Ankstyvosios adaptacijos stadijos yra nuspėjamos, o vėliau - atsitiktiniai. • Aleksandras Markovas • Mokslo naujienos "Elementai" • Genetika, mikrobiologija, evoliucija

Ankstyvieji prisitaikymo etapai yra nuspėjami, o vėliau – atsitiktiniai.

Pav. 1. Tipiškas nepageidaujamų organizmų klonų likimas pritaikant "border = 0>

Pav. 1. Tipiškas nepageidaujamų organizmų klonų likimas prisitaikymo metu. Mėlyna rodo mielių klonų skaičiaus dinamiką, kurioje nėra naudingų mutacijų. Toks "neutralus" klonas greičiausiai nepasieks daug, o jį pakeis sėkmingesni konkurentai. Raudonai parodo klono, kuriame atsirado naudinga mutacija, likimą (parodyta žvaigždutė) Toks klonas taip pat gali išnykti, nes jo populiacija yra maža dėl atsitiktinių gyventojų svyravimų (dreifas). Norint, kad parinkimas pradėtų remti naudingos mutacijos nešėjus, klonas turi pasiekti slenkstinį skaičių, kuris mutacijai turi teigiamą poveikįs maždaug 1 /s. Pavyzdžiui, mutacija, pagerinanti fitneso lygį 1% (s = 0,01), pradės remti atranka, kai mutantų skaičius yra maždaug 100 asmenų. Praleidus šią ribą, klonas, turintis naudingą mutaciją, patenka į eksponentiško skaičiaus augimo fazę, ir galima apskaičiuoti šio augimo parametrus.s ir τ (mutacijos laikas). Kai klono skaičius yra artimas 1 /Ubkur Ub – naudingų mutacijų atsiradimo dažnumas, su kuria jis dažniau pasirodys papildomų naudingų mutacijų. Vertikalios ašies skalė logaritminis. Paveikslėlis iš aptariamo straipsnioGamta

Naujasis atskiro genetinio "brūkšninio kodavimo" metodas leido Amerikos mokslininkams išsamiai išnagrinėti procesą, kai kaupiasi naudingos mutacijos didelėje beprokšnoje mielių populiacijoje prisitaikant prie naujos aplinkos. Kaip paaiškėjo, pradiniame etape bendras gyventojų tinkamumo augimas daugiausia susijęs su labai tikėtinomis mutacijomis, turinčiomis silpną teigiamą poveikį ir atsirandančius daugelyje asmenų. Šiuo etapu prisitaikymo procesas iš esmės yra nuspėjamas. Ateityje galimybių vaidmuo didės, nes mažai tikėtina, kad mutacijos, turinčios stiprų teigiamą poveikį, išryškės.

Užduotis kiekybiškai apibūdinti didelių aseminių populiacijų evoliuciją yra ne tik teorinė, bet ir praktinė svarba. Didelės, greitai besivystančios vienreikšmių parazitų populiacijos, ar tai yra patogeninės bakterijos ar vėžinės ląstelės, kasmet numalšina apie 20 milijonų žmonių (apie 30% visų mirčių planetoje).Kad būtų išvengta šios grėsmės, svarbu žinoti, kokie veiksniai turi įtakos kliniškai dauginamų viencelčių ląstelių tinkamumo augimui ir kaip šis augimas gali sulėtėti.

Milijonų žmonių populiacijose kiekvienoje kartoje yra daug naujų mutacijų, tarp jų "naudingos", ty pagreitintos reprodukcijos. Visi jie prisideda prie bendro gyventojų tinkamumo, nuo kurio priklauso augimo tempas. Bet kaip sekti tūkstančius mutacijų, atsirandančių milijonuose žmonių? Visų milijonų genomų seka yra didžiulė užduotis, net esant dabartiniam biotechnologijų plėtros lygiui. Jei mes taikysime selektyvų visiško genomo sekvenavimą, tada tik tyrinėtojų požiūriu bus tik didelės gausos pasiekiančios mutacijos (dažnumas). Tai gali žymiai iškraipyti vaizdą. Iš tiesų, dauguma naudingų mutacijų, kurios atsiranda bespoly populiacijoje, niekada negali tapti plačiai paplitusi, tačiau jos vis dėlto prisideda prie bendro tinkamumo.

