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来自国内外的研究人员利用PEmax系统构建了包含297,900条引导RNA的文库，通过大规模筛选首次系统鉴定了影响细胞适应性的同义突变。研究发现这类突变虽与错义突变表型分布相似，但仅少数通过严格质控显示功能效应。团队开发机器学习工具揭示其通过mRNA剪接、转录及翻译（如PLK1_S2案例）等机制发挥作用，并预测临床致病性突变，为疾病研究提供新视角。
传统观点认为同义突变（synonymous mutations）对蛋白质功能无影响，但这项研究通过工程化Prime Editor（PE）系统PEmax构建了包含29.79万条引导RNA的文库，在人类细胞中开展高通量筛选，首次系统性揭示了这类"沉默"突变对细胞适应性的调控作用。
与酵母研究结论不同，群体分析显示同义突变与错义突变的表型效应存在显著差异，但其表型分布与阴性对照组相似。经过严格质控后，仅少数突变表现出可检测的功能影响。针对这些功能性突变，研究者开发了专用机器学习算法，结合实验证据阐明其通过干扰信使RNA（mRNA）剪接、转录过程及翻译效率（如PLK1_S2突变通过改变RNA二级结构影响翻译）等分子机制发挥作用。
研究团队进一步整合筛选数据与预测模型，成功鉴定出可能具有临床致病性的同义突变。这项工作不仅颠覆了对"中性突变"的认知，还为解析遗传性疾病机制提供了新的分子靶点和技术路径（如PE系统在功能基因组学中的应用）。
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