质粒生物学被压缩于宿主染色体结构之中

质粒驱动了水平基因转移和抗生素耐药性的传播，然而其在微生物基因组中的分布高度不均，且常被视为主要由环境因素驱动，因此宿主染色体结构是否施加了可预测的约束仍未得到解决。在此，我们利用对52,393个完整原核生物基因组进行的机器学习分析表明，染色体基因内容编码了关于质粒生物学多个维度的可预测信息：携带状态、定量负荷以及可移动性潜力。值得注意的是，高度压缩的染色体特征——少至15个基因，或七大主要酶类的粗粒度组成——就足以实现稳健预测。此外，质粒所携带的不同功能性载荷，包括抗生素耐药类别，也可以根据宿主染色体特征进行预测。这些发现确立了质粒—宿主相容性是系统性编码于宿主染色体中的，从而将质粒生态学从“环境驱动”重新框定为“宿主约束”——这一转变对于遏制耐药性和工程化构建稳定的微生物底盘具有直接意义。

质粒驱动了水平基因转移和抗生素耐药性的传播，然而其在微生物基因组中的分布高度不均，且常被视为主要由环境所驱动，因此宿主染色体结构是否施加了可预测的约束仍未得到解决。在本研究中，我们利用机器学习分析了52,393个完整的原核生物基因组，表明染色体基因内容编码了可用于预测质粒生物学多个维度的信息，包括携带状态、定量负载和迁移潜力。值得注意的是，高度压缩的染色体特征——少至15个基因，或七大主要酶类的粗粒度组成——即足以实现稳健预测。此外，质粒所携带的不同功能载荷，包括抗生素耐药类别，也可以根据宿主染色体特征进行预测。这些发现确立了质粒—宿主相容性是系统性地编码于宿主染色体中的，从而将质粒生态学从“环境驱动”重新界定为“宿主约束”——这一转变对于遏制耐药性和构建稳定的微生物底盘具有直接意义。

📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.08.12.744350v1?rss=1

🏷️ 质粒生物学 水平基因转移 抗生素耐药性 宿主染色体 机器学习 原核基因组