蛋白质会经历无数种化学修饰,这些修饰会调节其结构、稳定性、功能和与其他分子的相互作用,从而为生物系统增加巨大的复杂性和调节范围。此类翻译后修饰 (PTM) 可由细胞刺激或应激引发,并启动下游反应,使细胞适应其环境并介导增殖、分化和死亡等变化。瓜氨酸可以存在于蛋白质中,这是精氨酸残基的翻译后修饰的结果,称为肽精氨酸脱亚胺化或瓜氨酸化。由于瓜氨酸是一种非编码氨基酸,因此它在蛋白质中的存在表示刺激和反应。尽管瓜氨酸化早在 20 世纪 60 年代就被首次证实 [1],第一种瓜氨酸化酶肽酰精氨酸脱亚胺酶 (PADI 或 PAD) 也在 20 世纪 80 年代初被分离出来 [2],但仍有越来越多的细胞活动和病理被证明受到瓜氨酸化的影响,并且在过去 15 - 20 年间取得了长足的进步。现在人们了解到,由五种 PADI 酶组成的小家族具有多种生理和病理生理功能(详见 [3]),但是,我们仍然缺乏对细胞内 PADI 调控机制原理以及它们发挥细胞和生物体功能的机制的基本了解。我们对瓜氨酸化的理解源自许多不同的领域,包括神经生物学、免疫学、生殖生物学、皮肤生理学、细胞信号传导、染色质生物学和转录,以及自身免疫、神经退行性疾病和癌症。尽管 PADI 的调节范围显然很广,但这些酶表现出高度的序列和结构保守性,这表明某些机制原理可能适用于不同同工酶的调节。此外,分析方法学的最新进展,例如靶向质谱和调节 PADI 功能的化学生物学努力,可能适用于许多不同的生物系统。因此,显然需要一个论坛,让来自瓜氨酸化研究不同方面的科学家聚集在一起,讨论他们的工作并交流想法,以促进该领域的进步。因此,第一届蛋白质瓜氨酸化国际会议于 2022 年 10 月在英国举行,得到了皇家学会的慷慨支持(https://royalsociety.org/science-events-and-lectures/2022/10/protein-citrullination/)。本次讨论会聚集了细胞和发育生物学、细胞信号传导、基因转录、癌症生物学和自身免疫领域的科学家,同时还结合了质谱和药理学领域的顶尖专家的重要演讲。本期专题紧随此次会议,报道了与会者的最新研究成果,包括九篇研究论文和六篇评论文章,涵盖了广泛的主题。在本简介中,我们总结了本期所介绍的进展,其中包括对已建立的 PADI 功能的新机制理解和瓜氨酸化生物学中出现的新主题。
CONSPECTUS:RNA 位于几乎所有生物学的上游,是所有细胞中信息交换的中心管道。RNA 分子在其初级序列和 RNA 折叠时形成的复杂结构中都编码信息。从 20 世纪 50 年代末发现 mRNA 到最近,我们对大多数信使 RNA 和非编码 RNA 广大区域的 RNA 结构只有基本的了解。这一缺陷现在正在迅速得到解决,特别是通过引物延伸 (SHAPE) 化学分析的选择性 2 '-羟基酰化、突变分析 (MaP) 和密切相关的平台技术,这些技术共同创造了 RNA 的化学显微镜。这些技术使得能够以核苷酸分辨率和大规模定量研究整个 mRNA、非编码 RNA 和病毒 RNA 基因组的 RNA 结构。通过将全面的结构探测应用于各种问题,我们和其他人表明,RNA 结构介导的生物功能控制在原核生物和真核生物中普遍存在。过去十年使用基于 SHAPE 的分析的工作已经阐明了关键原则。首先,RNA 结构探测的方法很重要。SHAPE-MaP 具有直接和一步读数功能,可以通过 2'-羟基处的反应探测几乎每个核苷酸,从而提供比其他方法更详细和准确的读数。其次,全面的化学探测至关重要。专注于大 RNA 的片段或使用元基因或统计分析来补偿稀疏数据集会遗漏关键特征,并且通常会产生预测能力较差的结构模型。最后,每个 RNA 都有自己内部的结构个性。RNA 结构以无数种方式调节序列可及性、蛋白质结合、翻译、剪接位点选择、相分离和其他基本生物学过程。在我们应用严格和定量的 SHAPE 技术研究 RNA 结构 - 功能相互关系的几乎所有情况下,都出现了有关生物调控机制的新见解。具有更复杂的高级结构的 RNA 元素似乎更有可能包含结合小分子的高信息量裂缝和口袋,广泛地为 RNA 靶向药物发现这一充满活力的领域提供信息。这项集体工作的广泛影响是双重的。首先,早就应该放弃将大 RNA 描述为简单的面条状或轻轻流动的分子。相反,我们需要强调的是,几乎所有 RNA 都带有独特的内部结构,其中一部分以深刻的方式调节功能。其次,结构探测应该是任何试图了解大 RNA 的功能关系和生物学作用的努力不可或缺的组成部分。■ 主要参考文献
