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      骨魚基因組進(jìn)化的奧秘

      正如20世紀(jì)小說家約瑟夫·康拉德(Joseph Conrad)所寫的那樣,“只有那些不做任何不犯錯(cuò)誤的人,我想,”而且大自然非常忙碌,所以她創(chuàng)造了很多。但作為一個(gè)天才,她可以利用它們來獲益。例如,全基因組復(fù)制 - DNA復(fù)制中的錯(cuò)誤,或不同物種之間的交配,使染色體數(shù)量翻倍,導(dǎo)致絕大多數(shù)基因的重復(fù)。這些重大錯(cuò)誤成為加速發(fā)展的主要力量之一。

      骨魚基因組進(jìn)化的奧秘

      與僅有一組基因的生物相比,具有額外基因組的生物可以更快地累積和測試突變,并且選擇壓力更小。即使另一個(gè)拷貝變異變得有害或無用,基因的一個(gè)拷貝也可以維持細(xì)胞的正常功能。其他可能的替代方案是當(dāng)其中一個(gè)基因獲得全新功能,或兩個(gè)基因開始專門化時(shí),每個(gè)基因都接管祖先功能的某一部分。

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      冗余在本質(zhì)上是常見的,例如許多人類基因存在于幾個(gè)拷貝中。但是,過多的冗余會(huì)影響效率。因此,每個(gè)全基因組復(fù)制事件之后都是重復(fù)基因的丟失。

      由沖繩科學(xué)技術(shù)研究生院(OIST),琉球大學(xué),東北大學(xué)和日本大學(xué)的科學(xué)家在美國國家科學(xué)院院刊(PNAS)上發(fā)表的一份新的合作論文提出了一份相位數(shù)學(xué)模型描述了在全基因組復(fù)制后兩個(gè)不同時(shí)間尺度上的基因丟失模式。這項(xiàng)研究由Jun Inoue博士開始,他現(xiàn)在是OIST數(shù)學(xué)生物學(xué)部的一名科學(xué)家,現(xiàn)任東北大學(xué)的助理教授Yukuto Sato和現(xiàn)任琉球大學(xué)副校長的Mutsumi Nishida教授。他們在東京大學(xué)合作,專注于硬骨魚類,最大的一群骨魚(圖1)。這些魚在大約3億年前經(jīng)歷了自己特定的全基因組復(fù)制。“相比之下,人類譜系中最后一次全基因組重復(fù)發(fā)生在大約5億年前,而且追蹤非常困難,”數(shù)學(xué)生物學(xué)部主任Robert Sinclair教授解釋道。

      這項(xiàng)工作需要開發(fā)新的計(jì)算工具和數(shù)學(xué)工具,每個(gè)工具都適應(yīng)先前確定的物種的進(jìn)化歷史。由研究小組開發(fā)的這些工具可以應(yīng)用于任何類型的生物體(包括人類)中的全基因組重復(fù)的其他病例。

      基因組批量編輯

      比較斑馬魚的基因組和日本常見的魚類 - 兩個(gè)遠(yuǎn)距離相關(guān)的物種,具有2.5億年的獨(dú)立進(jìn)化(圖2A) - 顯示它們非常相似(圖2B)。“它們的形狀,棲息地和繁殖模式非常不同,這表明硬骨魚類基因組的基本結(jié)構(gòu)是在硬骨魚物種主要多樣化之前建立的,”井上博士說。其他七種研究得很好的魚類的基因組分析支持這一結(jié)論。

      該研究的結(jié)果表明,在全基因組復(fù)制事件后的前6000萬年中,大約80%的重復(fù)基因丟失(圖2C)。考慮到大約5億年前第一批脊椎動(dòng)物出現(xiàn)在地球上(圖2A),6千萬年是非常短的時(shí)間。井上博士表示基因組減少可能發(fā)生的速度更快。“我們正在等待鰻魚基因組被完全解碼以檢驗(yàn)這一假設(shè),”他說。鰻魚及其親屬是在硬骨魚特異性全基因組復(fù)制后與大多數(shù)硬骨魚類分離的第一組。鰻魚與其他硬骨魚類的比較最終會(huì)讓所有魚類的進(jìn)化更加清晰。

      丟失冗余基因的想法并不新鮮; 然而,一個(gè)重要的新結(jié)果是“我們發(fā)現(xiàn)了證據(jù)表明基因在全基因組復(fù)制后迅速大量處理,并導(dǎo)致基因組的快速重塑,”辛克萊教授說。在第一階段,如果相鄰基因或甚至大染色體片段的簇?zé)o用或有問題,則它們可能已被刪除。有趣的是,在這個(gè)快速階段,許多主要生活硬骨魚類的多樣化并未發(fā)生(圖2A)。

      第二階段的特征是基因丟失較慢(圖2C)??茖W(xué)家們提出,如果每個(gè)拷貝變得必不可少,一些配對(duì)基因就會(huì)被保留。其他重復(fù)基因繼續(xù)丟失,但大多是一個(gè)接一個(gè)。這個(gè)過程一直持續(xù)到今天。進(jìn)化永不停止!

      為本研究開發(fā)的基因組分析方法將為更好地理解進(jìn)化鋪平道路,包括我們自己的進(jìn)化。

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