通过比较分析叶绿体和光合细菌之间的代谢网络来探索光合作用演化.docx

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通过比较分析叶绿体和光合细菌之间的代谢网络来探索光合作用演化

中文摘要：

背景：

起源于蓝藻的叶绿体随着内共生事件，大幅度降低了基因组。

祖先蓝藻基因组的很多基因已通过水平基因转移到植物核基因组。

然而，叶绿体的代谢网络被保持着，通过叶绿体基因组编码和核基因组编码酶。

叶绿体代谢网络作为一个执行光合作用的专用器官，有合适的属性来适应光合作用的更高效率吗？

我们比较叶绿体、原核的光合作用生物体以及大多数蓝细菌的代谢网络的属性，根据从基因组数据获得的代谢图，来识别叶绿体和蓝细菌的不同的网络属性的特征，分析这些特征的可能存在的功能意义。

结果：

我们用超图表示法分析了整个代谢网络的属性以及直接连接到卡尔文循环由反应组成的子网。

结果表明叶绿体和蓝细菌的整个代谢网络都具有小世界网络特征。

尽管叶绿体中的化合物数和反应数小于蓝细菌，但是叶绿体的代谢网络有更长的平均路径长度，更大的直径，且是以卡尔文循环为中心，这表明叶绿体中总体结构低密度（是否是松散？

）的网络结构但具有特殊的局部高密度区域（翻译？

）而且，叶绿体代谢网络显示比蓝细菌更好的模块组织。

在叶绿体中相同代谢进程中的酶趋于聚集至相同的模块。

结论：

总之，代谢网络属性的不同可反映内共生过程中进化的变化，内共生可提高高级植物光合作用的效率。

我们的发现与以下观念一致：

尽管在光合细菌中光的能量吸收，转移和转换是很有效的，要进一步提高高级植物的光合效率可能还依赖于代谢网络属性的变化。

背景：

光合作用是生物圈中最重要和最基础的代谢过程。

原核生物中的光合作用出现早于地球。

。

。

根据内共生理论，叶绿体起源于蓝细菌。

内共生过程中，祖先蓝细菌基因组大量减少，且很多基因转移到核基因组。

结果是，叶绿体代谢网络中的大量酶是核编码的被翻译成细胞液，然后输入到叶绿体。

这种大量蛋白质转移需要大量的能量以及来自植物细胞的复杂调控。

由于叶绿体中的代谢网络主要由核基因组中的蛋白质编码组成，那么网络是否显示了一些独特的属性及特征，使其区别于它的祖先的代谢网络？

要回答这个问题，我们做了一个叶绿体与一些光合细菌间的代谢网络的比较研究。

光合作用的进化研究主要集中在个别蛋白或涉及光合作用的蛋白复合物。

随着最近基因组的进展有及代谢途径数据库的发展，我们现在可通过完整的注释基因组来重构代谢网络，并从系统水平上比较代谢网络。

近来，有许多研究从系统水平上比较物种的网络属性。

本文，我们研究了叶绿体与光合细菌的网络属性的异同，包括连接度，聚集系数，途径长度，网络直径及模块化。

代谢网络的模块结构的比较提供了修改叶绿体主要代谢的思路，如一些代谢的增加和去除，以及由于内共生引起的代谢组织的改变。

结果：

叶绿体代谢网络显示了相对于光合细菌的不同的属性特征

重构的叶绿体和光合细菌的代谢网络的基本统计信息见表1.所有代谢网络的酶的数量是相似的。

然而，有很多情况是一个酶催化了光合细菌中的两个或多个反应。

如EC2.1.2.10催化了蓝藻syw中的三个反应：

。

。

。

相比这下，叶绿体中只有最后一个反应存在。

我们比较了叶绿体和光合细菌中的酶，发现了它们之间的很多不同点。

如在叶绿体与SYW代谢网络中分别有376和371个酶，其中210个酶两个物种都有。

叶绿体、光合细菌、大肠杆菌、ArabidopsisthalianaandCyanidioschyzonmerolae的酶的完整清单见附件1.尽管叶绿体网络中的化合物和反应的数目少于光合细菌，但它们的化合物节点的平均连接度还是很相似的（表1）。

