科学家成功合成酵母所有染色体，人造生命真要来了？

一天时间，同时上线同   10   篇论文，还都是一个主题，这放哪里都是不太常见的场景。

但前几天，生物圈就出现了这样的一个盛况，原因呢，是多个高校和机构联合的国际团队，整出了个新突破：

酵母细胞里面的   16   条染色体，全都被人工合成了，涉及到的碱基对有 1200   多万个。

不少人在看到消息之后，纷纷猜测   "   人造生命   "   是不是真的快来了，在知乎这个话题甚至一度飙上了热榜。

毕竟在十多年前，遗传学家克雷格  ·  文特尔的研究团队花了十五年时间，四千多万美金，才人工合成了支原体的基因组。

大家高中生物也都学过，支原体是原核生物，因为没染色体，只用合成那些裸露在外面的 DNA 蛋白质复合物就好了。

尽管这样，在当时，这还在业内引起了不小的轰动，甚至一度有人说那个人工合成的支原体是世界上首个   "   人造生命   "  。

现在这次呢，用了还不到十五年，酵母菌这种真核生物的 16 染色体全都能人工合成了。

难道真如网友们所说，  "   人造生命   "   要来了？

小辣椒也第一时间翻了点资料，得先给提前大家泼一盆冷水，这次的成果，离真正的人造生命也还差着十万八千里。

这个合成酵母基因组计划被叫做Sc2.0   计划， 2011 年的时候正式启动，参与的有中国、美国、英国等各个国家的高校及其研究机构。

他们的目标，是创建一个细胞里染色体全都是人工合成的酵母生物体。

之所以选择用酵母，是因为它是第一个被全基因测序的真核生物，也算是迈入真核生物最低的一个门槛了。

然而现在，他们还不算真正完成这个目标。

虽然网上传的是酵母的 16 条染色体全都能人工合成了，但严谨一点，这么说还是有点   "   水分   "  ，因为人工合成的 16 条染色体，并不是全在一个细胞里。

而是他们搞了   16   个细胞，每个细胞中都只有一条染色体是单独合成的，其他 15 条都是人家的天然染色体。

要把这些人工合成的染色体都搞到一个细胞中去，也是个大工程，科学家们选择的方法比较简单粗暴。

还记得中学生物的入门知识孟德尔杂交试验嘛，用的就是类似的方法。

让两个有合成染色体的细胞   "   杂交   "  ，再从杂交得到的细胞中，挑出有一个以上合成染色体的细胞，重复前面的步骤就好了。

这听起来挺简单的吧，但具体操作起来就贼麻烦，费时还费力，并且有时   "   杂交   "   出来的细胞还不能存活。

所以到现在，科学家们   "   杂交   "   出来的一个酵母细胞中，最多也只有 7.5 条人工合成的染色体。

包含   7.5   条合成染色体的酵母细胞正在分裂成两个细胞

但话说回来，虽然这个的成果可能没网友们吹的那么牛，但在 Sc2.0   计划中，也算是相当关键的一步了。

毕竟把每个染色体单独合成出来，就已经非常不容易。

可能会有朋友开杠，酵母菌不都已经被全基因测序了么，碱基对序列不都明摆着，合成不就是纯纯抄答案。。。

小辣椒还是想出来多说两句，抄作业也不是一件容易的事儿。

首先在数量这块就已经很能说明问题了，每条染色体涉及到的碱基对都要十万来对，而以现在的技术也不能一下子全造出来，一次最多只能搞 60~100   来个碱基对，造好后还有个拼接步骤。

另外在造染色体之前，科学家们还得让这些碱基对精简精简。

这就相当于是生物学里   debug   的程序员，得看看哪些代码去掉也不影响最后程序的正常运行。

这难度可想而知。。。

现在，除了合成酵母这种比较简单的真核生物的染色体，生物圈还在着手更高级生物的   "   基因组计划   "  。

就比如 2016 年的时候， Sc2.0   计划的主导者 Boeke 还发起了   "   人类基因组编写计划（ GP-write ）  "  ，准备开始人造生命体。

在次年，国内也搞了个 GP-write 中国版，已经在深圳启动了。

不过人类的基因有 31 亿个碱基对，虽然有作业可以抄，但成本也是明晃晃的摆在那里。

先是造碱基对的成本，人工合成一个碱基对的成本要 5~8 美分，乘上 30   亿也不算一个小数目。

另外，人力、时间成本估计也顶不住。

毕竟酵母只有 1000   多万个碱基对，咱们都得汇集业内大佬花个十几年，才有现在的成果。

眼看着目标定太大，筹不到什么资金， Boeke 也直接阉割掉了原来合成人体基因组的项目。

最后，做这一切的意义，其实也并不是为了   "   人造生命   "   啥的。

相反，研究并理解基因，才是科学家们真正的目的。

就像 Boeke 所说的那样：我们不能创造的，就无法理解。

而合成酵母基因组计划的初步成功，也像是不大不小的里程碑。

它告诉了大伙们，人类其实也能读懂，并运用大自然所写下基因代码。

至于读懂基因代码之后，怎么规范大家的应用，不出现不应该存在的基因污染，这就是另外的课题了。。。