2.3 高通量测序法近年来, 高通量测序技术的进步极大地推动了表观转录组学领域的发展。基于高通量测序技术的分析方法是目前定位分析RNA修饰的重要方法。 2.3.1 逆转录-测序分析当RNA中修饰的碱基影响Watson-Crick碱基互补配对时, 会导致该修饰位点的逆转录停止或非互补性碱基的错误掺入[102]。通过高通量测序对由此产生的提前终止的互补脱氧核糖核酸 (Complementary DNA, cDNA) 或含错配碱基的cDNA进行分析, 可以提供全面的RNA修饰的位置信息。RNA中普遍存在的A至I的编辑在转录组中发挥着重要作用[103]。已知I在逆转录过程中会与C发生错配, 在后续的测序中该位点以G作为输出信号, 通过与基因组DNA比较, 可以辨别实际基因组中突变的错误掺入信号[102]。Alon等[104]利用这一特性结合高通量测序并辅以生物信息学分析, 系统地鉴定了人脑组织的成熟miRNA中的A至I编辑。通过该方法, 成功鉴定了许多已知的成熟miRNA中的I编辑位点, 并揭示了17个新的位点, 其中12个是位于miRNA的识别位点。m1A、1-Methylguanosine (m1G) 和3-Methylcytidine (m3C) 是tRNA中的普遍修饰, 在tRNA的生物合成、稳定性和功能活性中起重要作用[105]。Cozen等[105]利用这些修饰会引起逆转录终止的性质在tRNA中鉴定其位点, 提出了一种AlkB促进的RNA甲基化测序方法 (Alk B-facilitated RNA methylation sequencing, ARM-seq) 。在ARM-seq中, 通过AlkB处理RNA去除m1A、m1G和m3C的甲基化修饰以获得全长的cDNA;然而, 未经处理的RNA将产生提前终止的cDNA。因此, 通过比较处理样品和未处理样品的cDNA可以鉴定RNA中的这些甲基化修饰位点。使用这种比较甲基化分析法, 该研究提供了m1A、m1G和m3C的全转录组谱图, 并揭示了大量未曾检测到的来源于tRNA的甲基化小RNA。逆转录-测序分析法无需复杂的样品前处理, 但仍存在一些问题。RNA的多级结构以及修饰本身的固有性质易产生假阳性或假阴性结果。另外, RNA的易降解性也可能使数据分析变得复杂。因此, 需要多种方法确认基于逆转录方法的分析结果。2.3.2 化学标记-测序分析化学标记后的RNA修饰会改变其逆转录特征, 如逆转录终止或逆转录碱基错配。结合高通量测序, 研究者开发了一系列化学标记-测序分析法用于核酸修饰的定位研究。Suzuki等[106]开发了化学标记结合逆转录-测序的肌苷定位分析方法 (Inosine chemical erasing followed by sequencing, ICE-seq) 。该方法用丙烯腈处理RNA, 通过迈克尔加成特异性氰乙基化肌苷形成N1-氰乙基肌苷。N1-氰乙基可以破坏I与C的Watson-Crick碱基配对, 导致逆转录终止, 随后可通过测序鉴定I。该研究确定了5 072个I编辑位点, 其中包括4 395个新位点。此外, Ψ是RNA中最丰富的修饰之一[102]。Ψ的全转录组位点的测定依赖于用化学试剂CMC标记Ψ, 形成的CMC-Ψ加合物能导致逆转录终止, 从而实现Ψ的单碱基分辨率检测。CMC可酰化RNA中G的N1位置处, U的N3位置处, 以及Ψ的N1和N3位置处, 在碱性条件下 (p H 10.4) CMC-G和CMC-U的加合物会水解, Ψ上只保留N3位置的CMC加合物[107]。利用类似的原理, 已开发了3种基于CMC标记分析Ψ修饰位点的方法, 分别为Pseudo-seq[108]、Ψ-seq[109]和PSI-seq (Pseudouridine site identification sequencing) [110]。研究人员以单碱基分辨率成功鉴定了酵母mRNA中约50~100个Ψ修饰位点和人类mRNA中约100~400个Ψ修饰位点[108,109,110]。但上述方法不能预先富集含Ψ的RNA片段。北京大学伊成器课题组[111]利用“点击”化学开发了一种Ce U-seq (N3-CMC-enriched pseudouridine sequencing) 分析方法, 可对含有Ψ的RNA片段预富集, 能实现在单碱基分辨率下的Ψ检测。在CeU-seq中, 使用叠氮基化的CMC衍生物标记Ψ, 借助“点击”化学使N3-CMC-Ψ加合物与生物素偶联, 通过生物素预富集含Ψ的RNA片段并进行测序。通过Ce U-seq, 研究者在1929个人类转录本中鉴定了2 084个Ψ修饰位点。该方法为Ψ介导的表观遗传调控的功能研究提供了有力工具。2.3.3 化学转化-测序分析亚硫酸氢盐测序法已被广泛用于DNA中的5-m C定位分析。