随着人工智能的普及,监管热潮席卷全球。自去年 2022 年 11 月推出以来,ChatGPT 迅速流行起来,推动了“生成人工智能”或“GenAI”这一流行语在世界范围内传播,全球各国政府都在留意并加大力度制定某种形式的监管,无论是行业标准,还是最好的指导方针,以应对这项技术对人类和日常生活的潜在不利影响。该领域拟议的监管规定采用了“负责任的人工智能”的概念,旨在为更大的利益创建一个人工智能治理框架,并从更高的生产力和技术进步中获益,而不会产生意想不到的后果,例如侵犯个人隐私、侵犯版权和知识产权以及违反道德界限。没有监管的人工智能可能会让人类在面对可以以无数种方式改变我们生活的技术时处于更加不稳定的地位。 1 正如我们在过去十年中看到的那样,社交媒体算法已经改变了人类的思维和行为,甚至影响了政治参与。 2 因此,人工智能的固有风险显而易见。然而,制定法规的速度是管理这一风险的关键。对于像东盟这样的整个经济集团来说,这一点尤其重要。值得注意的是,监管人工智能的意图或意愿并不是一个新概念,但这是一个充满了不同意见的领域,关于应该如何监管,甚至是否应该监管。即使欧盟的《人工智能法案》即将通过, 3 欧洲议会议员 (MEP) 之间仍然存在着观点的两极分化,其中一个主要症结是面部识别监控的使用 4 以及随之而来的道德问题。议会最终以 620 名议员中的 499 票赞成通过了禁止实时面部识别的法案。无论如何,世界其他国家都在密切关注这项立法的出台,相信该法案可能为世界各地的人工智能相关政策树立标杆。5 尽管如此,各国也已开始制定自己的人工智能政策,包括六个东盟成员国,即印度尼西亚、马来西亚、菲律宾、新加坡、泰国和越南。这些举措未能实现具有法律约束力的立法。欧盟和东盟范围内的人工智能法规将有所不同,主要是因为东盟缺乏类似于欧盟的欧洲议会的区域性立法机构。因此,任何正式的东盟范围内人工智能政策制定的结果都将基于“设计的最佳实践”,而不是具有法律约束力的东西。对数字服务的渴求可能会增加东盟不受监管的人工智能领域的风险 东盟国家是否应该担心人工智能应用及其对工业和社会的深远影响?该地区是否仍远远落后于其他在工业发展和人工智能在医疗保健和制造业等领域的应用方面更为发达的国家?根据 5 月份通过桌面和移动设备对 ChatGPT 聊天机器人应用程序的月访问量统计(表 1),印度尼西亚在全球流量份额方面排名第四(4.7%),而美国则以 8.9% 位居第一。值得注意的是,印度尼西亚是前五名中唯一的东盟国家。尽管
减少全球贫困、遏制气候变化和环境恶化是当今人类面临的两大重要挑战。这些问题相互交织。气候变化威胁着经济繁荣,尤其是在低收入国家,它危及脆弱人群的生计和健康。此外,正如环境变化会对经济产生影响一样,经济变化也会影响环境。例如,随着平均家庭收入的提高,越来越多的人买得起汽车和大房子,因此他们的碳足迹也会扩大。本综述重点关注连接这些挑战的两个因果关系方向之一:经济发展如何影响环境。如果最大化经济繁荣的选择也能最大化环境质量,那将是幸运的。难以忽视的事实是,这种完美的结合很少发生。因此,个人和社会往往必须在经济增长和环境保护之间做出权衡。但这并不意味着经济发展总是对环境有害。发展可以扩大我们可用的选择范围——例如,如果发明了一种新的、更清洁的能源生产方式。经济繁荣还可以增强人们放弃部分收入以获得更清洁环境的意愿。没有人会只追求经济繁荣,随着人们生活水平的提高,他们可以在不牺牲基本需求的情况下优先考虑环境。此外,经济发展并不是一股单一的力量。它以无数种方式表现出来,影响着各种各样的行为。因此,它对环境质量的影响并不统一。制造业主导的经济增长往往会增加空气污染,而服务业的扩张可能不会。就本文而言,我认为经济发展是指一系列通常带来更大经济繁荣或伴随更大经济繁荣的现象,例如更高的平均家庭收入、更发达的资本市场和更好的物质基础设施。从理论上讲,发展的每个要素都可以加速或减缓环境恶化;即使是逐个要素,经济发展与环境之间的关系也是微妙的。发展经济学和环境经济学交叉领域的大量研究已经研究了经济发展的不同要素如何影响环境。这些文献共同提供了对经济发展如何以及在何种情况下有助于或损害环境质量不同维度的理解。在本文中,我回顾了这项研究,重点关注过去十年使用基于设计的推理的微观实证研究。基于设计的推理是指用于估计影响的解释因素的变化是随机的或仿佛随机的,源于实验,不连续性,或研究人员讨论并证明为外生的其他特定来源。此纳入标准缩小了审查范围;对于某些主题,几乎没有符合该标准的研究。例如,我省略了人口增长如何影响环境的讨论,尽管生育率下降是经济发展可以减轻环境压力的重要力量。同样,我不讨论城市化的影响。话虽如此,在我讨论的主题中,我偶尔会放宽纳入标准,以讨论代表重要问题最令人信服的证据的研究。在第 2 节中,我介绍了经济发展与环境质量之间联系的描述性证据,并讨论了环境库兹涅茨曲线 (EKC) 假设。在第 3 节中,我讨论了收入增长和资本获取对环境的影响的证据。第 4 节重点介绍技术进步和基础设施。在第 5 节中,我转向经常伴随经济发展的制度变革,特别是加强产权、提高监管能力、贸易开放和市场竞争。最后,我讨论一下文献中的一些未解决的研究问题。