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解讀綠豆的基因體密碼——2016國際豆類年

Gene Ng_96
・2016/09/17 ・1298字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 545 ・八年級

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綠豆(Vigna radiata,mungbean)圖/ Earth100, CC BY-SA 3.0

在炎夏,大家都愛喝清涼的綠豆湯消暑;綠豆粉加糖等做成綠豆糕也是受歡迎的甜點;綠豆提煉出的澱粉(直鏈澱粉),用來製作的綠豆粉絲(冬粉)、涼皮、涼粉等等,也都是常見食材。韓國及印度的科學家為綠豆定序了全基因體,有助瞭解豇豆屬豆類植物的演化。

綠豆(Vigna radiata,mungbean)是一種豆科、蝶形花亞科豇豆屬植物。綠豆原產印度、緬甸地區,可能是在 6千至 4千年前被馴化(acclimation)的。現在東亞各國普遍種植,非洲、歐洲、美國也少量種植,印度是最大種植國,而中國、緬甸等國是主要的綠豆出口國。

綠豆屬於喜熱,短日照作物;可以在春(4 月下旬至 5月上中旬)、夏(6 月中、下旬)播種。生長周期約為 70 至 110 天。因為綠豆耐蔭性,同時綠豆根部的根瘤菌具有固氮作用,因此綠豆在實際種植過程中常常可以和其他作物套種,如玉米、穀物、芝麻等。 綠豆種子和莖被廣泛食用。乾綠豆呈綠黃色或暗綠色,堅硬有光澤,含有類黃酮、單寧、皂素、生物鹼、植物甾醇、香豆素、強心苷等物質。

綠豆種子加水萌發成的豆芽是東亞、南亞烹調中常見的蔬菜。綠豆芽含有豐富的維生素 C,與綠豆相比,綠豆芽中的蛋白質分解成了人體更易吸收的胺基酸。

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綠豆泡水之後發芽成的豆芽菜。圖/LoveToTakePhotos @ pixabay

韓國首爾國立大學及印度國際半乾旱熱帶作物研究所等人完成了栽培綠豆V. radiata var. radiata VC1973A)以及野生綠豆V. radiatavar. sublobata)的全基因體序列,他們比較了兩者基因體以瞭解綠豆的馴化。此研究結果發表在 2014 年的《自然通訊》(Nature Communications)。

豇豆屬還有其他重要的作物,例如曲毛豇豆(V. reflexo-pilosa var. glabra,créole bean)、吉豆(V. mungo,black gram)、赤小豆(V. umbellata, rice bean)、烏頭葉豇豆(V. aconitifolia,moth bean)和紅豆( V. angularis, adzuki bean),這些豇豆的基因體大小不等,從 416 Mb 至 1,394 Mb都有。

為了瞭解它們的種化和演化關係,他們還利用了 22 種豇豆的轉綠體資訊及大豆的基因重建了豇豆的親緣演化樹。他們也同時定序了分佈於台灣、日本等地的豆科豇豆屬的捲毛豇豆四倍體 (Vigna reflexo-pilosa var. glabra),捲毛豇豆是綠豆的近親,他們發現四倍體是演化上近期產生的多倍體事件。 由於綠豆的種植大多是在發展中國家,因此遺傳學研究較為落後,他們希望能藉此基因體序列,協助農藝學家進行綠豆品種的改良。

參考資料:

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  • 原學術論文-Kang YJ, et al. Genome sequence of mungbean and insights into evolution within Vigna species. Nat Commun. 2014 Nov 11;5:5443. doi: 10.1038/ncomms6443.
  • 綠豆-維基百科

編按:「紅豆!大紅豆!(芋頭!)ㄘㄨㄚˋㄘㄨㄚˋㄘㄨㄚˋ,你要加什麼料?」各種豆類不只是吃銼冰的好配料,它們默默成為我們生活中無比重要的一部分。 2016 年是國際豆類年,臺灣大學科學教育發展中心(CASE)針對各種常見豆類的基因體密碼作介紹,讓我們能更了解其中的「豆」知識。