同样的方法也能应用于RNA中的5-m C定位分析, 由于RNA易降解, 因此需对该方法进行改良。目前, 基于亚硫酸氢盐测序的方法已被用于不同物种RNA中5-m C的定位分析, 包括果蝇[112]、人类[113]、古细菌[114]、布氏锥虫[115]和植物[116]等。Squires等[113]将亚硫酸氢盐转化与高通量测序技术相结合, 在人类的mRNA和ncRNA中鉴定了10 275个5-m C位点, 表明这种修饰在细胞转录后基因调控中起着潜在的作用。Burgess等[116]使用RNA亚硫酸氢盐测序法以单核苷酸分辨率鉴定了6种不同植物中3种亚细胞 (细胞核、线粒体、叶绿体) 转录组中的tRNA和rRNA的5-m C位点。但RNA的亚硫酸氢盐测序法存在局限, 需要不断优化实验条件。如未修饰的胞嘧啶的不完全脱氨, 可能产生假阳性;过度的脱氨和RNA的降解会导致低丰度RNA物种的覆盖率不足[102]。此外, 在该反应条件下DNA比RNA稳定, 因此必须严格排除DNA的污染[102]。另外, 因RNA在高p H值环境下易水解, 所以需在低碱性的条件下进行亚硫酸氢盐转化。2’;-O-甲基化是rRNA上最丰富的修饰, 对核糖体生物合成、mRNA选择性和翻译保真度至关重要。Birkedal等[117]开发了一种碱性水解结合高通量测序技术, 用于定位酵母核糖体中2’;-O-甲基化 (Ribose methylation sequencing, Ribo Meth-seq) 。该方法在rRNA中不仅鉴定了已知的2’ ;-O-甲基化修饰位点, 而且发现了一些新的2’ ;-O-甲基化修饰位点。随后, Krogh等[118]将Ribo Meth-seq应用于分析He La细胞rRNA中的2’ ;-O-甲基化, 鉴定了包括两个新位点在内的106个修饰位点。此研究使用高通量测序方法绘制了人类rRNA中2’ ;-O-甲基化修饰的谱图, 可为研究不同生理或病理环境下rRNA甲基化的作用提供平台。Ribo Meth-seq方法能达到单碱基分辨率, 且能用于甲基化率的相对定量[102]。然而, 该方法仅适用于高丰度RNA, 对于低丰度RNA (如mRNA) 中存在的2’ ;-O-甲基化位点的分析不适用。最近, He课题组[119]利用2’ ;-OH和2’ ;-O-甲基化核苷的不同化学性质, 基于氧化裂解开发了用于人类mRNA中2’ ;-O-甲基化修饰的分析方法Nm-seq。该方法通过氧化-消除-去磷酸化的循环将RNA片段从3’ ;端到5’ ;端无2’ ;-O-甲基化修饰的核苷均去除, 直至暴露出2’ ;-O-甲基化修饰的核苷。在最后一个循环中不进行去磷酸化, 导致2’ ;端不含修饰的核苷的3’ ;-磷酸不能进行下一步的连接, 而2’ ;-O-甲基化修饰的核苷的3’ ;-OH可以进一步连接3’ ;-适配体并通过PCR扩增进行富集, 随后进行高通量测序。利用此方法在哺乳动物mR-NA中发现了数千个2’ ;-O-甲基化位点, 其中2’ ;-O-甲基化位点主要富集在编码序列中, 并有一个高度富集的AGAUC序列特征。2.3.4 免疫共沉淀-测序分析大多数RNA修饰以低丰度存在, 因此在分析前有必要对含某些修饰的RNA片段进行富集。基于抗体的亲和富集通过抗体-抗原的特异性结合而实现。由于缺乏区分m6A与A的化学方法, 使用m6A特异性抗体预富集含m6A的RNA片段结合高通量测序可实现对m6A的特异性检测。2012年,康奈尔大学医学院的Jaffrey课题组和以色列特拉维夫大学的Rechavi课题组基于m6A特异性抗体结合高通量测序技术建立了m6A免疫沉淀测序方法 (m6A-specific methyled RNA immunoprecipitation coupled with next-generation sequencing, MeRIP-seq/m6A-seq)，生成了分辨率为100~200nt的全转录组范围的m6A谱图[120,121]。研究显示, 源自7000多个人类基因的转录本中有12000多个m6A甲基化修饰位点, 且位点一般富集在终止密码子附近和3’ UTR非翻译区。除了哺乳动物, 其他物种的mRNA中也广泛存在m6A修饰。Schwartz等[122]使用MeRIP-seq在近似单核苷酸水平上鉴定了酵母减数分裂1183个转录本中的1308个m6A位点, 并提出m6A在酵母减数分裂期间是一种动态调控的甲基化修饰。此外, 在植物中, m6A是mRNA中一个高度保守的修饰, 不仅在终止密码子附近和3’ 非翻译区内富集, 而且在起始密码子周围含量丰富(16%)[123], 显示了m6A在植物基因表达中的重要调控作用。然而由于免疫沉淀的固有缺陷, MeRIP-seq/m6A-seq的方法无法在全转录组水平上鉴定m6A的精确位置。