Alternatyvus metodas – atskirų klonų (ląstelių, gautų iš tos pačios pirminės ląstelės), pažymėti paveldima etikete, tada sekite, kaip pasikeičia klono numeris.Jei jis staiga pradėjo eksponentiškai augti (žr. "Exponential growth"), o bendras gyventojų skaičius išlieka pastovus, tai reiškia, kad vienas iš klono atstovų turi naudingą mutaciją. Eksponentinio augimo greitis yra mutacijos naudingumo matas. Pavyzdžiui, jei klonų skaičiaus padidėjimas apibūdinamas lygtimi N = N0·(1 + 0,05)tkai laikas (t) matuojamas kartoms, tada mutacija padidina fitneso lygį 5% (mutacijos naudingumas yra s = 0,05). Šio metodo naudojimo pavyzdys aprašytas naujienose. Ilgalaikio evoliucinio eksperimento metu buvo atrasta "evoliucinės perspektyvos", "Elementų", 2011 03 25 pasirinkimas. Tačiau ten buvo tik du žymimi klonai, leidę užregistruoti tik vieną (pirmąją) naudingą populiacijos mutaciją.

Naujas straipsnis Amerikos biologų, paskelbtas žurnalo tinklalapyje Gamta, rodo, kad yra svarbus laimėjimas kuriant metodus stebėti daugelio milijonų bepročių populiacijų raidą. Autoriai dirbo su mielių populiacijomis, kuriose 500 000 atskirų klonų buvo paženklinti atskirų genetinių etikečių. Tam buvo sukurta didelė plazmidžių kolekcija, kurioje yra atsitiktinės dvidešimt nukleotidų sekų (genetinis "brūkšninis kodas").Šios plazmidės buvo įvestos į mielių ląsteles, kurių genomai anksčiau buvo modifikuoti taip, kad plazmidės buvo įterptos į griežtai apibrėžtą genomo vietą naudojant Cre-rekombinazę (žr. Cre recombinase). Be to, eksperimentinėse mielėse dalis geno buvo pašalinta ir perkelta į plazmidę. URA3. Tai leido mokslininkams pasirinkti tas mielių ląsteles, iš kurių plazmidžių įterpimas buvo sėkmingas (tik šiose ląstelėse buvo URA3 jis dirbo normaliai, todėl jie galėjo augti aplinkoje, kurioje nebuvo uricilo ar uridino (žr. Uridine)).

Dėl to autoriai gavo dvi eksperimentines mielių populiacijas, kurių skaičius yra 108 kiekvienas individas iš vienos protėvių ląstelės. Abiejose populiacijose kiekviena ląstelė priklausė vienam iš pusės milijono pažymėtų klonų. Šios populiacijos 168 kartoms buvo pritaikytos "alkaninei" aplinkai, kur dauginimas buvo apribotas gliukozės kiekiu.

Kiekvieno klono skaičius buvo stebimas mažo genomo fragmento, turinčio brūkšninį kodą, masinei sekvencijai. Seksualizacija sudarė tik 0,002% genomo, todėl buvo galima žymiai padidinti metodo "dažnio skiriamąją gebą", palyginti su visiško genomo sekos nustatymu.Netgi tos mutacijos, kurios niekada neviršijo 10 gyventojų, buvo mokslininkų požiūriu.-5o visiškų genomų seka tik seka klonus, kurių santykinė stiprybė yra 10-2 ir aukščiau. Dėl to, vietoje 25 000 registruotų mutacijų, mokslininkai galėtų aptikti tik apie 15.

Tačiau netgi žinant kiekvieno klono skaičių skirtingais laiko momentais, nustatant, kuris iš jų sukūrė naudingą mutaciją, nėra tokia lengva užduotis (1 pav.). Kiekviena mutacija įvyksta pirmiausia viename asmenyje. Nors sėkmingo mutanto palikuonių skaičius yra mažas, jų skaičiaus dinamika yra nustatoma ne tiek dėl fitneso (atrankos), kiek dėl atsitiktinių svyravimų (dreifo). Dauguma naujai atsiradusių naudingų mutacijų prarandami dėl dreifo: sėkmingo mutanto palikuonys tiesiog neturi laiko pasiekti tokio skaičiaus, kad pasirinkimas "pastebės" jų naudingą mutaciją ir pradės jį palaikyti. Pasikeitimas tampa pastebimas pasirinkimui (ir paliekamas dreifas) tik pasiekus skaičių, panašų į 1 /s. Pavyzdžiui, mutacija, kuri pagerina fitneso lygį iki 1%, tampa pastebima pasirinkimui, kai mutantų skaičius yra maždaug 100.Muzikos klonas turėtų būti laimingas, kad gyventojų skaičius dėl dreifo padidėjo iki šios ribos – tik tada bus pasirinktas ir mutacija gali būti laikoma "nustatyta" (nustatyta). Toks mutacija, jei ji yra naudinga, nebus prarasta dėl atsitiktinio dreifo.

