综述：揭秘细菌水平基因转移（HGT）的节奏与模式

《TRENDS IN Microbiology》：Unraveling the tempo and mode of horizontal gene transfer in bacteria

本文聚焦细菌水平基因转移（HGT），阐述其在加速微生物进化、推动适应性创新和塑造泛基因组方面的关键作用。探讨 HGT 的机制、进化后果、速率测定及影响因素，还涉及实验研究和进化可塑性等内容，为理解微生物进化提供了重要视角。

　　

引言

原核生物虽看似不如真核生物那般 “活跃”，但它们的基因却有着非凡的 “流动性”。细菌除了通过无性克隆繁殖，还能借助水平基因转移（Horizontal Gene Transfer，HGT）这一特殊方式，在不同个体间横向交换 DNA。这一过程打破了仅靠垂直遗传的局限，为微生物进化开拓了新的可能。

HGT 一直以来都被视为推动进化创新的关键力量。随着基因组测序技术的飞速发展，我们对它的认识也达到了新高度。例如，抗生素抗性基因借助可移动遗传元件广泛传播，以及海洋细菌的海藻消化酶基因转移到人类肠道微生物群落，这些都是 HGT 的典型例子。不过，HGT 并非只涉及罕见的重大事件，它其实普遍存在于微生物进化过程中，所引入的遗传变异远超自发突变。

如今，微生物具备 HGT 能力已成为共识。自 20 世纪 90 年代起，大量比较基因组学数据表明，HGT 在几乎所有微生物生态系统中都存在，像病原体、温泉细菌以及人类肠道共生微生物等。然而，与自发突变、有性生物减数分裂重组等过程相比，HGT 在定量研究方面仍有许多未知。例如，我们尚不明确细菌群体通过 HGT 获取新代谢途径所需的时间，而这对宿主健康和肠道微生物群落生态稳定至关重要。同样，在抗生素抗性进化、宿主特异性适应（如噬菌体防御系统或代谢基因转移）等方面，HGT 时间尺度的研究也存在空白。

预测 HGT 驱动的进化时间尺度，取决于 DNA 转移的基础速率和 HGT 获得变体的适合度效应。接下来，本文将回顾这两方面的研究进展，并强调理解自然种群中 HGT 速率影响因素的重要性。

水平基因转移的机制与进化后果

HGT 的基本机制，如细胞间结合、病毒转导和转化，早在 70 多年前就已被发现。近年来，又有新的机制被揭示，像借助纳米管、细胞外囊泡和劫持病毒衣壳进行基因转移。这些机制在影响遗传物质交换类型、频率和条件上各有不同，但从群体遗传学角度看，它们也有一些共同特征，深刻影响着微生物进化动态。

与普通自发突变相比，HGT 往往会带来更大规模的遗传变化。一个 DNA 片段就能为受体细胞引入数百个核苷酸替换，甚至是全新的基因或操纵子。这种复合变化在微生物获得复杂适应性方面作用显著，因为单个组件变化可能并无益处，但组合起来就能发挥重要作用。

HGT 引入的遗传变异还与供体基因库组成密切相关。部分导入片段可能来自种群外部，这就类似于有性生物中的基因流，为微生物带来新基因和新途径。HGT 也能在种群内部发生，不同竞争谱系间的 DNA 转移，不仅能让变体在种群中传播，还能产生新的突变组合。理论和实验都已证明，这种重组活动能加速适应过程，比如将有益突变聚集在一起，同时分离有害突变。在极端情况下，高频率的 HGT 甚至可能改变选择单位，从对整个基因组的选择转变为对单个基因或突变的选择，不过目前我们还不清楚发生这种转变所需的 HGT 速率，这对理解自然微生物种群的选择极限至关重要。

自然环境中水平基因转移速率的决定因素

在实验室可控条件下，部分 HGT 机制的速率能够精确测量，但自然环境中 HGT 速率的估算通常依赖比较基因组学方法。这些方法通过对比不同菌株基因组，依据序列差异来推断 HGT 事件。比如，比较紧密相关菌株基因组中序列差异较大的区域，或者利用系统发育方法、基于单核苷酸多态性（SNP）的方法等。这些方法各有优劣，且所得 HGT 速率往往是 “表观” 或 “实际观测” 到的速率，因为它们综合了多种潜在的障碍和不同时空尺度上的过程。

HGT 面临的首个障碍是 DNA 能否进入细胞，这一过程的速率受 HGT 机制的显著影响。结合和噬菌体转导依赖细胞表面成分，供体和受体细胞的特性会影响 HGT 速率；自然转化不依赖细胞间接触，其速率取决于细胞外 DNA 的浓度和组成。细胞外 DNA 在许多环境中含量丰富，且能长时间存在，但不同环境条件对 DNA 摄取速率影响很大，这也给在实验室模拟 HGT 速率带来了挑战。

即便 DNA 进入细胞，要在宿主细胞中稳定复制和整合还面临诸多困难。质粒需协调复制周期以避免丢失，其他遗传元件则要整合到宿主基因组中。DNA 序列同源性在整合过程中起着关键作用，同时，微生物的错配修复系统会识别并排斥序列差异较大的 DNA 片段，导致 HGT 速率随供体和受体菌株序列差异增大而降低。此外，细菌还有多种防御机制，如限制修饰系统和 CRISPR-Cas 系统，它们能够阻止外源 DNA 整合，限制 HGT 发生，但 CRISPR-Cas 系统对 HGT 的限制程度仍有待明确。

