类型a：这篇文档报告了一项原创研究。
主要作者与机构及发表信息
该研究由金立群（Li-Qun Jin）、徐哲文（Zhe-Wen Xu）、张波（Bo Zhang）等人完成，通讯作者为刘志强（Zhi-Qiang Liu）。作者分别来自浙江工业大学生物有机合成重点实验室和华东医药（杭州）百灵生物技术有限公司。论文于2020年在期刊《AMB Express》上发表，文章标题为“Genome sequencing and analysis of fungus Hirsutella sinensis isolated from Ophiocordyceps sinensis”。
学术背景
本研究属于真菌基因组学与药用真菌研究领域。冬虫夏草（Ophiocordyceps sinensis）在中国传统医学中已有数千年的应用历史，具有重要的药用价值。然而，由于过度采集和生态环境破坏，野生冬虫夏草资源日益枯竭。Hirsutella sinensis 是冬虫夏草的无性型，其人工培养菌丝体被认为可以替代野生冬虫夏草，并具有类似的临床疗效和更低的毒性。为了深入理解 H. sinensis 的生物学和药理机制，研究人员对其基因组进行了测序和分析。这项研究旨在揭示 H. sinensis 的基因组特征、次生代谢途径以及感染机制，为开发新型药物和实现可持续资源利用提供理论基础。
研究流程
研究主要包括以下几个步骤：
样本分离与鉴定
研究团队从青海省玉树地区采集了冬虫夏草样本，并通过纯化培养分离出 H. sinensis 菌株。具体操作包括清洗样本表面杂质、消毒处理、分离虫体和子座组织，并将其接种到PDA（马铃薯葡萄糖琼脂）培养基上进行培养。经过形态学、分子生物学和代谢指纹分析，确认分离出的菌株为 H. sinensis。
基因组测序与组装
使用Illumina高通量测序技术对 H. sinensis 基因组进行全基因组鸟枪法测序。构建了16个测序文库，插入片段大小范围为200 bp至20 kb。共生成28.97 Gb的高质量数据，使用SOAPdenovo软件进行基因组组装。最终获得了102.72 Mb的基因组序列，覆盖度超过99%。
基因预测与注释
通过CEGMA软件预测核心基因序列，并使用Augustus和SNAP软件进行从头预测。结合同源物种的比对结果，整合并优化基因模型，最终预测出10,200个蛋白编码基因。此外，还注释了非编码RNA（ncRNA）、重复序列和基因功能。
次生代谢分析
基于KEGG数据库和生物信息学工具，分析了 H. sinensis 中七种主要活性成分（甘露醇、虫草素、嘌呤核苷酸、嘧啶核苷酸、不饱和脂肪酸、虫草多糖和鞘脂）的生物合成途径。通过基因克隆和蛋白质表达实验验证了相关酶的功能。
感染机制研究
筛选基因组注释结果，预测并克隆了与感染机制相关的酶基因（如几丁质酶、蛋白酶、磷脂酶和漆酶），并在大肠杆菌BL21中表达这些蛋白，验证其酶活性。
主要结果
1. 基因组特征
H. sinensis 的基因组大小为102.72 Mb，GC含量为45.83%，包含10,200个蛋白编码基因。基因密度为99个基因/Mb，显著低于其他昆虫病原真菌。重复序列占比高达24.7%，表明其基因组复杂性较高。
次生代谢途径
研究详细解析了七种活性成分的生物合成途径。例如，虫草素（Cordycepin）的合成途径被推测为从腺苷（Adenosine）开始，经过一系列酶催化反应最终生成。相关酶（如5’-核苷酸酶）的关键作用得到验证。此外，甘露醇、不饱和脂肪酸和虫草多糖的合成途径也得到了明确。
感染机制
H. sinensis 感染宿主的过程涉及多种酶的作用，包括几丁质酶、蛋白酶和磷脂酶等。研究发现，H. sinensis 基因组中含有31个几丁质酶基因和37个蛋白酶基因，其中丝氨酸蛋白酶家族显著扩张。这些酶能够降解宿主细胞壁和膜，促进真菌侵入宿主体内。
结论与意义
本研究首次完成了 H. sinensis 的全基因组测序和注释，揭示了其基因组特征和次生代谢途径。研究结果为理解 H. sinensis 的遗传基础提供了重要参考，为其进一步研究、生产及应用奠定了基础。特别是在药用活性成分的生物合成和感染机制方面，研究发现了多个关键酶和基因，为开发新型药物和提高发酵工艺提供了理论支持。
研究亮点
1. 首次报道了 H. sinensis 的完整基因组序列，填补了该领域的空白。 2. 详细解析了七种主要活性成分的生物合成途径，并验证了相关酶的功能。 3. 发现了 H. sinensis 在感染过程中显著扩张的蛋白酶家族，特别是丝氨酸蛋白酶。 4. 提出了基于基因组数据的次生代谢调控策略，为优化发酵工艺提供了新思路。
其他有价值内容
研究还探讨了 H. sinensis 的基因组重复率较高和基因密度较低的原因，认为这与其复杂的细胞组成和适应低温、低压、高紫外线环境的能力有关。此外，研究团队开发了一系列生物信息学分析方法，用于基因组组装、基因预测和功能注释，这些方法可为其他真菌基因组研究提供借鉴。