Po to, kai mutacija yra "nustatyta", klonų skaičius augs eksponentiškai. Augimo greitis gali būti naudojamas apskaičiuojant mutacijos naudingumą (s) ir ekstrapoliuodama tendenciją į praeitį, galima apytiksliai nustatyti laiką, kada įvyksta mutacijaτ) Tačiau šis patogus laikotarpis kiekybinei analizei klono istorijoje tęsis tik tol, kol antroji pasirodys genomoje, kurioje jau yra viena naudinga mutacija. Po to visi skaičiavimai labai sutrinka, o vaizdas yra neryškus. Štai kodėl nagrinėjamas metodas leidžia analizuoti tik pradinius adaptacijos etapus – tol, kol pakartotinių naudingų mutacijų atsiradimo tikimybė lieka nereikšminga (ir tai nebevartojama, kai klonų skaičius artėja prie 1 /Ubkur Ub – tikimybė, kad naudinga mutacija vienam asmeniui vienai kartai).

Autoriai naudojo daugybę sudėtingų statistinių metodų ir kompiuterinių modelių, kad būtų atsižvelgta į visus šiuos ir daugelį kitų metodologinių sunkumų. Todėl jie padarė tokias išvadas.

Daugelio klonų skaičius sumažėjo per evoliucinį eksperimentą, dažnai siekiant užbaigti išnykimą (mėlynos linijos 2 pav.). Toks likimas būdingas "neutraliems" klonams, kurių metu nėra jokių naudingų mutacijų. Tačiau maždaug 5% klonų (25 000 iš 500 000) pirmame šimte kartų turi naudingą mutaciją (nustatyta raudonomis linijomis). Mes kalbame apie 100 kartų, o ne iš visų 168, nes naudingos mutacijos, atsiradusios vėlesniuose evoliucinio eksperimento etapuose, negalėjo būti užregistruoti naudojant taikomus metodus: šios vėlyvos mutacijos tiesiog neturėjo laiko įgyti pakankamai skaičių iki eksperimento pabaigos likusio laiko.

Pav. 2 Klonų skaičiaus dinamika eksperimentinėje mielių populiacijoje. Įvairios spalvos Parodyta tikimybė, kad naudinga mutacija įvyko šiame klone (raudona – sėkmingi mutantai, mėlynas – "neutralūs" klonai). Daugelio klonų su naudingomis mutacijomis skaičiaus sumažėjimas iki eksperimento pabaigos paaiškinamas padidėjimuvidutinis gyventojų tinkamumas: daugelis mažai naudingų mutacijų, kurios iš pradžių davė pranašumą, pradėjo mažėti, kai populiacijose pradėjo dominuoti konkuruojantys klonai su aukštesniais. Šoninės juostos lentelėje parodyta vidutinė gyventojų tinkamumo dinamika. Paveikslėlis iš aptariamo straipsnio Gamta

Kadangi ląstelės proliferavo naudingomis mutacijomis, vidutinis gyventojų tinkamumas augo. Tai savo ruožtu paskatino tai, kad "neutralūs" klonai, kuriuose nebuvo naudingų mutacijų, bet fitnesas išliko pradiniame lygyje, vis labiau prarijo pozicijas. Jų skaičius toliau mažėjo. Be to, daug "pasisekė" klonų, kurie iš pradžių smarkiai padaugėjo dėl ankstyvo silpnai naudingos mutacijos atsiradimo, vėliau sumažėjo ir pradėjo mirti. Tai paaiškinama tuo, kad, atsižvelgiant į padidėjusį konkurentų tinkamumą, jų naudinga mutacija nesuteikė pranašumo. Štai kodėl daugelis raudonų linijų pradeda eiti žemyn dešinėje diagramos fig., Pav. 2. Vidutinis 100 kartų gyventojų tinkamumas augo apie 5%.Atitinkamai iki šiol visi mutacijų, kurių s <0,05, savininkai buvo pralaimėjimai, nors ankstyvosiose adaptacijos stadijose šie konkreti klonai turėjo lemiamą įtaką bendrajam fitneso augimui.

