生命从单细胞到多细胞的跃迁，堪称一次根本性的 “系统升级”。无数细胞如何精密分工、协同运作，构建出复杂的生命体，其遗传信息时空有序展开的物理结构基础是什么？这一生命科学的核心谜题，如今从基因组三维结构的演化中找到了关键线索。

近日，西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室叶凯教授团队，在《细胞》（Cell）发表题为“The evolution of high-order genome architecture revealed from 1,000 species”（千种物种揭示基因组高阶结构演化）的研究论文，首次从“系统构架”的视角，揭示了基因组三维高阶结构的演化如何奠定生命复杂性涌现的物理基础。

在该项目推进中，叶凯教授团队与孟德宇教授团队合作构建了数学底层模型。两个团队经过长期合作，已形成紧密合作的研究群体，共同探索出面向生命科学的“知识-数据双驱动”研究范式，为本次大尺度科学发现提供了扎实的计算基石。他们通过对跨越38亿年，涵盖1025个物种（包括细菌、真菌、植物和动物）的三维基因组数据进行分析，系统绘制了基因组高阶结构的演化全景图。这项工作不仅是“人工智能驱动的生命科学研究”（AI for Science）的里程碑，更是以系统科学思想解读生命演化规律的深刻实践。

图1. 本研究的研究方法和主要结论。Hi-C数据长距离互作信号捕捉揭示全局折叠和棋盘格局“构架”；动物物种复杂性涌现偏好棋盘格局即空间聚集，而植物偏好染色体级别全局折叠及基因簇；人类早期胚胎发育经历全局折叠到棋盘格局的转换。

结构决定功能：追问生命复杂性涌现的“构架”起源

“结构决定功能”是生物学基石。然而，基因组的三维结构本身如何演化，以支撑生命从简单到复杂的系统跃迁，始终是未解之谜。为回答“何种基因组‘构架’支撑了多细胞生命的涌现”这一命题，研究团队面临从海量、异质的跨物种数据中提取出普适规律的挑战。他们发展了一套融合自动化科学与人工智能的原创方法。

方法论突破：化“序列”为“图像”，让“构架”清晰可辨

面对难题，叶凯教授团队提出了“序列图像化”的核心思想，将线性的基因序列或复杂的三维互作数据，转化为计算机视觉可识别和处理的“特征图像”，从而利用计算机视觉的强大模式识别能力，捕捉生命“设计图”中的深层规律。

针对演化数据中的噪声与异质性，孟德宇教授团队构建了关键的数学底层模型，其核心是稀疏表示与双层优化算法。该模型能将每个物种看似杂乱的三维基因组图谱，“拆解”并“重构”为少数几个本质“构架模板”的线性组合，如同一套高精度的“降噪”与“特征提取”系统，从纷繁数据中稳健地提炼出真实的演化信号。这种“知识-数据双驱动”的研究范式，是本次大尺度发现得以实现的计算基石。

两大“构架”的演化分异：动植物的不同生存智慧

基于上述方法，研究团队首次明确定义并量化了两类核心基因组高阶“构架”：

“全局折叠”：系统的稳定骨架。它描述染色体在细胞核内的整体空间排布，如同建筑的承重结构。研究发现，其强弱与生物复杂性无关，但在整个生命界普遍存在。特别是植物界普遍强化了这一稳定构架，这可能有助于其应对固着生存（不能移动）所带来的环境压力。

“棋盘格局”：功能的精准分区。它反映了活跃与抑制的基因组区域在三维空间中的分隔程度，如同城市的功能区规划。研究揭示了一个关键规律：“棋盘格局”的强度与生物复杂性显著正相关。这意味着，更复杂的生命体，其基因组三维组织越发趋向于精细的“分区化管理”。

进一步分析揭示了动植物演化路线的根本分异：动物在演化中弱化了“全局折叠”的刚性约束，从而为“棋盘格局”这一实现精细调控的“软件构架”腾出发展空间，以支撑高度分化的细胞类型和复杂行为。相反，植物则倾向于加固“全局折叠”这一“硬件骨架”，其适应性可能更多依赖于基因组的其他调控方式，例如线性基因簇。这从系统架构层面，揭示了动植物在相似复杂性层面上演化出了截然不同的内部调控策略。

从演化到发育：普适性的“构架”转换法则

这一跨越物种的发现，在人类胚胎早期发育过程中找到了微观呼应。研究显示，人类胚胎早期发育同样经历了一个从强“全局折叠”向强“棋盘格局” 的构架转换，且这一转换恰与细胞从全能性向多能性、再向特异功能分化的关键时期同步。这表明，“从稳定骨架到动态分区”的构架转换，可能是生命系统在不同时间尺度（亿年演化与数天发育）上，实现从同质化、可塑状态向异质化、特异化状态转变的共通法则。

启示：一种解读生命复杂性的新范式

本研究不仅揭示了驱动生命复杂性演化的三维基因组法则，更展示了一种前沿的交叉学科研究范式：将生命体视为一个动态的、自组织的复杂系统，并运用系统建模、信号处理和人工智能等方法，对其核心“构架”进行逆向解析。这为理解生命的设计逻辑提供了全新的视角和工具。

该项研究是深度学科交叉的结晶。在西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室这一个跨学科交叉研究平台支撑下，西安交通大学自动化学院博士生车一卓为论文第一作者，叶凯教授为通讯作者，孟德宇教授、杨晓飞教授、谢琦副教授等为共同作者。研究得到了国家自然科学基金委杰出青年基金、重点项目、国家重点研发计划、教育部学科突破先导项目等资助。