为实现m6A甲基化的单碱基分辨率检测, 基于MeRIP-seq的优化方法被开发:在m6A-CLIP (m6A-cross-linking immunoprecipitation)方法[124]和miCLIP (m6A individual-nucleotide-resolution cross-linking and immunoprecipitation)方法[125]中, 使用254 nm UV照射诱导抗体与含m6A的RNA之间形成共价交联。在逆转录中, 抗体-RNA交联位点会引起cDNA突变或提前终止, 可通过高通量测序以单碱基分辨率识别m6A位点。类似地, Chen等[126]开发了PA- m6A -seq方法 (Photo-crosslinking-assisted m6A sequencing) , 将可以提高交联效率的光反应性核苷类似物s4U加入细胞培养基中, 使之掺入新合成的RNA分子中;免疫沉淀后, 在365 nm的UV照射下, 抗体和含m6A的RNA之间形成共价交联, 结合的s4U可在交联位点导致T到C的转变。因此, 该方法可以实现单碱基分辨率识别m6A修饰位点。除m6A外, m1A是RNA中另一种普遍的动态修饰。Li等[127]基于m1A能造成逆转录终止的固有特性, 结合免疫沉淀测序开发了新技术m1A-ID-seq。利用这一技术, 成功实现了人类细胞全转录组水平上m1A修饰位点的鉴定, 在mRNA和ncRNA中鉴定出901个m1A位点, 并发现m1A主要位于mRNA的5’ 非翻译区。该研究揭示了m1A是哺乳动物mRNA中的一种新的、动态的、可逆的表观转录组标志物, 为m1A修饰参与基因表达调控的研究提供了重要工具。Dominissini等[128]建立了m1A-seq (m1A-specific methyled RNA immunoprecipitation coupled with next-generation sequencing) 方法鉴定不同真核生物mRNA中的m1A修饰。研究发现m1A修饰发生在真核细胞中的数千个不同基因转录本上。此外, Delatte等[129]利用h MeRIP-seq (Hydroxymethylated RNA immunoprecipitation followed by sequencing) 方法在果蝇转录组中鉴定了超过3000个5-hmC的峰, 绘制了5-hmC在全转录组范围内的修饰谱图, 揭示了这一修饰的分布、位置和功能。研究发现5-hmC优先呈现在聚腺苷酸化的RNA中, 且RNA的羟甲基化有利于mRNA翻译。基于免疫沉淀的方法分析RNA修饰的位置也存在问题, 如由于抗体的特异性差导致与其他修饰交叉反应。因此, 科研人员有必要使用两种以上的抗体进行交叉验证。此外, 商品化的RNA修饰抗体种类较少[102]。2.4 单分子测序高通量技术能实现快速高通量的测序, 但涉及样品扩增, 可能引入错误碱基或导致碱基修饰信息的丢失[130]。第三代测序技术无需样品扩增, 可进行单分子测序, 以实现RNA修饰的直接定位分析, 该技术包括单分子实时 (Single-molecule real-time, SMRT) 测序、单分子纳米孔测序等。Flusberg等[131]在2010年建立了SMRT测序进行DNA甲基化分析, 通过对DNA聚合酶的工作状态进行实时监测, 根据聚合酶对模板链上正常碱基和修饰碱基的不同动力学信号, 可直接检测DNA甲基化。Korlach等[132]对该方法进行了改进, 通过逆转录结合SMRT的方法成功定位了RNA中m6A的修饰位点。将DNA聚合酶替换为源自HIV的逆转录酶, 随后实时监测逆转录酶的信号。在RT-SMRT分析中, 逆转录酶通过m6A时的动力学信号明显不同于对照RNA中A的动力学信号, 与天然的A相比, 在m6A位置的脉冲频率明显降低。除了m6A外, 该方法也适用于许多其他修饰的定位分析。然而, SMRT对RNA修饰的定位分析目前主要用于合成的RNA, 用于实际样品的RNA修饰分析仍需进一步完善。除了SMRT测序外, 纳米孔测序技术也被用于修饰核苷的单分子检测。纳米孔技术利用电压驱动分子穿过纳米孔, 不同的核苷通过纳米孔会产生不同的阻断电流, 根据阻断电流的变化可以区分正常核苷与修饰核苷[133]。由于纳米孔技术能实现单个核酸分子的分析, 且不需对核苷酸进行标记, 因此基于纳米孔的技术具有分析RNA修饰的潜力。Ayub等[134]建立了使用α-溶血素纳米孔识别寡核苷酸中RNA碱基的方法。通过特征化的电流监测, 实现了对RNA中4种核碱基 (包括鸟嘌呤、胞嘧啶、腺嘌呤和尿嘧啶) 的区分。另外, 还可区分包括I、m6A和5-mrC在内的修饰的核碱基。2016年, 英国牛津纳米孔技术公司的科研人员利用一个纳米孔阵列成功地将DNA纳米孔测序技术拓展成RNA纳米孔测序技术[135]。纳米孔测序技术是不依赖逆转录和PCR直接测序RNA的技术, 与其他RNA测序方法相比有许多优势:无需扩增, 不存在PCR或逆转录的偏倚;直接测定RNA, 能检测核苷类似物;能产生全长的、特定的RNA序列, 对剪接变体的研究特别有用[135]。这将提高RNA分析的易用性和速度, 同时产生更丰富的生物信息。由于RNA分子自身易发生折叠, 易高度结构化, 需在纳米孔测序之前消除RNA的二级结构, 因此RNA的单分子直接测序更具挑战。此外, RNA比DNA更易降解, 在测序较长RNA链时, 可能会造成分析结果的不准确。因此, 还需不断改进技术以实现RNA单分子测序的广泛应用。不难预料, 单分子测序未来将成为研究RNA修饰的强有力工具。2.5 冷冻电镜冷冻电镜技术是应用冷冻固定技术和透射电子显微镜观察样品的显微技术, 能实现物质在近原子水平的高分辨率上的三维立体成像, 已被有效地用于生物大分子的分析。2015年, Khatter等[136]运用冷冻电镜技术确定了平均分辨率为3.6的人类80S核糖体结构, 提供了核苷酸碱基的位置信息, 为研究人类核糖体与抗生素的配体复合物奠定了基础。最近, Natchiar等[137]使用高分辨率的单颗粒冷冻电镜观察到了人类80S核糖体RNA上的化学修饰, 并讨论了rRNA修饰位点的三维定位和结构意义。该研究在人类80S核糖体RNA上鉴定了136个修饰位点, 其中新发现了52个位点, 同时也有一些之前鉴定的位点消失, 这可能是由于细胞类型的差异所致。为研究rRNA在药物结合的特异性中的作用, 该研究还观察了人类核糖体与3种抑制剂相互作用时的大分子结构。结果表明rRNA存在特定的修饰位点, 可作为选择性配体相互作用的靶点, 为新药的设计和开发提供了一个新思路。此项研究是冷冻电镜技术进入表观转录组学研究的重要一步, 为RNA修饰的分析提供了一种高分辨率的新方法。3. 结论与展望分析技术的革新推动了RNA修饰研究的进展, 系统研究这些修饰的功能将有助于增强对细胞发育过程和疾病形成等基本问题的理解。破译RNA修饰的生物学功能需要高灵敏度、高准确度的方法, 这也将促进相关技术和软件的开发。检测RNA修饰的主要挑战是高通量检测方法的精度、灵敏度、定量能力和分辨率, 以及待解决的诸多问题。如, 目前技术的灵敏度尚有不足, 无法对少量稀有样本开展研究;无法对所有RNA修饰进行精确定量研究;无法确定1个RNA分子上不同修饰的数量;无法通过一次试验发现多种不同的修饰等。对于RNA修饰的定位研究、测序深度和所使用的生物信息学软件也会影响RNA修饰的位点分析。未来RNA修饰的研究可从以下方面努力: (1) 通过优化检测方法以实现单碱基分辨率并量化RNA修饰。 (2) 高通量的测序方法对于全面定位RNA修饰是必要的, 但目前仅限于少数修饰的研究。 (3) 现有的RNA修饰测序方法不能直接应用于单细胞, RNA修饰的单细胞测序对揭示RNA修饰在细胞发育和分化过程中的作用至关重要。 (4) 不同修饰之间的丰度差异很大, 因此, 开发可在同一个分子上同时识别多个修饰的高通量技术将非常有用。此外, 质谱技术的进步和测序技术的革新也会促进RNA修饰的功能研究。新修饰的数目仍在增加, 已知的修饰也可能发生在新的位点和不同的RNA类型中。随着技术的不断改进, 对RNA修饰的研究将会促进对其功能的深入认识。参考文献：[102] Helm M, Motorin Y. Nat. Rev. Genet., 2017, 18 (5) :275-291.[103] Dominissini D, Moshitch-Moshkovitz S, Amariglio N, Rechavi G. Carcinogenesis, 2011, 32 (11) :1569-1577.[104] Alon S, Mor E, Vigneault F, Church G M, Locatelli F, Galeano F, Gallo A, Shomron N, Eisenberg E. Genome Res., 2012, 22 (8) :1533-1540.[105] Cozen A E, Quartley E, Holmes A D, Hrabeta-Robinson E, Phizicky E M, Lowe T M. Nat. Methods, 2015, 12 (9) :879-884.[106] Sakurai M, Yano T, Kawabata H, Ueda H, Suzuki T. Nat. Chem. Biol., 2010, 6 (10) :733-740.[107] Bakin A, Ofengand J. Biochemistry, 1993, 32 (37) :9754-9762.