Šie rezultatai rodo, kad pagrindinis procesas, kuris lemia prisitaikymo dinamiką didelėje beprasmeninėje populiacijoje, yra negailestinga konkurencija tarp klonų – įvairių naudingų mutacijų savininkų (kloninių trikdžių, žr. "Clonal interference"). Tuo pat metu ankstyvosios adaptacijos stadijos daugiausia lemia labai tikėtina ir todėl daugybė mažai naudingų mutacijų. Pirmose iš dviejų eksperimentinių populiacijų tokios mutacijos, kurios padidina fitosanitą 2-5% (0,02 <s <0,05, mutacijos su silpniausiu poveikiu), antroje eksperimentinėje populiacijoje buvo nustatytas maždaug 20 000, antrasis – 11 000. Pritaikymai yra daugiausia nuspėjami: jį galima apibūdinti lygtyse, o pakartotiniai evoliuciniai eksperimentai yra panašūs. Tada, kai vidutinis fitnesas auga, daugelis mažai naudingų mutacijų praktiškai nustoja būti naudingos ir pradeda būti atmesti. Ir toliau auga tik tų nedaugelio klonų, kurių sudėtyje yra retų mutantų, turinčių stiprų teigiamą poveikį, skaičius.Iki 70-os kartos bendrosios fitneso dinamika daugiausia buvo nustatoma pagal mutacijas s apie 0,1; tokios mutacijos dviejų eksperimentų populiacijose buvo atitinkamai 5000 ir 3000. Po 110 kartos atėjo į priekį maždaug 100 klonų su labiausiai naudingomis mutacijomis (s> 0,1). Šiuo etapu prisitaikymo eiga tampa vis mažiau ir labiau nuspėjama, nuo to laiko, kokiais momentais ir kokiu kiekiu šie mažai tikėtini mutacijos atsiras gyventojų, priklausys nuo atvejo.

Dėmesingas skaitytojas gali pastebėti akivaizdų prieštaravimą tarp šių rezultatų ir tų, kurie gauti Richard Lensky ilgalaikio evoliucinio eksperimento metu (žr .: Nauji ilgalaikio evoliucinio eksperimento rezultatai: eksperimentinių bakterijų tinkamumas auga, Elements, 2013 m. Gruodžio 23 d.). Ten nustatytos pirmosios mutacijos, turinčios stipraus teigiamo poveikio, ir tik tada buvo nustatytos mutacijos, kurios šiek tiek padidino fizinę būklę. Tiesą sakant, čia nėra skirtumų, tai yra tik skirtingo laiko studijavimo procesų ir skirtingų adaptacijos stadijų dalykas (Lenskio 50 000 kartų šiame darbe 168), taip pat įvairūs stebimi parametrai ir skirtinga metodų skiriamoji geba.Lenskio darbas atseko daugiausia naudingas mutacijas, kurios buvo nustatytos, ty pasiekė 100% dažnio, ir šiame dokumente kalbama tik apie "įprastas" mutacijas, kurių didžioji dauguma niekada nepataisys, bet bus išstumta klonų trukdžių metu. Tos mutacijos, kurios galiausiai būtų nustatytos eksperimentinėse mielėse (jei eksperimentas tęsėsi kelis šimtus kartų), būtų tik mutacijos, turinčios stiprų teigiamą poveikį, kaip ir eksperimente Lenski. Naujas tyrimas atskleidė išsamias pradinių adaptacijos etapų detales. Visų pirma paaiškinta, kodėl daugeliui mažai naudingų mutacijų iš pradžių nėra galimybės nustatyti: jie neišvengiamai bus atmesti, nes gyventojų tinkamumas didėja.

