不清自来，科普版本其他答案写的很精彩。就不赘述了。题目说的是科学价值，所以我结合论文一张图讲讲吧。

这篇论文一个比较有意思的点，构建了单染色体酵母之后，研究了Intra-chromosome interaction（染色体内部的互作）以及inter-chromosome interaction（染色体之间的互作）的变化，也就是论文的图3(下图）。

BY4742, SY6, SY13 和SY14，分别代表原始的含有16条染色体，合成的只含有9条，6条，以及最终1条染色体的酵母。图3是基于HiC实验做的，图3b是经过HiC实验数据，建模算出来的。关于HiC以及3D基因组学的实验技术，一个比较好的综述见Genome-wide mapping and analysis of chromosome architecture.

图3a，b，c是证明，染色体之间互作的变弱了，变少了。

但是妙的是，图3d（以及补充材料的图3和图5）说明了染色体内部互作的pattern在如此剧烈的改变之下，还是比较保守的。所以文章后面发现基因表达谱整体变化其实不怎么大（图4a，见下图)，也是可以解释的，因为染色体内部的高级结构才是基因转录调控发生的主要舞台。

在3D基因组研究中，已经有很多证据说明，染色体内部的互作对于转录调控以及正常的生命活动是不可或缺的了。一个比较经典的案例，在我们的胎儿阶段，是如果WNT6/IHH/EPHA4/PAX3附近的TAD（拓扑关联结构域，染色体内部高级结构的一种）消失了，就会出现所谓增强子劫持现象，导致转录调控的紊乱，最终导致手指的发育异常，文献见Disruptions of topological chromatin domains cause pathogenic rewiring of gene-enhancer interactions

本项创新性和影响力其他报道已经很多了，而且大家从朋友圈和媒体的刷屏也可以感受到，所以就不在赘述。不过从方法学和技术层面来讲，这篇文章对研究者也有很多启示。比如为了探索这项合成生物学的研究所关心的生物问题，在合成生物学研究所需要的基础的分子生物学实验以及强有力的基因编辑技术之外，还用了高通量，多组学的技术手段：比如要获得最终合成的SY14的基因组，以及与原始的BY4742的基因组进行比较，作者用了基于PacBio的单分子测序，进行基因组的测序以及组装，并且用了基于Illumina的二代测序技术进行重测序，验证组装的基因组效果（补充材料图2）；为了比较SY14和原始的BY4742基因组空间结构的变化，作者用了HiC技术，并且从分析中得到染色体之间的互作减少，染色体内部互作不变的结论；探索表达谱变化，用到了RNA-seq；探索表型变化，用了Phenotypic microarray（表型组？还请懂这个的知友解释）。

总之，从方法学上来讲，这篇文章，展示了生物信息学在合成生物学研究中的重要性；以及合成生物学研究，能为生物信息学中的的实验技术和分析方法，提供一个广阔的应用平台。

来源：知乎 www.zhihu.com

作者：知乎用户（登录查看详情）

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