今天想要和大家分享的是一篇有关microRNA的研究。乍一看是不是很惊奇，microRNA竟然能发顶刊？没错，我们做microRNA是因为有套路可循，大牛做microRNA是因为……这个microRNA真的很重要！赶紧来看看最近这篇发表在cell上题为“A MicroRNA Linking Human Positive Selection and Metabolic Disorders”的microRNA研究是如何展开的吧（哪怕就学个一招半式也是好的）。
研究背景 在平时的生活中，我们很多人都会遇到乳糖不耐受的情况——喝牛奶会闹肚子。其实，这是因为我们体内乳糖水解酶（LCT）的基因表达在断奶之后就被关闭了，无法降解乳糖。然而在一些欧洲人群中，他们的乳糖水解酶被选择性地保留下来以抵抗食物不足引起的饥饿，具有永久表达的特征（LP）。 作者之前的GWAS分析发现，具有LP位点单倍型可能会与成年后的一些代谢功能异常相关，表现为肥胖和二型糖尿病高风险。另外，还发现表达 miR-128-1的基因定位于距离乳糖水解酶SNP200kb的染色体核心位点。这篇文章就是为了探究miR-128-1是否与LCT基因所在的染色体决定的代谢疾病和正向选择相关，以及其中的分子机制。 研究内容 1. GWAS分析表明多个物种的2q21.3染色体位点包含若干个选择信号 首先作者用GWAS（全基因组关联分析）试图找到miR-128-1在进化上的正选择性。结果发现，在不同物种（牛、犬科）中的2q21.3染色体上均有相似的等位基因，这一基因均与哺乳动物的体重快速增长相关。 2. 正选择的基因单倍型与染色质可及性和位点的表达模式相关 通过进一步的分析（GWAS、eQTL等），用了各种数据库（GDSC、CCLE、METSIM、FINEMAP等），发现2q21.3染色体的多态性正选择位点（LCT周围）造成染色体可及性（也就是蛋白结合的难易程度）的改变，导致miR-128-1以及共表达基因的高表达，这些基因又与血液、脂肪细胞中的胆固醇、脂蛋白-胆固醇、葡萄糖醇的代谢相关。 3. 抑制miR-128-1提高能量的消耗，防止饮食引发的肥胖 microRNA的受调控模式搞清楚了，接下来就要看看它在代谢中的功能是什么。作者用了比较常规的反义核苷酸技术，将anti-miR寡核苷酸注射到饮食诱导的肥胖小鼠模型（DIO）中。大约4个月之后（周期也真的长），与对照组相比，小鼠的体重明显下降，脂肪细胞肥大、炎症、脂肪肝、葡萄糖稳态都得到改善，能量消耗增加。miR-128-1靶标的代谢相关基因表达显著上升。 4. miR-128-1是调控葡萄糖稳态和胰岛素敏感性的关键因子 肥胖和肌肉及肝脏的白色脂肪过度堆积通常与胰岛素抵抗和葡萄糖稳态密切相关，也是二型糖尿病的主要风险因素。因此作者又检测了miR-128-1抑制小鼠的葡萄糖代谢情况和胰岛素敏感性。结果表明，随着miR-128-1抑制小鼠体重和体脂的下降，肌肉的葡萄糖吸收水平和胰岛素敏感性都显著提高，小鼠的葡萄糖调控能力大大改善。这些指标在瘦素缺乏的肥胖小鼠模型（ob/ob）中也获得了一致的结果。 5. miR-128-1敲除小鼠具有更强的能量消耗和葡萄糖代谢能力 为了证明miR-128-1在DIO小鼠模型中节省能量的作用，作者在DIO小鼠中敲除miR-128-1。敲除小鼠确实展现出更低的体重和体脂率，更高的能量消耗能力和葡萄糖代谢能力，与miR-128-1抑制小鼠的表现一致。 6. miR-128-1调控白色脂肪细胞的分化和功能 做完了体内实验，就要在体外细胞内研究一下具体的调控机制。在白色脂肪前体细胞中分别表达和敲减miR-128-1，脂肪细胞分化分别降低和提高。细胞分泌的脂连蛋白和瘦素，以及miR-128-1的靶基因，包括靶基因调控的通路均有预期的显著变化。 7. miR-128-1抑制棕色脂肪细胞生成和能量消耗 大家都知道相比于白色脂肪的堆积降低细胞对葡萄糖的耐受性，棕色脂肪能够提高细胞的代谢。为了探究miR-128-1是否对棕色脂肪细胞也有调控作用，作者在初级棕色脂肪细胞中过表达/敲减/敲除miR-128-1。无论是敲除还是敲减microRNA，棕色脂肪细胞的分化、细胞呼吸作用、能量消耗均显著加快，代谢通路相关的靶基因表达量显著提升。 总结 这篇文章的思路还是很经典“三段式”：大数据分析-体内功能验证-体外细胞机制验证。实验部分比较常规，除了工作量大以外，还做了基因敲除小鼠（不得不说现在的顶刊研究都很费钱）。 本文的最大亮点还是在最开始的GWAS分析，以及SNP位点与代谢疾病相关性的推理，个人认为是本文最精彩的部分。看似毫无关联的乳糖水解酶基因位点和调控代谢的microRNA，通过染色体结构的变化来解释不同单倍型体内基因表达量的差异，这个十分亮眼的创新点背后，其实是大量的数据分析工作和反复验证。 所以，一个文章的创新性和重要性，很大程度上是由数据挖掘和生物信息学分析决定的，但更为重要的是研究者对于数据结果和现象的敏锐观察力和足够细致的实验设计能力。大家学到了吗？