不同 HGT 机制之间也会相互影响，有些可移动元件需要借助其他元件实现转移，有些则会相互干扰。这些因素综合起来，使得自然环境中 HGT 速率随时间变化很大，但目前我们还不清楚它们如何定量地决定种群长期 HGT 速率。

HGT 事件的最终成功与否，还取决于转移基因的适合度效应。如果获得的变体对受体细胞造成较大负担，可能会被自然选择淘汰；而具有净适合度优势的变体则有可能传播并扩散。但目前我们对水平转移变体的适合度效应了解较少，不同的检测方法可能会导致对 HGT 速率的高估或低估，要准确量化适合度效应的分布仍是一个重大挑战。

水平转移变体选择的实验测量

实验进化为研究 HGT 提供了一种有力的手段，它能够让研究者直接观察水平转移 DNA 的选择过程。传统 HGT 检测方法利用选择标记和人工选择来估算 DNA 转移速率，而进化实验则聚焦于在受控生态环境中对水平获得变体的自然选择。以往研究通过这种方法在多种情境下发现了适应性 HGT 事件，但这些 “进化 - 测序” 设计存在与比较基因组学方法类似的局限性，倾向于检测到在特定环境中能带来较大适合度优势的罕见 HGT 事件。

为解决这一问题，越来越多的研究采用克隆技术或利用天然感受态细菌，将一个菌株的 DNA 直接导入另一个菌株，同时尽量减少外部选择压力，然后通过与祖先菌株竞争来测定杂交克隆的相对适合度。在芽孢杆菌中的研究发现，水平转移事件的适合度效应与自发突变存在显著差异，这可能是因为水平获得的变体经过了自然选择的筛选，但在新的遗传背景下情况可能有所不同。不过，这种 “自发重组发生” 方法受限于每次只能检测少量杂交体，未来利用现代遗传条形码工具或许能提高通量。

对于一些天然可转化且同源重组率较高的物种，如幽门螺杆菌（Helicobacter pylori）和鲍氏不动杆菌（Acinetobacter baylyi），可以通过向种群中引入大量外源 DNA，然后利用全种群测序监测变体频率变化，从而推断其适合度效应。这种方法能够同时检测大量变体的适合度效应，还能解析较小 DNA 片段的适合度效应。但目前我们对转移 DNA 片段内外的上位性相互作用了解较少，尽管有证据表明补偿性突变有时能减轻新获得质粒的适合度代价。

高重组菌株：水平基因转移速率的可进化性

不同谱系间的重组速率存在差异，且 HGT 对微生物适合度有不同影响，这表明重组速率可能受到进化调控。就像限制修饰系统不断变化，暗示物种内遗传转移途径也在动态调整。类似地，质粒和其他可移动遗传元件之间相互作用，也会影响 HGT 速率。这种现象与细菌突变率的进化相似，存在具有高突变率的 “高突变菌株”，那么是否也存在具有高重组率的 “高重组菌株” 呢？

在实验室进化实验中，已经观察到了 HGT 速率的进化可塑性。比如，天然感受态的鲍氏不动杆菌实验种群在进化过程中，DNA 摄取能力下降；幽门螺杆菌低重组率菌株在 200 代进化后，重组率大幅提高；携带结合性质粒 R1 的大肠杆菌在特定条件下，质粒传递速率也有所增加。大规模系统发育分析也显示，HGT 速率在物种内和物种间都能快速进化。然而，导致这些快速进化变化的选择压力仍不明确，未来需要深入研究，开发新理论，并通过基因工程构建不同重组率的种群，以探究 HGT 速率进化的影响因素及其对微生物群落遗传物质传播的作用。

重组修饰因子的优势：细菌交配不亲和性与性的类比

从更长时间尺度来看，较低重组率的进化可能导致种群间的不亲和性，进而促进新细菌物种的形成，这一过程与有性生殖生物中生殖隔离的进化相似，但细菌 “性” 的兼性本质使其存在一些独特之处。一方面，细菌中发生 HGT 的细胞比例较低，即使存在致死性的不亲和性，对细菌谱系适合度的总体影响也较小；另一方面，部分细菌交配不亲和性是可逆的，通过抑制突变或基因交换可以消除。这些特点使得高重组菌株可能在细菌种群中以较低频率持续存在，一旦环境条件改变，它们独特的基因获取和重组能力就可能发挥优势。如果这一预测得到实验验证，应将其纳入 HGT 理论模型中，以更好地理解微生物进化过程。

结论与展望

近年来，比较基因组学和实验进化的研究进展让我们对 HGT 在自然和实验环境中的动态有了更深入的认识。但要理解驱动 HGT 成功转移的生态和进化力量，仍面临诸多挑战。目前我们需要明确实际 HGT 速率与表观 HGT 速率的差异，开发新理论和推断方法。同时，我们对水平转移变体适合度效应的分布及其与供体、受体 DNA 序列的关系了解有限，且当前研究多集中于少数天然可转化物种或特定遗传操作机制。

未来研究应拓展到自然微生物群落，如土壤、海洋和宿主相关微生物群落，定量测量 HGT 事件的速率和适合度效应，获取微生物群落中物种的时间分辨种群基因组数据，以捕捉原位的动态相互作用和基因流。这不仅有助于我们更深入理解微生物进化，还能为预测和管理不同生物系统中的进化结果提供重要的定量框架。