2016年6月2日，国际分子生物学和进化领域的权威期刊《molecular Biology and Evolution》杂志上在线发表了北京大学生命科学学院生物信息中心陆剑研究组题为“microRNAs in the same clusters evolve to coordinately regulate functionally related genes”的研究长文。论文报导了动物中microRNA成簇分布的规律和进化特征，并提出了“功能共适应”模型，结合功能基因组学实验数据，揭示了microRNA成簇分布的进化驱动机制。生命中心博士生王奕蓉是论文的第一作者，博士后罗俊杰和博士生张宏为论文的共同作者，陆剑研究员为该论文的通讯作者。

micrornA是一类内源表达的长约22碱基的非编码小RNA，在转录后水平调控靶基因的表达。动物中的microRNA通常在基因组中成簇存在。这些microRNA簇通常具有非常重要的生物学功能，然而成簇分布背后的进化机理和生物学意义仍然未被解决。陆剑研究组通过比较基因组学分析发现“复制”和“更始产生”是microRNA簇产生的重要分子机制，并揭示进化上非常保守的microRNA更倾向于成簇形式存在。他们提出了“功能共适应模型”(functional co-adaptation)，解释成簇存在是怎样帮助新产生的microRNA在漫长进化过程中存活下来并演化出与该簇中已经存在的microRNA相关的生物学功能。该研究从多个角度对这一模型进行验证，发现在人体不同组织中同一microRNA簇的成员表达量高度相关并且对靶基因发挥协同抑制作用。通过在人和果蝇细胞中过表达miR-17~92簇中不同microRNA成员，结合转录组高通量测序分析，进一步验证了该microRNA簇各成员之间的功能协同作用，并揭示了这个microRNA簇的功能共适应进化过程。通过人类和果蝇的群体基因组学分析，他们发现microRNA簇的形成在进化过程中受到较强的正向自然选择作用。该研究揭示了microRNA成簇存在的分子机制及进化驱动力量，并对理解新基因和基因组的共进化提供了新思路。

Mol Biol Evol:北京大学陆剑课题组揭示动物microRNA成簇分布进化机制进化过程中更保守的miRNA显著富集在miRNA簇中并协同发挥调控作用.

A不同保守程度中miRNA成簇分布的百分比;B功能共适应模型示意图;C同时被同一miRNA簇中两个以上不同种子序列的miRNA调控的靶基因数目;D分别过表达miR-17~92中四个不同种子序列的miRNA引起的靶基因变化。

原文摘要：MicroRNAs (miRNAs) are endogenously expressed small noncoding RNAs. The genomic locations of animal miRNAs are significantly clustered in discrete loci. We found duplication and de novo formation were important mechanisms to create miRNA clusters and the clustered miRNAs tend to be evolutionarily conserved. We proposed a “functional co-adaptation” model to explain how clustering helps newly emerged miRNAs survive and develop functions. We presented evidence that abundance of miRNAs in the same clusters were highly correlated and those miRNAs exerted cooperative repressive effects on target genes in human tissues. By transfecting miRNAs into human and fly cells and extensively profiling the transcriptome alteration with deep-sequencing, we further demonstrated the functional co-adaptation between new and old miRNAs in the miR-17–92 cluster. Our population genomic analysis suggest that positive Darwinian selection might be the driving force underlying the formation and evolution of miRNA clustering. Our model provided novel insights into mechanisms and evolutionary significance of miRNA clustering.