另外，叶绿体和蓝细菌的化合物连接度分布服从幂率分布（见附件2）。

酶和化合物节点的平均聚集系数，平均路径长度以及直径证实代谢网络是使用超图模式的无尺度和小世界网络。

从表1得出所有的光合细菌的拓扑属性是相似的，尽管叶绿体显示了不同。

尽管在超图中叶绿体网络有更少的化合物节点和超边，但酶和化合物节点的平均路径长度以及直径要比光合细菌的更长。

叶绿体的酶和化合物节点的平均聚集系数要更低，说明叶绿体的整体网络结构更松散。

我们进行了叶绿体和蓝细菌的酶网络密度的深度比较，通过使用pajek来分析的核。

网络的K核可定义为给定网络的子网，其中相同核中每个点至少有K个邻居。

对于叶绿体和SYW，最大的核分别有32和37个酶，其中两个核共享24个酶。

叶绿体的网络围绕卡尔文循环高度聚类

对于子网，它包括直接连接至卡尔文循环的反应，平均聚集系数要比整个网络更高，但平均路径长度更短，表明叶绿体和光合细菌的子网的反应间有更紧的连接（见附件3）尽管相对于光合细菌，叶绿体的整体网络显示更低的平均聚集系数和更长的平均路径长度，但是子网与整个网络的平均聚集系数比是高于光合细菌的。

叶绿体的子网与整个网络的平均路径长度比低于光合细菌（图1），表明叶绿体网络围绕卡尔文循环有更高的聚类。

而且当我们对网络的不同化合物的连接度进行排列时，发现了一个有趣现象。

我们取整个网络的前十个连接的化合物（HUB），然后检查它们在子网中的等级。

有趣的是发现谷氨酸盐，它是作为氮吸收的重要的化合物，在叶绿体及蓝细菌的整个网络中是高度连接的（HUB）。

然而，谷氨酸盐在叶绿体子网中并不存在，在所有的蓝细菌子网中存在。

出现这一差异在于，由L-Glutamate1-carboxy-lyase（EC4.1.1.19）所催化的反应L-Glutamate<=>4-Aminobu-

tanoate+CO2，它在叶绿体中缺失。

这一发现表明氮吸收并不直接链接至叶绿体的carbonfixation，而链接至蓝细菌。

模拟不完整数据对代谢网络的拓扑属性的模块可能存在的影响

本研究收集的大部分数据来源于基因组注释，它可能是不完整的。

为了评估这些不完整数据的影响，我们用研究透彻的并且最完整的大肠杆菌设计了一个实验。

首先，整个网络的拓扑属性用超图模式来计算。

然后，部分酶和反应被随机从网络中移除，且网络属性被再次计算。

随机移除节点后的结果用于模拟不完整代谢信息对整个网络的影响。

表2显示当35%的酶被移除后，代谢网络的拓扑属性几乎不受影响。

即使移除50%的酶，拓扑参数和完整网络比仅有低于5%的变化。

网络直径在原来的网络之上增加了8.33%，这表示显著的变化参数，但这个值还是远远低于叶绿体与蓝细菌之间的网络参数的不同，表明两个网络拓扑的差异不太可能是由不完整数据库导致的。

这个结果强有力的证实了我们把叶绿体与蓝细菌进行比较的意义，并支持以下结论，即叶绿体总体松散，但有坚固的以卡尔文循环为中心的网络结构。

叶绿体网络比光合细菌显示更好的模块结构

在研究一个复杂网络的总体属性后很自然的一步就是调查网络内的子结构以及子结构的可能的功能。

分解一个复杂网络的方法是基于节点间的连接性来寻找网络内的模块。

在本研究中，我们把模块看成是子网络，模块中的节点高度连接，而模块间连接有更少的连接。

有很多方法可用来寻找代谢网络的模块化，如基元模式，极端途径，通量分析，和图形聚类技术，如MCL,ICC,GMC。

我们通过比较采纳了GuimeràandAmaral的方法来识别叶绿体与光合细菌的代谢网络的模块（详细描述见方法部分）。

这个方法被称作寻找模块化的模拟退火算法。

不同生物的模块结构不同。

叶绿体，光合细菌，大肠杆菌，Arabidopsisthaliana

andCyanidioschyzonmerolae间的总的模块结构的相似度已被计算，如图2的dendrogram显示（衡量模块的相似性的更详细的描述见方法部分）。