本文原出自臺灣大學科學教育發展中心其他單位需經同意始可轉載。

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Gene Ng_96
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來自馬來西亞,畢業於台灣國立清華大學生命科學系學士暨碩士班,以及美國加州大學戴維斯分校(University of California at Davis)遺傳學博士班,從事果蠅演化遺傳學研究。曾於台灣中央研究院生物多樣性研究中心擔任博士後研究員,現任教於國立清華大學分子與細胞生物學研究所,從事鳥類的演化遺傳學、基因體學及演化發育生物學研究。過去曾長期擔任中文科學新聞網站「科景」(Sciscape.org)總編輯,現任台大科教中心CASE特約寫手Readmoo部落格【GENE思書軒】關鍵評論網專欄作家;個人部落格:The Sky of Gene;臉書粉絲頁:GENE思書齋

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人與 AI 的關係是什麼?走進「2024 未來媒體藝術節」,透過藝術創作尋找解答
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/10/24 ・3176字 ・閱讀時間約 6 分鐘

本文與財團法人臺灣生活美學基金會合作。 

AI 有可能造成人們失業嗎?還是 AI 會成為個人專屬的超級助理?

隨著人工智慧技術的快速發展,AI 與人類之間的關係,成為社會大眾目前最熱烈討論的話題之一,究竟,AI 會成為人類的取代者或是協作者?決定關鍵就在於人們對 AI 的了解和運用能力,唯有人們清楚了解如何使用 AI,才能化 AI 為助力,提高自身的工作效率與生活品質。

有鑑於此,目前正於臺灣當代文化實驗場 C-LAB 展出的「2024 未來媒體藝術節」,特別將展覽主題定調為奇異點(Singularity),透過多重視角探討人工智慧與人類的共生關係。

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C-LAB 策展人吳達坤進一步說明,本次展覽規劃了 4 大章節,共集結來自 9 個國家 23 組藝術家團隊的 26 件作品,帶領觀眾從了解 AI 發展歷史開始,到欣賞各種結合科技的藝術創作,再到與藝術一同探索 AI 未來發展,希望觀眾能從中感受科技如何重塑藝術的創造範式,進而更清楚未來該如何與科技共生與共創。

從歷史看未來:AI 技術發展的 3 個高峰

其中,展覽第一章「流動的錨點」邀請了自牧文化 2 名研究者李佳霖和蔡侑霖,從軟體與演算法發展、硬體發展與世界史、文化與藝術三條軸線,平行梳理 AI 技術發展過程。

圖一、1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧」一詞

藉由李佳霖和蔡侑霖長達近半年的調查研究,觀眾對 AI 發展有了清楚的輪廓。自 1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧(Artificial Intelligence))」一詞,並明確定出 AI 的任務,例如:自然語言處理、神經網路、計算學理論、隨機性與創造性等,就開啟了全球 AI 研究浪潮,至今將近 70 年的過程間,共迎來三波發展高峰。

第一波技術爆發期確立了自然語言與機器語言的轉換機制,科學家將任務文字化、建立推理規則,再換成機器語言讓機器執行,然而受到演算法及硬體資源限制,使得 AI 只能解決小問題,也因此進入了第一次發展寒冬。

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圖二、1957-1970 年迎來 AI 第一次爆發

之後隨著專家系統的興起,讓 AI 突破技術瓶頸,進入第二次發展高峰期。專家系統是由邏輯推理系統、資料庫、操作介面三者共載而成,由於部份應用領域的邏輯推理方式是相似的,因此只要搭載不同資料庫,就能解決各種問題,克服過去規則設定無窮盡的挑戰。此外,機器學習、類神經網路等技術也在同一時期誕生,雖然是 AI 技術上的一大創新突破,但最終同樣受到硬體限制、技術成熟度等因素影響,導致 AI 再次進入發展寒冬。

走出第二次寒冬的關鍵在於,IBM 超級電腦深藍(Deep Blue)戰勝了西洋棋世界冠軍 Garry Kasparov,加上美國學者 Geoffrey Hinton 推出了新的類神經網路算法,並使用 GPU 進行模型訓練,不只奠定了 NVIDIA 在 AI 中的地位, 自此之後的 AI 研究也大多聚焦在類神經網路上,不斷的追求創新和突破。