[108] Carlile T M, Rojasduran M F, Zinshteyn B, Shin H, Bartoli K M, Gilbert W V. Nature, 2014, 515 (7525) :143.[109] Schwartz S, Bernstein D A, Mumbach M R, Jovanovic M, Herbst R H, León-Ricardo B X, Engreitz J M, Guttman M, Satija R, Lander E S. Cell, 2014, 159 (1) :148-162.[110] Lovejoy A F, Riordan D P, Brown P O. Plos One, 2014, 9 (10) :e110799.[111] Li X, Zhu P, Ma S, Song J, Bai J, Sun F, Yi C. Nat. Chem. Biol., 2015, 11 (8) :592-597.[112] Schaefer M, Pollex T, Hanna K, Lyko F. Nucleic Acids Res., 2009, 37 (2) :e12.[113] Squires J E, Patel H R, Nousch M, Sibbritt T, Humphreys D T, Parker B J, Suter C M, Preiss T. Nucleic Acids Res., 2012, 40 (11) :5023-5033.[114] Edelheit S, Schwartz S, Mumbach M R, Wurtzel O, Sorek R. PLo S Genet., 2013, 9 (6) :e1003602.[115] Militello K T, Chen L M, Ackerman S E, Mandarano A H, Valentine E L. Mol. Biochem. Parasitol., 2014, 193 (2) :122-126.[116] Burgess A L, David R, Searle I R. BMC Plant Biol., 2015, 15:199.[117] Birkedal U, Christensen-Dalsgaard M, Krogh N, Sabarinathan R, Gorodkin J, Nielsen H. Angew. Chem. Int. Ed. Engl., 2015, 54 (2) :451-455.[118] Krogh N, Jansson M D, Hafner S J, Tehler D, Birkedal U, Christensen-Dalsgaard M, Lund A H, Nielsen H. Nucleic Acids Res., 2016, 44 (16) :7884-7895.[119] Dai Q, Moshitch-Moshkovitz S, Han D, Kol N, Amariglio N, Rechavi G, Dominissini D, He C. Nat. Methods, 2017, 14 (7) :695-698.[120] Meyer K D, Saletore Y, Zumbo P, Elemento O, Mason C E, Jaffrey S R. Cell, 2012, 149 (7) :1635-1646.[121] Dominissini D, Moshitch-Moshkovitz S, Schwartz S, Salmon-Divon M, Ungar L, Osenberg S, Cesarkas K, JacobHirsch J, Amariglio N, Kupiec M, Sorek R, Rechavi G. Nature, 2012, 485 (7397) :201-206.[122] Schwartz S, Agarwala S D, Mumbach M R, Jovanovic M, Mertins P, Shishkin A, Tabach Y, Mikkelsen T S, Satija R, Ruvkun G, Carr S A, Lander E S, Fink G R, Regev A. Cell, 2013, 155 (6) :1409-1421.[123] Luo G Z, MacQueen A, Zheng G, Duan H, Dore L C, Lu Z, Liu J, Chen K, Jia G, Bergelson J, He C.Nat. Commun., 2014, 5:5630.[124] Ke S, Alemu E A, Mertens C, Gantman E C, Fak J J, Mele A, Haripal B, Zucker-Scharff I, Moore M J, Park C Y, Vagbo C B, Kussnierczyk A, Klungland A, Darnell J E Jr, Darnell R B. Genes Dev., 2015, 29 (19) :2037-2053.[125] Linder B, Grozhik A V, Olarerin-George A O, Meydan C, Mason C E, Jaffrey S R. Nat. Methods, 2015, 12 (8) :767-772.[126] Chen K, Lu Z, Wang X, Fu Y, Luo G Z, Liu N, Han D, Dominissini D, Dai Q, Pan T, He C. Angew. Chem. Int.Ed. Engl., 2015, 54 (5) :1587-1590.[127] Li X, Xiong X, Wang K, Wang L, Shu X, Ma S, Yi C. Nat. Chem. Biol., 2016, 12 (5) :311-316.[128] Dominissini D, Nachtergaele S, Moshitch-Moshkovitz S, Peer E, Kol N, Ben-Haim M S, Dai Q, Di Segni A, Salmon-Divon M, Clark W C, Zheng G, Pan T, Solomon O, Eyal E, Hershkovitz V, Han D, Dore L C, Amariglio N, Rechavi G, He C. Nature, 2016, 530 (7591) :441-446.[129] Delatte B, Wang F, Ngoc L V, Collignon E, Bonvin E, Deplus R, Calonne E, Hassabi B, Putmans P, Awe S, Wetzel C, Kreher J, Soin R, Creppe C, Limbach P A, Gueydan C, Kruys V, Brehm A, Minakhina S, Defrance M, Steward R, Fuks F. Science, 2016, 351 (6270) :282-285.[130] Yuan B F. Adv. Clin. Chem., 2014, 67:151-187.[131] Flusberg B A, Webster D R, Lee J H, Travers K J, Olivares E C, Clark T A, Korlach J, Turner S W. Nat. Methods, 2010, 7 (6) :461-465.[132] Vilfan I D, Tsai Y C, Clark T A, Wegener J, Dai Q, Yi C, Pan T, Turner S W, Korlach J. J. Nanobiotechnol., 2013, 11:8.[133] Venkatesan B M, Bashir R. Nat. Nanotechnol., 2011, 6 (10) :615-624.[134] Ayub M, Bayley H. Nano Lett., 2012, 12 (11) :5637-5643.[135] Garalde D R, Snell E A, Jachimowicz D, Sipos B, Lloyd J H, Bruce M, Pantic N, Admassu T, James P, Warland A, Jordan M, Ciccone J, Serra S, Keenan J, Martin S, McNeill L, Wallace E J, Jayasinghe L, Wright C, Blasco J, Young S, Brocklebank D, Juul S, Clarke J, Heron A J, Turner D J. Nat. Methods, 2018, 15 (3) :201-206.[136] Khatter H, Myasnikov A G, Natchiar S K, Klaholz B P. Nature, 2015, 520 (7549) :640-645.[137] Natchiar S K, Myasnikov A G, Kratzat H, Hazemann I, Klaholz B P. Nature, 2017, 551 (7681) :472-477.相关阅读