引人注目的是，所有的蓝细菌显示非常相似的模块结构，但不同于叶绿体。

ArabidopsisthalianaandCyanidioschyzonmerolae由于更高的相似模块结构被聚类到一起。

这个结论与表1的拓扑结果相一致，即叶绿体的代谢网络显示不同的属性。

把模块对应到特定的代谢可显示模块可能的生物意义。

叶绿体与光合细菌的模块中的每个酶的功能可以使用KEGG中出的分类机制分类，共包括9个类别：

碳水化合物代谢、能量代谢、脂代谢、核苷酸代谢、氨基酸代谢、多糖合成与代谢、辅助因子与维生素代谢、次级代谢物的生物合成以及异源物质的生物降解。

根据GuimeràandAmar的理论，我们把模块对应到KEGG的功能类别；如果一个模块中的超过50%的酶属于一个主要网络，那么这一模块被认为是特定的路径。

叶绿体与SYW的模块与KEGG类别的对应图如图3所示。

其它的蓝细菌显示类似的功能分类，对应它们相应的模块。

有趣的是，多糖合成与代谢以及异源物质的生物降解在叶绿体中没有，但在蓝细菌中出现（图3A,B）。

另外，与赤霉素、脱落酸、布拉西诺内酯、细胞分裂素、indole-3-aceticacid、乙烯、聚胺、茉莉酸相关的一些代谢进程是叶绿体所特有的，它们大多数被包含在模块3中。

大多数的模块是与荷尔蒙合成反应或代谢相关。

在叶绿体与SYW网络中，有很多模块是围绕氨基酸代谢功能功能的，它们是叶绿体中的模块2、7、10，11，SYW中的模块1，2，3，4.在叶绿体中，模块4独有辅助因子与维他命代谢中的酶，模块9中几乎所有酶属于脂代谢（图3A）。

然而在SYW中没有模块对应至任一特定代谢（图3B）。

叶绿体网络的模块3的几乎90%的酶与次级代谢物的生物合成。

叶绿体的模块12的80%的酶关联至荷尔蒙代谢（图3A）。

相比之下，在叶绿体中仅模块5和模块8包含超过50%的酶分别属于辅助因子与维生素代谢以及氨基酸代谢（图3B）.

通过叶绿体与每个光合细菌的两个模块间的相似度的比较，我们发现每个细菌的5至7个模块与叶绿体的相应模块相似。

而且叶绿体与光合细菌中有5对模块是保守的：

3对对在应至氨基酸代谢；2对分别对应于碳水化合物代谢和核苷酸代谢，所有的都与核心代谢相关。

有证据表明核心代谢进程在过化过程是保守的。

如，叶绿体与SYW间的模块比较在图4所示。

相同颜色的5个模块由相似的酶组成，对应至相同功能的代谢。

这5个保守模块分别包括叶绿体与SYW的69.68%和80.32%的酶。

它们共有210个酶，大约60%存在于保守模块。

叶绿体的其它模块主要对应辅因子与维他命代谢以及次级代谢物的生物合成。

这一结果表明叶绿体的核心代谢与蓝细菌类似，包括碳水化合物代谢，氨基酸代谢以及核苷酸代谢。

不同主要在于特定的途径。

讨论

本研究表明叶绿体代谢网络相比于光合细菌密度更低，由于更长的路径，更大的直径以及更少的反应。

MA和ZENG建议：

生物的三大域在代谢网络属性中量化显示不同，如真核生物和古细菌比细菌有更长的路径长度以及更大网络直径。

我们的结果建议：

叶绿体代谢网络的全局属性比细菌更接近原核生物，这可能通过大多数核基因编码蛋白质重建代谢网络的结果（？

）。

当比较子网属性时，叶绿体网络以卡尔文循环为中心，表明叶绿体网络一方面可能简单化，另一方面高度专一的。

这一观点通过关于模块结构的系列研究可进一步被说明。

此结果支持如下观点：

光能量收获的高度发展的组织以及它转化成化学能量在蓝细菌中可被优化，通过提高高等植物的碳fixation反应进一步获得代谢优势（？

）。

光合作用中的不同酶的进化已被深入研究。

我们的研究建议：

总的网络属性可加至每个酶的系统发生分析中，可能会提供一些关于叶绿体的进化历史的信息。

叶绿体代谢网络除了具有总体松散且以卡尔文循环为中心的结构，也比光合细菌显示更好的模块化结构，通过SA模块发现算法。

我们的结果表明：

叶绿体模块的7个模块是特定途径的模块，这个模块中超过50%的酶属于同一途径，如氨基酸合成，碳水化合物代谢（图3A）。

相比之下，发现的SYW的8个模块仅有2个模块显示特定途径（图3B）。

而且，叶绿体的两个模块由两个专门的途径组成，脂代谢以及辅因子与维他命代谢。

显然，叶绿体相对于蓝细菌的代谢网络显示更不同的模块结构。

本研究中发现的模块根据它们的连接显示其反应的集团性，这些连接某种程度上反应了整个代谢的合作。

叶绿体中，代谢网络的总的复杂性减少了，通过更少的反应以及一些途径的缺失，但是网络似乎由于高度模块的结构变得更有组织性。

在光合细菌中存在的KEGG的9个途径，尽管有两个在叶绿体中缺失（多糖合成与代谢、异源物质的生物降解）。

这两个途径在植物细胞的细胞液中有。

多糖生物合成与代谢，主要强调细胞膜合成，以及细胞壁上的甘醇蛋白质白glycol-protein，它最喜欢存在于胞液中而不是叶绿体。

如果多糖合成存在于叶绿体中，从叶绿体转移到胞壁上可能需要大量的能量输入。

异源物质的生物降解可能在植物细胞的过氧物酶体中执行。

当光合作用的位置以及氧气释放，叶绿体基质产生超氧自由基，这可能是异源物质降解的很好的场所。

然而，叶绿体基质中的超氧可能与异源物质或异源物质降解并形成有毒的根基，这需要一个更好的控制，结果减少了光合使用的效率。

显然，真核细胞的划分导致功能的专一并提高了细胞器的效率。

我们注意到代谢进程与叶绿体中存在的荷尔蒙有关，但光合细菌中没有荷尔蒙。

很明显多细胞生物，植物的细胞间需要通讯。

荷尔蒙是这种通讯的方式。

与荷尔蒙相关的反应可能是高等植物后来增加而导致的。

尽管存在差异，叶绿体与光合细菌之间的一些途径仍是保守的。

我们注意到本研究中有5个模块是所有物种都共有的，它形成了核心代谢，包括碳水化合物代谢，氨基酸代谢，核苷酸代谢。

但是这些模块的组织是不同的。

叶绿体的模块比光合细菌相应模块显示更好的功能特异性。

光合细菌的模块看来是各种功能的混合。

如，卡尔文循环全部潜在叶绿体的一个模块中，但在SYW中被分成了两个模块。

近来的一些研究表明，细胞进化可能是由水平基因转移所导致。

由于叶绿体的代谢网络显示更好的模块结构，它的进化可能是多个水平基因转移所致。

事实上，多个水平基因转移事件通过系统发生学分析涉及光合的光反应的关键蛋白。

Martin等在拟南芥细胞核中发现1700蓝细菌基因，包括具有EC号的166个基因，其中92个酶是属于叶绿体的。

我们把这92个酶对应至叶绿体网络的相应模块，发现88%的酶存在于对应至核心代谢的保守模块中。

叶绿体代谢的高度模块化结构，是高级模块结构是更高的光合效率的前提条件，因为更高的模块结构可能对应至环境的或内部的改变，以更协调更健壮方式。

从另一角度来看，在形成ATP与NADPH中光能的采集（？

）、转移以及转化为化学能量，甚至在蓝细菌中达到最高的效率。

结果是代谢化学计量学中的改变，除了一些关键酶的酶动力学的改变，如RUBISCO，可作为表示更高的光合效率可用选项（？

）。

在这方面，与叶绿体代谢是卡尔文循环的中心的结论是一致的。

结论

总的来说，通过比较叶绿体与光合细菌的代谢网络的拓扑属性和特征，我们发现叶绿体的代谢网络一方面是精简的，但另一方面又是专一的。

尽管叶绿体代谢网络总的密度相比光合细菌是精简，直接链接至卡尔文循环的子网络的密度增加了。

叶绿体代谢网络相对于光合细菌的代谢网络显示了更好的模块结构。

叶绿体代谢网络的这些专有特性能反应内共生过程中网络重建的变化以及水平基因转移的结果。

叶绿体代谢网络相应的模块的功能显示更好的功能特异，表明总的代谢的更好的协调性以及功能的特有性。

我们的发现与以下观念一致：

因为光能吸收，转移以及转化在光合细菌中高度有效，那么进一步提高高等植物的光合效率可能依赖代谢网络属性的变化。

方法

叶绿体的代谢途径从叶绿体数据库，包括几种植物的综合数据库，如拟南芥,水稻以及烟草。

对于光合细菌，我们从KEGG数据库中提取，有9个类别的代谢网络：

ann,cte,gvi,pma,pmm,pmt,syn,syw,tel.我们还从KEGG中选择了大肠杆菌、拟南芥以及红藻。

网络中的酶和化合物分别用KEGG数据库中相应的酶号和r以及化合物标号来表示。

反应的方向基于MA和ZENG提出的原则确定。

子网包括卡尔文循环共享代谢物的所有的反应。

卡尔文循环中的所有酶和反应如图5A所示。

网络重构以及网络的拓扑属性

大多数代谢网络有不止一个底物，或产物，因此违反了简单图的点和边之间一对一的关系。

这儿我们采用超图来表示代谢网络，超边表示一个反应并且节点表示这个反应中的不同成分（如酶和化合物）。

这个超边用酶链接底物到产物。

图5B给了超图的一个例子，给了一个很清晰的生化网络的酶和化合物的表示。

酶和化合物的拓扑属性可以同时被表示和分析。

计算了下面的拓扑属性。

连接度（度）

节点A酶的连接度可定义为：

和被A催化的反应共享化合物的酶的数量。

如，在图5C中，3.1.3.11催化一个反应，包括两个化合物C00354和C00085.这里有三个酶催化反应，共享这两个化合物，它们是4.1.2.14，2.2.1.2以及2.2.1.1.因此，3.1.3.11的连接度是3.化合物节点的连接度是包含指定化合物的超边数。

酶的平均连接度以及化合物连接度可分别通过所有酶或化合物节点平均值来计算。

路径长度

路径长度是连接两个酶或化合物节点的最短路径的超边的数量。

如在图5C中，从C00354到C002279的途径长度是2。

整个超图的平均路径长度AL是所有节点，两两间的途径长度的平均值。

直径

超图的直径是两两节点间的途径长度的最大值。

聚集系数

这一参数度量给定节点的邻居中的集团性。

假定K节点连接至定指节点V且这这些K个结点间存在M条超边（不包括连接至节点V的超边），节点V的聚集系数是：

C（V）=2m/k（k-1）.如3.1.3.11有三个酶连接至它，且它们两两相连，所以对于这个酶M＝3，C（V）=1。

这个超图中的所有酶或化合物节点的聚集系数定义为C（V）的平均值。

一些小的分子，如ATP，ADP,NAD和通常用作传输电子或能量且参与很多反应，但并不参与产物的形成过程。

当计算从一个代谢到另一代谢的路径长度时，经过这些化合物的连接要单独对待。

当没有产物形成时，和这些连接一样，以下的小分子在计算中也要被忽视，ATP,ADP,H2O,H+,NAD+,NADP+,NADH,NADPH,Orthophosphate,andPyrophosphate,.应当注意到：

这些忽略不是由化合物所决定，而是由反应决定。

如水是很多反应中的小分子，但在以下反应中：

Putrescine+Oxygen+H2O<=>4-Aminobutanal+NH3+H2O2，水不能被忽视，因为它参与形成了H2O2（过氧化氢）.

在光合作用中卡尔文循环是关键途径。

我们把子网络定义为直接连接至卡尔文循环的子网，使用这些在卡尔文循环中共享化合物的反应，以上列出的小分子除外。

我们计算了子网的网络属性，以及子网与整个网络的每个属性比。

以酶为中心性的图的模块发现

在基因组水平上寻找基于代谢流的模块是棘手的，或者模块间有重叠。

图形的聚类法被认为是寻找网络模块最合适的方法；实验研究证明MCL在很多情况下优于ICC与GMC方法。

通常，MCL算法用于图形的聚类效果更好，除非图是均匀的，齐次的（？

）（如弱连接网格），以及用于自然聚类直径（如用自然聚类导致的子网的直径）是大的图。

它已被成功用于蛋白质家族的分类，它有完整的且明确的数据。

然而，MCL通常提供一个TRIVIAL聚类，且对信号噪声很敏感，这将会产生生物上的没有意义的模块。

G和A使用SA算法通过最大化网络模块来识别代谢网络中的模块。

他们通过把给定模块对应至KEGG中的9个主要途径，验证了在一个模块中超过三分之一的代谢物属于单一的途径，这可以提供一个复杂网络的功能的制图法表示。

我们用MCL与SA比较了代谢网络的模块性，发现相对于SA算法，MCL产生了更多的小尺寸的模块，这就很难映射至高水平功能类别（?

）.MCL把叶绿体酶分解成48个模块，把光合细菌分成30至40个模块。

这个模块的大小显示了幂率分布的特性，即一个或两个大的模块包括来自于几个不相关的生物途径的很多酶，且很多模块仅由不超过4个酶所组成。

相比之下，SA的模块数量适中。

SA算法用于叶绿体酶网络中发现12个模块，而在光合细菌中物种中有9个模块。

每个模块由涉及1个或多个特定的代谢功能的酶组成。

所有物种用MCL以及SA算法发现的每个模块的酶的详细清单见附件4，5，6，7，8，9，10，11，13.比较显示SA算法可能更适合于本研究的聚类分析。

我们把用SA算法发现的模块，用于相似度分析以及功能分类。

我们区别于G和A的方法，代谢网络用以酶为中心的图表示，点用于表示，边用于表示化合的。

如果E1催化一个反应，产生产物A，它又用于E2的底物，那么从酶E1到E2有一条直接的边。

反向的反应被看作是两个分开的反应。

这种以酶为中心图的模块化把酶按照不同的功能团体分类。

模块结构的相似性度量

为了比较不同物种的网络间的模块结构，我们基于海明距离定义了相似度指标。

对两个物种中的两个模块a和b，每个模块的酶的数量是Na和Nb。

首先，我们计算模块a及模块b间任何两个酶成员的相似性。

把EC号看成由4个部分组成的向量，根据EC等级分别赋予权重0.1,0.2,0.3,0.4。

对于两个EC号，向量P用来描述相似性。

如果它们在k层上相同，pk=1，否则pk=0。

因此酶I和酶j之间的相似性可如下定义：

注意：

EC号的比较应从高级别到低级别，如果在K层上不同，那么所有pt（t>=k）=1，即使在低水平上它们相同。

在收集了两个酶间的相似性值后，对于模块a中的每个酶I，模块b中与它最相似的酶可被找到。

相似性最大的用Sbesti表示。

模块a与模块b间全局相似性如下定义：

，因此对于某一物种的任一模块，可找到它在另一物种中最相似的模块。

如果两个物种中的两个模块相互最匹配的，它们就被看作是两个物种的保守模块。

为了研究不同物种间总的模块结构，我们比较了两个物种间的模块相似性。

每个物种的每个模块看作是一个样本，这些样本的和就是大的集团（group）。

因此两个物种的相似性可用两个集团的相似性来度量，用Hausdorff度量来定义。

G1和G2是表示两个物种的两个集团，Sspecies（G1,G2）是两个物种的相似性，a和b分别属于G1和G2的样本（上面的模块）。

集团G1的样本a与集团G2相似性S（a,G2）=max

；

G1与G2间的相似性可定义为：

S（G1,G2）=

注意：

通常相似度是不对称的，我们引入G2与G1间的相似性：

两个物种间引入相似度是很方便的：

Hausdorff度量提供了两个物种间结构相似度的更精确的计算，因为选择了前向与后退相似度的较小的值，导致了引人注意的低估评价。

补充相关知识：

绿色植物通过光合作用利用大气中的无机物、二氧化碳和水合成有机物，维持其生存，对地球上生物界的进化和发展具有极其重要的意义。

叶绿体植物体进行光合作用的细胞器，关于它的起源，目前有代表性的是“内共生学说”。

根据这个学说，蓝藻类的原核生物被原始的真核细胞摄人胞内，与宿主细胞长期共生，逐渐演化为叶绿体。

虽然在漫长的进化过程中，由于失去或向核内转移一些基因而与蓝藻形成巨大差异，但叶绿体还带有明显的蓝藻的进化特征与痕迹。

如果“内共生学说”是正确的，我们可以推测，植物叶绿体及蓝细菌某些特定的代谢网络之问或许存在着某种结构的相似性或继承性。

反过来，如果我们确实找到了这种结构上的相似性或继承性，也就从系统的层面上对“内共生学说”给出了一个新的例证．（图形聚类算法的代谢网络模块化分析，侯静，宋安平，王卓，张武，李园园，李亦学，2006的文章）

叶绿体的代谢网络和蓝细菌的代谢网络之间有着很大的差异，相比于蓝细菌，叶绿体的代谢网络规模更为精简，可以推测这是由于蓝藻类的原核生物被原始的真核细胞摄入胞内，与宿主细胞长期共生，逐渐演化为叶绿体，通过进化逐步弱化了光合作用以外的其他功能，从而导致了光合作用系统在植物体内的专一性.这进一步表明了叶绿体在光合作用方面更加专一，这样的结果为“内共生学说”提供了非常有力的证据。

海明距离：

两个码字的对应比特取值不同的比特数称为这两个码字的海明距离。

一个有效编码集中,任意两个码字的海明距离的最小值称为该编码集的海明距离。

在信息编码中，两个合法代码对应位上编码不同的位数称为码距