圖三、1980 年專家系統的興起,進入第二次高峰

從現在看未來:AI 不僅是工具,也是創作者

隨著時間軸繼續向前推進,如今的 AI 技術不僅深植於類神經網路應用中,更在藝術、創意和日常生活中發揮重要作用,而「2024 未來媒體藝術節」第二章「創造力的轉變」及第三章「創作者的洞見」,便邀請各國藝術家展出運用 AI 與科技的作品。

圖四、2010 年發展至今,高性能電腦與大數據助力讓 AI 技術應用更強

例如,超現代映畫展出的作品《無限共作 3.0》,乃是由來自創意科技、建築師、動畫與互動媒體等不同領域的藝術家,運用 AI 和新科技共同創作的作品。「人們來到此展區,就像走進一間新科技的實驗室,」吳達坤形容,觀眾在此不僅是被動的觀察者,更是主動的參與者,可以親身感受創作方式的轉移,以及 AI 如何幫助藝術家創作。

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圖五、「2024 未來媒體藝術節——奇異點」展出現場,圖為超現代映畫的作品《無限共作3.0》。圖/C-LAB 提供

而第四章「未完的篇章」則邀請觀眾一起思考未來與 AI 共生的方式。臺灣新媒體創作團隊貳進 2ENTER 展出的作品《虛擬尋根-臺灣》,將 AI 人物化,採用與 AI 對話記錄的方法,探討網路發展的歷史和哲學,並專注於臺灣和全球兩個場景。又如國際非營利創作組織戰略技術展出的作品《無時無刻,無所不在》,則是一套協助青少年數位排毒、數位識毒的方法論,使其更清楚在面對網路資訊時,該如何識別何者為真何者為假,更自信地穿梭在數位世界裡。

透過歷史解析引起共鳴

在「2024 未來媒體藝術節」規劃的 4 大章節裡,第一章回顧 AI 發展史的內容設計,可說是臺灣近年來科技或 AI 相關展覽的一大創舉。

過去,這些展覽多半以藝術家的創作為展出重點,很少看到結合 AI 發展歷程、大眾文明演變及流行文化三大領域的展出內容,但李佳霖和蔡侑霖從大量資料中篩選出重點內容並儘可能完整呈現,讓「2024 未來媒體藝術節」觀眾可以清楚 AI 技術於不同階段的演進變化,及各發展階段背後的全球政治經濟與文化狀態,才能在接下來欣賞展區其他藝術創作時有更多共鳴。

圖六、「2024 未來媒體藝術節——奇異點」分成四個章節探究 AI 人工智慧時代的演變與社會議題,圖為第一章「流動的錨點」由自牧文化整理 AI 發展歷程的年表。圖/C-LAB 提供

「畢竟展區空間有限,而科技發展史的資訊量又很龐大,在評估哪些事件適合放入展區時,我們常常在心中上演拉鋸戰,」李佳霖笑著分享進行史料研究時的心路歷程。除了從技術的重要性及代表性去評估應該呈現哪些事件,還要兼顧詞條不能太長、資料量不能太多、確保內容正確性及讓觀眾有感等原則,「不過,歷史事件與展覽主題的關聯性,還是最主要的決定因素,」蔡侑霖補充指出。

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舉例來說,Google 旗下人工智慧實驗室(DeepMind)開發出的 AI 軟體「AlphaFold」,可以準確預測蛋白質的 3D 立體結構,解決科學家長達 50 年都無法突破的難題,雖然是製藥或疾病學領域相當大的技術突破,但因為與本次展覽主題的關聯性較低,故最終沒有列入此次展出內容中。

除了內容篩選外,在呈現方式上,2位研究者也儘量使用淺顯易懂的方式來呈現某些較為深奧難懂的技術內容,蔡侑霖舉例說明,像某些比較艱深的 AI 概念,便改以視覺化的方式來呈現,為此上網搜尋很多與 AI 相關的影片或圖解內容,從中找尋靈感,最後製作成簡單易懂的動畫,希望幫助觀眾輕鬆快速的理解新科技。

吳達坤最後指出,「2024 未來媒體藝術節」除了展出藝術創作,也跟上國際展會發展趨勢,於展覽期間規劃共 10 幾場不同形式的活動,包括藝術家座談、講座、工作坊及專家導覽,例如:由策展人與專家進行現場導覽、邀請臺灣 AI 實驗室創辦人杜奕瑾以「人工智慧與未來藝術」為題舉辦講座,希望透過帶狀活動創造更多話題,也讓展覽效益不斷發酵,讓更多觀眾都能前來體驗由 AI 驅動的未來創新世界,展望 AI 在藝術與生活中的無限潛力。