Autoriai taip pat įvertino bendrą naudingų mutacijų dažnumą eksperimentinėse mielėse po to, kai jie buvo "alkani" sąlygomis. Naudinga mutacija su s> 0,05 atsiranda tokioje situacijoje su dažnumu 10-6 vienoje ląstelėje vienos kartos. Atsižvelgiant į pirminio kamieno (4 · 10-10 vienam nukleotidui per kartos), autoriai apskaičiavo neproporcingų genomo dalių dalį,pokyčiai, dėl kurių šiomis sąlygomis fitnesas padidėja 5 proc. ar daugiau. Nustatyta, kad ši dalis yra 0,04% (5000 nukleotidų). Tai maždaug atitinka ankstesnių kitų autorių vertinimus. Tačiau šis skaičius labai priklauso nuo sąlygų, kurias reikia pritaikyti. Akivaizdu, kad jei mieles įdėsite jiems idealiomis sąlygomis, tikimybė, kad atsitiktinė mutacija bus naudinga, bus labai maža. Sunku ką nors pagerinti, kai viskas gerai, kaip yra (žr. Anos Kareninos principą). Todėl blogomis sąlygomis ši tikimybė bus didesnė.

Daugelis teoretikų teigė, kad dažnumas mutacijų, turinčių ypatingą reikšmę s (μ(s)) turėtų eksponentiškai mažėti, kaip auga s. Rezultatai nepatvirtino šios hipotezės. Nors μ mažėja didėjant s, šis sumažėjimas neatrodo monotoniškas rodiklis. Pvz., Ji smarkiai sulėtėja diapazone s nuo 0,08 iki 0,10, taigi grafika šioje srityje beveik pasiekia plokštumą (3 pav.). Autoriai siūlo (ir sukelti statistinių argumentų naudai jo hipotezę), kad gulsčioji atitinka vieną tikros klasės mutacijų, ty mutacijų, kad išjungti ar neįgalumą tam tikrą geną, kurio darbas naujoje aplinkoje nėra naudinga organizmui.Yra žinoma, kad tokios mutacijos dažnai yra naudingos ir yra nustatytos ankstyviausiose prisitaikymo prie naujų sąlygų stadijose.

Pav. 3 Naudingų mutacijų atsiradimo dažnumas μ (s) jų naudingumo s. Vertikali ašis uždelstas "tankis" μ (s); tikrasis mutacijų dažnis tam tikrame verčių diapazone s lygus plotui, esant atitinkamai kreivės daliai. Pavyzdžiui, mutacijų dažnis su s > 0,05 yra maždaug lygus 10-6. Paveikslėlis iš aptariamo straipsnio Gamta

Tyrimas aiškiai parodė, kad "genetinis brūkšninis kodavimas" leidžia išanalizuoti ankstyvos didžiųjų bevakarių populiacijų, turinčių labai didelės raiškos, adaptacijos stadijas, pastebėdamas naudingas mutacijas, kurių dažnis nesiekia net šimtąja procento. Tarp svarbiausių ir palyginti netikėtų rezultatų galima daryti išvadą, kad pirminis gyventojų tinkamumo didėjimas daugiausia susijęs su tomis naudingomis mutacijomis, kurios nėra skirtos pasiekti aukštus dažnius ir kurios netrukus bus pakeistos. Netikėtai buvo daug tokių mutacijų.

Metodo trūkumas yra neišvengiamas visuomenės brukalų įvairovės sumažėjimas laikui bėgant.Dėl to šiuo metu metodas yra tinkamas analizuoti labai ankstyvas prisitaikymo stadijas. Tačiau šį apribojimą galima įveikti, jei jūs mokysite pridėti naujus brūkšninius kodus, jei reikia.

Šaltinis: Sasha F. Levy, Jamie R. Blundell, Sandeep Venkataram, Dmitri A. Petrov, Daniel S. Fisher ir Gavin Sherlock. Kiekybinė evoliucinė dinamika naudojant didelės skiriamosios gebos linijinį sekimą // Gamta. Paskelbta internete 2015 m. Vasario 25 d. Doi: 10.1038 / nature14279.

Apie naudingų mutacijų kaupimosi dinamiką taip pat žr .:
1) Evoliucijos eksperimento rezultatai yra 40 000 kartų, "Elements", 2009.11.11.
2) Ilgalaikio evoliucinio eksperimento metu buvo atskleista "evoliucinės perspektyvos", "Elementų" 2011 m. Kovo 25 d. Atranka.

Aleksandras Markovas


Like this post? Please share to your friends:
Parašykite komentarą

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: