化上受到限制。然而，遗传交互中心的一个子集似乎表现出不同的行为。尽管它们的进化速度更快(图S5F)(24)天然无序水平较高的蛋白质往往表现出大量的遗传相互作用，这表明编码无序蛋白质的基因可能代表了一类独特的遗传交互中心。

生物过程中遗传相互作用的分布

我们评估了基因相互作用在不同细胞过程中的分布(图4A)和积极的(图S6A)(7,8)互动。热图确定了相对于随机基因集的预期频率，遗传交互的功能丰富（黄色）或贫化（蓝色）。正如预期的那样，参与类似生物过程的基因因负相互作用而丰富；然而，我们也观察到遗传相互作用桥接生物过程(图4A). 具体来说，涉及染色质、转录、ER-Golgi转运和高尔基体转运的基因显示了大量的相互作用，这些相互作用桥接了不同的功能，这表明许多这些基因是相互关联或多效性的。这些生物过程水平的发现与单个基因分析一致，表明参与染色质结构和转录相关过程的基因(P（P）< 10⁻¹⁴)，以及分泌和囊泡运输(P（P）< 10⁻⁹)，是我们网络中连接最紧密的基因之一。酵母遗传网络中确定的染色质和转录相关过程的中心作用与秀丽隐杆线虫(25)分泌途径基因的桥接功能强调了它们作为细胞通讯管道的作用。与遗传相互作用相比，蛋白质相互作用连接的生物过程相对较少，因此，尽管局部通路结构信息丰富，但物理相互作用未能提供细胞过程之间多功能或互连的完整画面(图S6A). 减少特定基因组的相互作用，如减数分裂、药物或离子转运、代谢或线粒体基因（蓝色图4A)可能是因为某些过程比其他过程更具缓冲性，需要更复杂的遗传分析来揭示其相互作用(5)，而其他可能仅在特定环境条件下发挥作用(26)。

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图4

(A类)生物过程内和跨生物过程的合成致命/病态（负面）遗传相互作用的频率。针对17个定义广泛的功能基因集，测量了筛选出的具有负相互作用的基因对的比例(7,8). 为每个过程-过程元素分配一种颜色，以反映交互作用的分数（蓝色，低于随机对的频率；黑色，与交互作用的随机背景在统计上无法区分；黄色，高于随机对的频度），对角线表示过程中交互作用。颜色比例尺中的红线表示随机背景。(B类)重复基因的遗传交互频率。T型钢，SEM(C类)解释生物过程中负相互作用数量变化的基因特异性因素。（顶部）每个流程中的平均交互次数，颜色表示交互次数超过预期的流程（黄色、，P（P）< 0.05); 其交互程度由年轴线；和那些互动比预期少的人（蓝色，P（P）< 0.05). 每个基因特异性因子在解释观察到的相互作用数量方面的影响通过绘制F类统计加入额外基因特异性因子前后的生物过程因子。该比率由热图中的相应列指示(7,8). （AA，氨基酸；色段，染色体分离；HR，同源重组；动粒，动粒）

由于观察到不同生物过程中基因的平均遗传相互作用数量存在差异，我们测试了基因特异性(图3C)预测了这种变化。例如，我们发现当在整个基因组中进行调查时，基因重复表现出较少的相互作用(图4B)(7,8)因此，我们询问基因交互作用相对较少的生物过程是否可以用特定因素来解释，例如高比例的重复基因。协方差分析（ANCOVA）(图4C)(7,8)显示了一个线性模型，其中包括遗传交互中心的基因特异性预测(图3C)足以解释阴性人数（17人中有12人）(图4C)和正极（17个中的13个）(图S6B)大多数生物过程的遗传相互作用。例如，在药物和离子转运中发挥作用的基因的遗传相互作用相对较少，这是由基因重复率高（约50至60%）和该过程中注释的基因之间的拷贝数波动性共同解释的。这与编码蛋白泵的基因发生多次重复事件的趋势一致(27)这证实了与大基因家族相关的广泛冗余使双基因相互作用的鉴定复杂化。三种生物过程的负面相互作用明显多于预测(图4C)(P（P）<0.05），包括那些显示基因相互作用中心功能富集的基因(图4A). 相反，DNA复制和修复以及氨基酸生物合成显示出的负相互作用明显少于预期(P（P）<0.05），这表明这些基因在不同环境条件下仍存在更多的遗传交互作用，或者这些基因更具缓冲性，因此在双基因网络上的内在联系更少。

遗传和蛋白质相互作用网络之间的重叠

我们观察到遗传相互作用与10%到20%的蛋白质相互作用对重叠，这取决于物理相互作用映射方法(图S7)，显著高于随机预期（约3%）。考虑亲和纯化-质谱法定义的全球酵母物理相互作用网络(28,29)，酵母双杂交方案(30)或蛋白质碎片互补分析（PCA）(31)大约有同等数量的物理相互作用与负的和正的遗传相互作用对重叠：约7%的蛋白质相互作用对共享负的遗传相互影响，而约5%共享正的遗传交互作用。相反，考虑到我们的遗传相互作用网络，只有一小部分显示遗传相互作用的基因对（0.4%为负，0.5%为正）也存在物理联系。这些发现表明，绝大多数积极和消极的相互作用都发生在复合物和通路之间，而不是内部，这些复合物和途径分别连接着那些可能协同工作或相互缓冲的物质。

从遗传到化学-遗传相互作用网络的导航

这组约4700个活酵母缺失突变体已经暴露于数百种不同的化学物质中(26). 我们通过计算相应基因缺失突变表现出超敏反应的化学（环境）扰动次数来量化每个基因的化学遗传程度。我们发现了显著的相关性(第页= 0.4,P（P）< 10⁻⁵)遗传相互作用与化学遗传度(图3C). 这些观察结果表明，化学遗传网络上的枢纽是遗传相互作用网络上枢纽的预测，可用于连接环境容量和遗传稳健性。此外，我们的数据表明，相同的基因可以缓冲细胞抵抗环境和遗传损伤。目前尚不清楚自然选择是否有利于遗传稳健性(32)，但遗传互作程度与环境容量之间的正相关表明，遗传和环境稳健性可能会共同进化(33)。

因为化学扰动模拟了遗传扰动，所以遗传网络应该有助于预测生物活性分子的细胞靶点(34). 我们确定了与特定化合物的化学遗传图谱显著相关的遗传相互作用图谱(7,8,26,34)并表明化合物通常聚集在遗传网络的密集区域，指示特定的生物过程(图5A). 例如，羟基脲，一种抑制核糖核苷酸还原酶并阻止DNA合成的化合物，与注释有DNA复制和修复作用的基因群聚集在一起(图5A). 这些结果表明，化学遗传和遗传相互作用图谱的聚类补充了单倍体充分性图谱，该图谱有可能直接识别药物靶点(26). 我们使用这种网络方法检查了之前未经标记的化合物0428-0027，我们随后将其命名为蚀毒素(图5A). Erodoxin与蛋白质折叠、糖基化和细胞壁生物合成功能相关的基因聚集(图5A)因为河豚毒素的化学遗传图谱与能源监管局1(图5B和图S8A)，一个参与氧化蛋白折叠的关键基因(图5C)(35). 另外两条证据表明Ero1是侵蚀毒素的靶点。第一，ero1型Δ/+和时尚1Δ/+杂合子是从单倍性分析中鉴定出的最敏感的突变体(图S8B)(7,8). 其次，我们发现侵蚀毒素会抑制Trx1的氧化(图5D)和延迟羧肽酶Y（CPY）加工(图5E)这表明它在体内外都抑制了Ero1的活性。

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图5

(A类)图中显示了一个化学-遗传相互作用图，其中彩色三角形代表化合物，白色节点对应基因。通过突出显示基因节点将化合物定位在地图上，该基因节点的遗传相互作用曲线与三种来源化合物的化学遗传曲线最为相似(7,8). 与功能簇内基因紧密相关的化合物(图1)按照中的群集颜色进行着色图1羟基脲的化学遗传图谱与参与DNA复制和修复的基因聚集在一起，而侵蚀毒素的化学遗传谱与参与蛋白质折叠、糖基化和细胞壁生物合成的基因聚集。位于官能团外的化合物呈浅紫色。(B类)网络显示重叠能源监管局1当在侵蚀毒素存在下删除时，负的遗传相互作用和导致生长抑制的基因。(C类)能源监管局1-氧化蛋白折叠途径的依赖性途径。(D类)Erodoxin在体外抑制Ero1依赖的Trx1氧化。(E类)Erodoxin抑制体内CPY加工成液泡状。显示了CPY的ER（p1）、高尔基体（p2）和液泡（m）形式。

探索遗传相互作用的宇宙

双基因功能丧失扰动的无偏、系统和定量分析为每个基因分配了丰富的表型特征，并能够根据其相关作用构建细胞功能图、组织基因和高阶生物过程(图1). 由遗传相互作用定义的功能联系补充了基于物理相互作用的网络所获得的信息，该网络将以前未标记的基因与特定的通路和复合体联系起来，并揭示了通路和复合物之间的联系。由于全基因组序列和大规模基因敲除试剂的可用性不断增加，在更复杂的细胞和后生动物中，遗传网络的全球绘图变得可行(1). 虽然从酵母到蠕虫和从酵母到人类细胞的负遗传相互作用可以被保存，但个体遗传相互作用在很大的进化距离上的保存程度仍不清楚(1). 遗传图谱的保存也可能发生在不同的分辨率水平上。例如，整体网络拓扑(图1)和属性(图3C)可能比特定的遗传相互作用更保守，因为它们反映了细胞的基本结构。整合遗传和化学遗传扰动数据的能力提供了将生物活性化合物与其靶标联系起来的潜力(图5)，通过化学扰动确定遗传相互作用中心(图3C)，设计针对基因定义肿瘤的合成致命疗法(36)了解药物协同作用的机理基础(37). 最后，遗传相互作用图为理解基因型和表型之间的联系以及概述复杂遗传相互作用网络的一般原理提供了一个模型，这些网络在控制遗传表型（包括人类疾病）方面起着关键作用(三)。

补充材料

参考文献和注释