展覽資訊:「未來媒體藝術節——奇異點」2024 Future Media FEST-Singularity 
展期 ▎2024.10.04 ( Fri. ) – 12.15 ( Sun. ) 週二至週日12:00-19:00,週一休館
地點 ▎臺灣當代文化實驗場圖書館展演空間、北草坪、聯合餐廳展演空間、通信分隊展演空間
指導單位 ▎文化部
主辦單位 ▎臺灣當代文化實驗場

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「綠豆」生「南亞」,之後往哪去?破解綠豆的傳播路徑——《科學月刊》
科學月刊_96
・2023/10/28 ・4698字 ・閱讀時間約 9 分鐘

  • 作者/李承叡
    • 臺灣大學生態學與演化生物學研究所副教授
  • Take Home Message
    • 農作物在馴化後的傳播受到人類活動影響,綠豆於南亞印度次大陸被馴化,往東南亞、東亞到中亞的逆時針方向傳播。
    • 因南北方環境差異大,綠豆順著環境梯度小的路徑傳播。傳播到北方的綠豆(中亞)也發展出躲避乾旱的性狀。
    • 《天工開物》、《齊民要術》記載古代綠豆的性狀和栽種方法,佐證氣候影響傳播路徑,更塑造現今多樣的品系。

小麥與大麥起源於中東,稻米起源於長江流域,玉米起源於中美洲,這些是生物學家已經證實的農作物起源。但是你有沒有想過,農作物在被馴化之後如何擴散到世界各地,又為什麼產生如此多樣的形態?

除了人類傳播之外,有沒有其他因素會影響農作物散播的時間和路徑,進而改變同一種作物在不同地區的形態特質,最後甚至決定了人們栽種與使用它們的方式?我們能否使用語源學(etymology)與千年前的中國文獻記載,佐證現代遺傳學研究?

以起源於印度次大陸的綠豆為例,筆者的研究團隊就在近期解析了綠豆傳播到整個亞洲的特殊路徑,並找出了關鍵的決定因子。

從遺傳資訊推敲綠豆的傳播路徑

和我們日常接觸到的蔬果不同,野生的植物既不好吃也不適合栽種。於是人類在漫長的歷史中慢慢把野生植物改變為自己喜歡的樣子,這個過程就是「馴化」(domestication)。被馴化的農作物有一個關鍵性狀:無法自然散播種子,人類能藉此確保農作物的收穫量。

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野生豆科植物(Fabaceae)成熟的豆莢會自然開裂,但這樣的能力在栽培豆類卻早已消失,因此許多作物栽培品系的繁衍與傳播只能依靠人類。這是不是代表農作物在馴化後的傳播只會受到人類活動影響呢?

研究團隊與國際農作物種原中心合作,使用超過千個綠豆栽培品系(以下簡稱綠豆)並解析遺傳多樣性,發現綠豆可分為與地理位置緊密相關的四大族群:東亞、中亞、東南亞、南亞族群。

過去考古證據顯示,綠豆在數千年前首先於南亞印度次大陸被馴化。有趣的是,遺傳分析發現它們並非向各個方向同時擴散,而是尋著南亞、東南亞、東亞,再到中亞的逆時針方向傳播(圖一)。

圖一、亞洲四大栽培綠豆族群的傳播途徑與種子形態。圖/科學月刊 底圖/吳培文

在東亞,這樣的傳播方向也許有跡可循。身處東亞的古中國人通稱西域、中亞民族為「胡人」,因此以「胡」為名的作物多半是由中亞往東傳播到東亞。

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成書於約 544 年的中國古代農牧著作《齊民要術》記載當時黃河流域中下游的農業狀況,其中提到胡麻、胡瓜、胡蒜(大蒜)、胡荽(香菜)、胡豆(蠶豆或豌豆)等作物,只有綠豆是以「菉豆」稱之。這似乎支持綠豆不是由中亞向東傳播,符合由遺傳資訊推導出的傳播路徑。

一般來說,動植物的傳播是循序漸進的,因此栽培綠豆在南亞被馴化後,應該會同時先往較近的東南亞與中亞傳播,最後才進入東亞。

中亞和南亞的地理位置相對近,但為什麼綠豆卻輾轉繞了亞洲一大圈之後才出現在中亞呢?植物的自然傳播通常會受到地形阻隔的影響,因此南亞與中亞之間的興都庫什山脈(Hindu Kush)可能是個明顯的地理屏障。

但是如同前文所說,綠豆已經沒辦法自然傳播,只能靠人類散播種子了,因此我們更應該關注:興都庫什山脈對人類活動會不會是個屏障,阻隔了中亞與南亞居民的交流?在過去,穿越興都庫什山的交通雖然不便,但並非不可能。

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早在 4000 年前,中亞與南亞之間已經有文化交流的證據,歷史上跨越興都庫什山的商業活動(如絲路的南亞支線)其實並不少見,且許多政權的領土均包含興都庫什山南北兩側(如貴霜帝國與帖木兒帝國)。既然兩地間的交流如此頻繁,綠豆為什麼沒有直接從南亞傳播到中亞?

形態與環境差異是重要線索

歷史上南亞與中亞的頻繁交流顯示,人類很有可能曾經嘗試把起源於南亞的綠豆直接帶到中亞種植,但最後沒有成功,所以今日的中亞綠豆後來才由東亞傳入。而這個歷史疑案也許可以從氣候環境與生態學找到解答。

從亞洲的衛星照片來看,我們第一時間就會發現各地「顏色」不同:南亞與東南亞比較綠,中亞卻是一片褐色,直接反映各地的氣候條件有所差異。

於是研究團隊比較了不同綠豆族群的棲地環境,發現南亞與中亞的環境相差非常多:南方的生長季長、降雨多,但北方的中亞生長季短、且剛好是乾季(圖二)。因此人類活動雖然有可能把綠豆往各個方向傳播,但起源於南亞的綠豆卻無法在中亞被順利種植。

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相對地,東南亞和南亞的氣候環境相近,綠豆可以順利在當地被種植。接著,東南亞和東亞的靠海地區降雨較多,由東南亞向北傳播相對沒那麼困難。我們可以因此推論,綠豆順著環境梯度較小的路徑、以逆時針的趨勢從南亞傳播到亞洲各地。

地理學名著《槍炮、病菌與鋼鐵》(Guns, Germs, and Steel)提到,因為南方與北方環境差異較大,與人類相關的動植物較容易沿著大陸的東西軸線快速傳播。綠豆的傳播路徑也印證了這個論點。

圖二、亞洲南、北部的氣候差異會影響綠豆的生長,導致綠豆的形態特質產生差異。圖/科學月刊 底圖/ArcGIS

如果環境差異真的讓數千年前南亞的綠豆品系無法順利在中亞被栽培,那現代的綠豆為什麼可以存活在中亞地區?是不是中亞的綠豆已經產生了一些改變,讓它們可以適合當地環境?

為了釐清這個問題,研究團隊設計了田間試驗,結果發現南方的綠豆生長期較長、開花較晚、豆莢較多、種子較大;北方綠豆(尤其是現代的中亞品系)在這些性狀都有相反的趨勢。

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此趨勢符合一種植物躲避乾旱的典型策略:當植物生活在生長季短又乾燥的北方,在土壤水分耗盡前盡快開花結果是最有利的,但也造成產量較低的副作用。

有人可能會問,在這些 20 世紀蒐集的綠豆品系中看到的性狀差異,真的能反映他們歷史上的不同嗎?科學家測量到的差異會不會是近代育種的結果?幸運的是,千年前的中國文獻幫了大忙。

根據宋神宗熙寧年間(約 1068~1077 年)的文獻《湘山野錄》對宋真宗(968~1022 年)的記載:「真宗深念稼穡,聞占城稻耐旱、西天綠豆子多而粒大,各遣使以珍貨求其種。」文中清楚提到,相較於身處北宋國都開封(中國中北部)的宋真宗所熟知的綠豆,西天(南亞)的綠豆產量高、種子大(圖三),與21世紀科學家的研究結果相符。

圖三、千年前的宋真宗為現代植物遺傳學研究提供最好的佐證。圖/科學月刊 素材/wikimedia

栽種條件與方式也會影響傳播

除了氣候之外,還有其他因素也有可能限制南方綠豆在北方的種植、進而影響傳播路徑嗎?研究團隊也發現,古人的記載隱藏了植物生理學的精髓。1637 年由宋應星撰寫的《天工開物》記載:「綠豆必小暑方種,未及小暑而種,則其苗蔓延數尺,結莢甚稀。若過期至於處暑,則隨時開花結莢,顆粒亦少。」

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24 節氣與太陽運行有關,因此當年的小暑應與現在相近,在國曆7月7日左右,處暑應在 8 月 23 日左右。不過,24 節氣和植物生理學有什麼關係呢?事實上,24 節氣反映了太陽的相對位置,也就是日照時間的長短。

綠豆是原生於南方的短日照植物:一天內的日照長度(簡稱日長)必須低於某個時數,綠豆植株才會開花。在北方高緯度地區,若在 7 月初之前種綠豆,日長太長,短日照植物只長大不開花,造成「其苗蔓延數尺,結莢甚稀」;若在 8 月底才種,日長太短,因此「隨時開花結莢,顆粒亦少」。

綠豆種植之後也必須在秋季的低溫來臨之前收成,由此可見日照長度與秋季低溫大大限制了綠豆可以在北方種植的時間,尤其是在中亞,這個時間點正好是乾季(圖四)。因此各種氣候條件均在北方偏好生活史短的綠豆品系,讓南方生活史較長的品系沒辦法直接在北方穩定栽培。

氣候條件的差異影響綠豆在亞洲的傳播路徑,塑造亞洲各地具有不同生活史及形態的栽培品系,也再次佐證研究團隊推估的逆時針傳播路徑。

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圖四、現代中亞作物栽培的時程與綠豆四個族群原生地的月平均降雨量。由於主要作物(冬小麥)生長期、日照長度、與秋季低溫的影響,在亞洲北方僅有短短幾個月適合種植綠豆,且中亞在這幾個月是乾季,更加需要相對耐旱、生活史短的綠豆品系。圖/科學月刊 資料來源/李承叡

相對於南方著重於產量的育種方式,北方綠豆生活史短但產量低,這樣的特質其實也影響到當地人們運用與栽培綠豆的方式。

有趣的是,相較於糧食作物,6 世紀的《齊民要術》更加強調綠豆身為「綠肥作物」的角色:「若糞不可得者,五六月中,穊種菉豆,至七月、八月,犁掩殺之。如以糞糞田, 則良美與糞不殊,又省功力。」

豆科植物會與根瘤菌共生,將空氣中的氮氣轉換為生物可利用的形式。這段敘述甚至不太重視綠豆種子的收成,直接將植株埋入土內當肥料,更強調了效果與糞肥一樣好。

在近代中亞,當地人也不會把綠豆當成主要作物,而是在冬小麥收成後(6 月)與下一輪冬小麥播種前(10 月),利用田裡剩餘的水分栽培綠豆。

在過去,這或許有點碰運氣的味道——有收成很好,沒有的話就當綠肥。當然,這是指過去的農耕情形,若在近代農業科技與灌溉技術發達的東亞,情況可能就不太一樣了。

跨領域探索農作物傳播歷史

在綠豆的傳播故事中,研究團隊的論點是南亞與中亞巨大的氣候環境差異造成此特殊的傳播路徑。但是就如同大多數的生物學研究,反例依然存在:胡椒、胡麻、胡瓜這三種作物,考古學研究證明它們起源於印度,但它們的名字(胡)卻顯示它們可能由印度先傳播到中亞,再到東亞。

為什麼這些作物不像綠豆一樣受到氣候條件限制?筆者研究團隊認為,這些相對高價值的重要香料、油料、瓜類等作物可能受到人類更細心地照顧與灌溉,因此或許較不受氣候環境逆境影響。

如前文所述,綠豆在北方一開始的角色可能是農閒時的綠肥或是碰運氣的作物,不太需要照顧與灌溉,因此受氣候環境影響相對大。

這個研究雖然以綠豆為出發點,最後卻回答了更大的問題:什麼因素會影響農作物的傳播、傳播的後果又為何?

研究團隊證明了氣候環境會決定農作物傳播的路徑、促進形態多樣性、甚至最後改變了人類對這個作物的種植與使用方式:在南方,人們追求產量與大種子;在北方,農人只能趁短暫的夏季種植生活史快、產量低的品系,順便當綠肥。

連結遺傳多樣性、氣候環境、植物適應及人文歷史,這個綠豆的故事為農作物跨領域研究開啟了新的視野。

延伸閱讀

  • Ong, P. W. et al. (2023). Environment as a limiting factor of the historical global spread of mungbean. Elife, 12, e85725.
  • 〈本文選自《科學月刊》2023 年 8 月號〉
  • 科學月刊/在一個資訊不值錢的時代中,試圖緊握那知識餘溫外,也不忘科學事實和自由價值至上的科普雜誌。
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生物基因的未來 ──《基因諾亞方舟》
Gene Ng_96
・2019/02/01 ・2592字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 541 ・八年級

隨著科技發達,各種社群網路與監控、氣候危機、機器人與人、優生學是我們必須正視的議題,更多有關科學、生物、科技的精彩電影,請見 Giloo 紀實影音與台北當代合作,「未來近了」片單

蘋果出了史上最貴的 iPhone XS Max,一支要價 NT$52,900。可是,如果把一支智慧手機的所有化學元素都分開再賣給你,價錢還會這麼高嗎?蘋果公司出這價錢合理嗎?我們是不是該抵制一下這黑心的商業行為?

別急,如果把你身體分解成元素,不過也就主要是一堆碳、氮、磷、氧、氫等等的元素,加起來的價格又是多少?

製造一部蘋果手機並不是把一堆化學元素隨意混合而已,而是依一大堆零件的設計藍圖,在眾多工廠裡頭用精妙複雜的機器生產再組合起來。不管智慧手機多昂貴或多便宜,我們所買的,是用非常多資訊和知識製造組合,然後用軟韌體運行的高科技產品。

而要製造出一個像你我他一樣的人類驅體,也要有大量的設計藍圖,然後在各種細胞和發育的作用下,長成我們現在這個樣子,並按照類似軟韌體邏輯的運作藍圖來控制日常的生理、生化運行,這些生命藍圖編碼了奈米小機器人的資訊。我們人類正常來說,大概有兩萬多個這樣的藍圖,它們就是我們的基因,奈米小機器人就是蛋白質。

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《基因諾亞方舟》劇照。圖/Giloo紀實影音提供

豐富多樣的藍圖庫

每個物種,都有一個獨特的藍圖庫,就是基因體。不同物種之間,有許多基本藍圖頗相似,也有不少藍圖內容不太一樣,甚至有新的藍圖,或者份數不同。其中一些動植物種,經過人類上千年甚至上萬的選拔,不同品系間的藍圖庫也有差異,其中好些藍圖有了新的資訊,造就出多樣的品種。

這些多姿多彩的藍圖庫,無論是改進人類食物食材的生產效率和品質上,或是提供天然的藥物上,都有著舉足輕重的影響。不過很不幸的,在氣候變遷下,或者資本主義講求的極致效率下,很多野生的藍圖庫也好,人工培育出的藍圖庫也好,都面臨著滅頂之災。而這部紀錄片《基因諾亞方舟》,談的就是演化生物學家、遺傳學家、動物學家、植物學家、微生物學家、農學家、生物物理學家、細胞生物學家、生化學家、病理學家、流行病學家等等 ⋯⋯ 合力為守護地球上繽紛多彩的生命歷經試煉一路演化來的藍圖庫而作出的努力。

《基因諾亞方舟》劇照。圖/Giloo紀實影音提供

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死都要保護的種子庫

我們人類其實是種子控,不信你數數今天吃了多少種子:米飯、麵條、麵餅、麵包、豆製品等等,全都是用植物的種子做的。這些糧食多樣性的喪失,讓農作物曝露在疾病、氣候變遷等危脅中。蘇聯在納粹德軍圍城時,守護多樣種子庫的科學家,坐視滿室的食物仍寧可餓死,真是令人不勝唏噓和感動。

《基因諾亞方舟》的開頭,帶我們到挪威只有兩千多住戶的斯瓦巴群島 (Svalbard)。為了延續我們糧食的未來,科學家在那蓋了一個全球最大的種子庫  — — 斯瓦爾巴全球種子庫 (Svalbard globale frøhvelv),利用極地天然的寒氣保存了來自全球兩百多個國家的各種作物種子,最多可以容納廿二億顆種子,現今已收藏超過一百萬份種子樣本。

《基因諾亞方舟》劇照。圖/Giloo紀實影音提供

生物組織蒐藏庫

生命的多樣性也取決於個體擁有多樣的組織器官。保存在細胞核的 DNA 存有各種生命藍圖,但就像工程師施工時不需要把整本工程藍圖都搬到工地或工廠一樣,轉錄作用把 DNA 上的生命藍圖拷貝成一份信使 RNA 的藍圖副本再送到核醣體去製造蛋白質,就像工程師影印奈米機器人製造藍圖副本到工廠施工,工作完成後就銷毀副本資源回收。透過窺視細胞中有哪些和有多少藍圖副本,我們能夠猜測生命的運作。

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《基因諾亞方舟》同時也介紹德國野生生物的細胞銀行,用液態氮的超低溫保存各種生物組織,為我們凍結了不同物種的不同組織的藍圖副本。而在南台灣,屏東高樹鄉的辜嚴倬雲植物保種中心,植物學家也把植物的各部分小心剪下裝入小試管瓶中,再放入裝滿液態氮的大型鐵桶中,為後世子孫保存各種植物的生命運作秘密。這個自然科學博物館、國立清華大學及保種中心合作向科技部申請的「冷凍保種計畫」,目標是要在三年內完成三萬種植物的液態氮保存計畫,每個物種至少八份組織樣本,完成後將是世界最具規模的蒐藏庫。

《基因諾亞方舟》劇照。圖/Giloo紀實影音提供

很科幻又不科幻的基因資料庫

過去要定序一個人類的生命藍圖,也就是人類基因體,耗費了幾百億美元,還有三千多位科學家十幾年的寶貴時間。拜 DNA 定序成本比 IT 產業的晶片成本下降速度更快許多所賜,如今定序你我的基因體,費用快要比 iPhone XS Max 還便宜了!於是中國野心勃勃的華大基因 BGI,單單一家機構,正以佔全球定序總量六成的大規模,日夜不停機地要為上萬種脊椎動物的基因體定序。

《基因諾亞方舟》劇照。圖/Giloo紀實影音提供

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但我們也別忘了,除了物種和作物品系的多樣性,你我也都是獨一無二的,即使是同卵雙胞胎也有表觀遺傳的差異,就像同一本教科書被不同學生劃的重點有差一樣,不同的後天環境會在相同的 DNA 上做出不同的標記。為了保存和研究個體間的遺傳異同,影片訪問中國、英國和奧地利的生物資料庫或基因銀行,這些基因資料庫或許有一天能幫助我們破解疾病和藥物代謝差異的遺傳因素。臺灣人體生物資料庫也基於臺灣獨特的生活型態和致病因素而成立,為生物醫學研究蒐集龐大的生物檢體與健康資訊,迄今已收集超過九萬人的樣本。而在不久的未來,科學家甚至可能試圖用基因體編輯的技術來修正我們的生命藍圖以治療疾病,或者改造人類,甚至把已滅絕的生物復活,我們將進入一個很科幻但實際上不再科幻的世界!

《基因諾亞方舟》劇照。圖/Giloo紀實影音提供

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《基因諾亞方舟》劇照。圖/Giloo紀實影音提供

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Gene Ng_96
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來自馬來西亞,畢業於台灣國立清華大學生命科學系學士暨碩士班,以及美國加州大學戴維斯分校(University of California at Davis)遺傳學博士班,從事果蠅演化遺傳學研究。曾於台灣中央研究院生物多樣性研究中心擔任博士後研究員,現任教於國立清華大學分子與細胞生物學研究所,從事鳥類的演化遺傳學、基因體學及演化發育生物學研究。過去曾長期擔任中文科學新聞網站「科景」(Sciscape.org)總編輯,現任台大科教中心CASE特約寫手Readmoo部落格【GENE思書軒】關鍵評論網專欄作家;個人部落格:The Sky of Gene;臉書粉絲頁:GENE思書齋