معلومة

هل احتمالات الطفرات متماثلة؟

هل احتمالات الطفرات متماثلة؟


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

لفرضية هذا السؤال ، لنفترض أن هناك أليل A وأليل ب. الأليل A لديه احتمال P للتحور إلى الأليل B في الإطار الزمني المحدد.

هل صحيح أيضًا أن احتمال أن يتحول P إلى الأليل A في الأليل B؟


الإجابة المختصرة هي لا ، هناك عدم تجانس في معدل تحور النيوكليوتيدات المختلفة إلى بعضها البعض. هذه بشكل عام خاصية من خصائص الكيميائيات المختلفة (على الرغم من أنني لست خبيرًا في هذا). لذلك ، ليس من المنطقي أن نتحدث عن وجود الأليلات $ p $ أو $ q $ كما نفعل في معظم علم الوراثة السكانية ، لأن النيوكليوتيدات الفعلية (سواء كانت A أو C أو G أو T تحدث فرقًا).

هذا مهم في مجالات مثل علم الوراثة ، حيث يقوم الناس بالبناء مصفوفات الاستبدال الذي يصف المعدل الذي تتغير به قاعدة في تسلسل ما إلى نيوكليوتيد آخر. حاليًا ، من الممكن تقدير معلمات المصفوفة من البيانات التجريبية بسهولة نسبيًا.

على سبيل المثال ، في أحد أقدم النماذج وأكثرها بساطة ، قدم Kimura (1980) مصفوفة تحتوي على معلمتين - أحدهما لمعدل طفرة بدائل الانتقال (A / C -> G / T ، على الأرجح) وواحد لـ معدل الانقلابات (A / G -> T / C ، أقل احتمالا). أصبحت الأساليب اللاحقة أكثر تعقيدًا بشكل تدريجي ، والتي تفسر على سبيل المثال الخصائص الأمينية / الكيتونية المختلفة للنيوكليوتيدات المختلفة. نموذج فلسنشتاين (1981) يفسر تردد التوازن للنيوكليوتيدات المستهدفة. يُسمح أيضًا بقيم الاستبدال هذه بالتنوع عبر الوقت وكذلك داخل شجرة النشوء والتطور (مثل Yang 1994).


مراجع


كيمورا ، موتو. "طريقة بسيطة لتقدير المعدلات التطورية للبدائل الأساسية من خلال الدراسات المقارنة لتسلسلات النيوكليوتيدات." مجلة التطور الجزيئي 16.2 (1980): 111-120.

فيلسنشتاين ، جوزيف. "الأشجار التطورية من تسلسل الحمض النووي: نهج الاحتمال الأقصى." مجلة التطور الجزيئي 17.6 (1981): 368-376. APA

يانغ ، زيهينج. "الحد الأقصى من تقدير النشوء والتطور من تسلسل الحمض النووي بمعدلات متغيرة عبر المواقع: الطرق التقريبية." مجلة التطور الجزيئي 39.3 (1994): 306-314.


يشير تباين العبء الطفري في الأنسجة البشرية السليمة إلى فصل خيطي غير عشوائي ويسمح بقياس معدلات الطفرات الجسدية

تفترض فرضية الخيط الخالد أن الخلايا الجذعية يمكن أن تنتج ذرية متمايزة مع الحفاظ على خيط القالب الأصلي ، وبالتالي تجنب تراكم الطفرات الجسدية. ومع ذلك ، فإن القياس الكمي لمدى الفصل غير العشوائي في خيوط الحمض النووي في الخلايا الجذعية البشرية لا يزال صعبًا في الجسم الحي. نوضح هنا أن تغيير متوسط ​​وتباين العبء الطفري مع تقدم العمر في الأنسجة البشرية السليمة يسمح بتقدير احتمالات الفصل بين الخيوط ومعدلات الطفرات الجسدية. قمنا بتحليل بيانات التسلسل العميق من القولون البشري السليم والأمعاء الدقيقة والكبد والجلد والدماغ. وجدنا فصلًا فعالًا للغاية في حبلا الحمض النووي غير العشوائي في جميع أنسجة البالغين (متوسط ​​احتمال فصل حبلا: 0.98 ، حدود الخطأ المعيارية (0.97 ، 0.99)). في المقابل ، تم تقليل كفاءة الفصل غير العشوائي إلى 0.87 (0.78،0.88) في الأنسجة العصبية أثناء التطور المبكر ، مما يشير إلى توسعات تجمع الخلايا الجذعية بسبب التجديد الذاتي المتماثل. اختلفت معدلات الطفرات الجسدية الصحية عبر أنواع الأنسجة ، حيث تراوحت من 3.5 × 10 9 / bp / الانقسام في الأمعاء الدقيقة إلى 1.6 × 10 −7 / bp / الانقسام في الجلد.


لمزيد من المراجعات التفصيلية لتفسيرات الاحتمال ، انظر Gillies (2000a)، Galavotti (2005) and Hájek (2012).

في الأدبيات ، غالبًا ما يُفترض أن من خلال التماسك de Finetti يعني الاتساق (Howson 2008 Dickey et al. 2009 Vineberg 2011) ، لكن Berkovitz (2014) يجادل بأن هذا الافتراض غير مبرر.

إن الخلط بين الوضع الأنطولوجي للمصطلحات النظرية وطريقة تقييمها وقيمها كأدوات ليس خاصًا بتفسير نظرية دي فينيتي (Berkovitz 2014). في المناقشات حول الذرائعية ، من الشائع ربط القيمة الأداتية للمسلمات النظرية بوضعها الوجودي. وهكذا ، على سبيل المثال ، يُقال أنه في ظل الذرائعية ، فإن النظريات قادرة (في أحسن الأحوال) على استيعاب ظواهر ملحوظة معروفة وغير قادرة على عمل تنبؤات جديدة. يفسر Psillos (1999 ، ص 29) Duhem على أنه يجادل على هذا المنوال. "نقطة دوهيم هي حقيقة أن بعض النظريات تولد رواية لا يمكن تفسير التنبؤات على أساس فهم ذرائعي بحت للنظريات العلمية. كيف يمكن للمرء أن يتوقع تصنيفًا تعسفيًا (مصطنعًا) لمجموعة من القوانين التجريبية المعروفة ، أي تصنيف يعتمد فقط على اعتبارات الملاءمة - هل من المحتمل أن يكون قادرًا على الكشف عن ظواهر غير متوقعة في العالم؟ " الافتراض المسبق هو أن الحالة الأنطولوجية للمصطلحات النظرية تحدد قدرتها على توليد تنبؤات جديدة. لكن هذا الافتراض المسبق يطرح السؤال ضد الذرائعية بشكل عام ومذهب دي فينيتي بشكل خاص (Berkovitz 2014).

من أجل الإيجاز ، في ما يلي "التردد" نعني التردد النسبي.

لمناقشة هذا المبدأ في سياق نظريات النزعة طويلة المدى ، انظر بيركوفيتز (2015 ، القسم 3.5).

ومع ذلك ، لا يمكن اعتبار نظريته كتفسير لحساب الاحتمالات لأنه ينتهكها.

للحصول على مناقشة مفصلة لنظريات النزعة ، انظر Berkovitz (2015).

يصوغ لويس (1986 ، ص 87) المبدأ الأساسي على النحو التالي: ج أن تكون أي وظيفة مصداقية أولية معقولة. يترك ر يكون في أي وقت. يترك x يكون أي رقم حقيقي في فاصل الوحدة. يترك X يكون الافتراض أن الفرصة ، في الوقت المناسب ر، من أعقد يساوي x. يترك ه يكون أي اقتراح متوافق مع X هذا مقبول في الوقت المناسب ر. ثم (C (A / XE) = x ) ". ج هو مقياس غير سلبي ، طبيعي ، مضاف بشكل نهائي محدد في جميع الافتراضات (مجموعات من العوالم) ، و ه هو مقبول في الوقت المناسب ر إذا كان يحتوي فقط على المعلومات التي تؤثر على مصداقية أ يأتي كليا عن طريق المصداقية حول فرصة أ.

على عكس Strevens و Rosenthal ، يعتزم Abrams أن ينطبق تفسيره على كل من العمليات الحتمية وغير الحتمية.

الاحتمال الشرطي القياسي أ منح ب يتم تعريفه على أنه نسبة الاحتمال غير المشروط لـ أ & أمبير إلى الاحتمال غير المشروط ب: ( < mathord < يسار / < فانتوم <>> صحيح. kern-0pt> > ) .

لمناقشة هذه الحجج ، انظر بيركوفيتز 2015 ، الطوائف. 5.2–5.3 والمراجع فيها.

لمناقشة نقدية لهذا القرار ، انظر بوب (1975) وبوب وبيتوفسكي (1985).

للحصول على أمثلة للتفسيرات الذاتية لاحتمالات إدارة الجودة ، انظر Caves et al. (2002 أ ، ب ، 2007) ، وبيتوفسكي (2003) وبيركوفيتز (2012).

تنص FTNS على أن "معدل الزيادة في لياقة أي كائن حي في أي وقت يساوي التباين الجيني في اللياقة في ذلك الوقت" (فيشر 1930 ، ص 35). أي أن معدل تغير السكان في متوسط ​​اللياقة بسبب الانتقاء الطبيعي يساوي التباين الجيني الإضافي. من المهم التأكيد هنا على حقيقة أن معدل التباين لمتوسط ​​الملاءمة يزداد بالضرورة ، لذا فإن المبدأ يفرد أ اتجاه في الطبيعة ، مثل القانون الثاني في TD.

من وجهة النظر الكلاسيكية ، تحدث هذه العملية بشكل أساسي على مستوى الأليلات.

مفهوم مشابه بشكل صريح ، "الانجراف البيئي" ، تم صياغته في بيئة المجتمع بواسطة Hubbell (2001).

"[N] الانتقاء الأذيني ، الذي يعمل على الاختلاف الموروث الذي توفره الطفرات وإعادة تركيب دستور جيني مندل ، هو الوكالة الرئيسية للتطور البيولوجي." كانت الرسالة من هكسلي إلى ماير تهدف إلى شرح التوجه العام للكتاب التطور كعملية، التي ساهم فيها ماير (انظر Huxley et al. 1954).

كما يلاحظ لاندسمان (2009 ، ص 60) ، فإن الموقف البراغماتي الذي اتخذه معظم الفيزيائيين هو أن الاحتمالات في قاعدة بورن يجب تفسيرها على أنها ترددات طويلة المدى.

تقريبًا ، توجد دالة موجية فعالة للنظام عندما يحدث فك الترابط "الكافي" بين النظام وبيئته (انظر Dürr et al. 1992 Callender 2007).


نتائج

توزيع محتوى G + C

بفضل توفر عدد متزايد من الجينومات البكتيرية الكاملة ذات المحتوى العالي من G + C ، كان هناك توزيع تمثيلي لمحتوى G + C في مجموعة البيانات (الجدول 1) ، وقيم محتوى G + C في مواضع الكودون الثالثة (ص3، كما تم تعريفه سابقًا في [11] انظر أيضًا المواد والطرق) ، في مواضع الكودون الأول والثاني بمتوسط ​​(ص12) ، وفي الفضاءات الجينية (GC IGR) ، متسقة مع النتائج المعروفة سابقًا [10،11] من حيث نطاق توزيعها والعلاقة بينهما (الشكل 4). إنتراجينوميك ص3 توزيعات جميع الأنواع التي تم فحصها (يتم تقديم جميع الرسوم البيانية في الجداول في ملفات بيانات إضافية تحت علامة `` GCorder '') أحادية الشكل وضيقة لفئة رئيسية من الجينات التي تضم أكثر من 90 ٪ من إجمالي الجينات ، على الرغم من المتوسط ص3 تختلف القيم بشكل كبير بين الأنواع. تظهر بعض الأنواع نثر ص3 توزيع. على وجه الخصوص ، كانت دراسة سابقة لـ 254 جينًا في الزائفة [7] كشف عن فئة ثانوية كبيرة من الجينات (28٪) تشكل مسارًا نحو محتوى أقل من G + C (الجينات ذات ص3 & lt 0.75). في دراستنا الحالية لـ 5255 جينًا ، فئة الجينات الثانوية (ذات ص3 & lt 0.75) 8٪ فقط من الإجمالي ، مما يشير إلى أن العينة السابقة كانت منحازة نحو الصنف الثانوي. علاوة على ذلك ، فإن عرض التوزيع (الانحراف المعياري) لغالبية الجينات يكون أضيق في الأنواع ذات النطاقين المتطرفين ص3 من أولئك الذين لديهم نطاقات متوسطة. هذه الميزات من ص3 يتوقع التوزيع من نظرية معدلات الطفرات ثنائية الاتجاه وتوازنها [8]. في هذه النظرية ، معدلات الطفرات ، ش (GC → AT) و الخامس (AT → GC) ، سيؤدي إلى محتوى G + C (ص3) عند توازن الخامس/(ش+الخامس). الانحراف المعياري المتوقع هو

توزيع محتوى G + C في مجموعة البيانات. كان محتوى G + C للكروموسومات البكتيرية الـ 51 قيد التحليل متغيرًا بدرجة كبيرة من 25.5 ٪ في Ureaplasma urealyticum الكروموسوم إلى 67.9٪ في هالوباكتيريوم sp. ، مع توزيع أكبر في مواضع الكودون الثالثة (x-محور ص3 من 11.2٪ إلى 88.0٪) مقارنة بالمساحات الجينية (ذ-محور GCIGR من 15.5٪ إلى 63.4٪) مقارنة بالمركزين الأول والثاني (ذ-محور ص12 من 33.4٪ إلى 62.2٪) كما هو متوقع [10،11]. منحدرات الانحدار (أو قيم) وانحرافاتها المعيارية لـ ص12 و GCIGR كانت 0.343 ± 0.021 و 0.586 ± 0.024 على التوالي.

أين ب هو متوسط ​​عدد مواضع الكودون الثالثة لكل جين [8].

الفرق في محتوى G + C بين السلاسل الرائدة والمتأخرة

فروق ذات دلالة إحصائية عالية (ص & لتر 0.01) بوصة ص3 بين تسلسلات الترميز الموجودة على السلاسل الرائدة والمتأخرة تم العثور عليها في 23 من أصل 43 كروموسوم. في معظم الحالات (21 من أصل 23) جينًا على الخيط الرئيسي وجد أن الجينات أقل ص3 المحتوى من تلك الموجودة على واحدة متخلفة. (كان هناك استثناءان المفطورة التناسلية، والتي من المعروف أن لها سلوكًا غريبًا فيما يتعلق بمحتوى G + C [5،6] ، و Caulobacter الهلال.) على حد علمنا ، هذه هي المرة الأولى التي يتم فيها الإبلاغ عن مثل هذا الاختلاف المنهجي ، لكن لاحظ أن الاختلافات كانت دائمًا صغيرة جدًا. كان الحد الأقصى 0.035 فقط ، للفرق في ص3 محتوى السلاسل الرائدة والمتأخرة من ضمة الكوليرا كروموسوم 2 ، مقارنة بمتوسط ​​0.768 ص3 الفرق بين هالوباكتيريوم ص. و Ureaplasma urealyticum، أو النطاق المقبول 0.050 لتعدد الأشكال الجينومي لمحتوى G + C [57]. لم يكن هناك ارتباط كبير بين المتوسط ص3 والفرق في ص3 بين مجموعتي الجينات. تم العثور على اختلاف كبير في محتوى G + C بين التسلسل الرئيسي والمتأخر في خمسة كروموسومات فقط للمناطق الكبيرة بين الجينات ، وثلاثة كروموسومات للمساحات الصغيرة بين الجينات.

تحيزات PR2 في تسلسل الترميز

من بين 43 كروموسومًا ، كانت الاختلافات في تحيزات PR2 بين المجموعات الرائدة والمتأخرة كبيرة للغاية (ص & lt 0.01) في 39 كروموسوم لـ G3/ (جي3+ ج3) وفي 34 لـ A3/(أ3+ ت3) وفي 32 كروموسومًا في نفس الوقت G3/ (جي3+ ج3) و أ3/(أ3+ ت3) (انظر ملفات البيانات الإضافية). في تحليل مؤامرة التحيز PR2 ، وجدنا نمطًا عامًا لـ x1 & GTx2 و ذ1 & ltذ2، كما هو الحال في الشكل 2 ب ، مما يعني أن تسلسل الترميز في الشريط الرئيسي يحتوي على G أعلى3/ (جي3+ ج3) القيم و A الأدنى3/(أ3+ ت3) عن تلك الموجودة على الشريط المتأخر: تم إثراء تسلسلات التشفير الرائدة في قواعد كيتو (G و T) في موضع الكودون الثالث مقارنة بتسلسلات التشفير المتأخرة. ومع ذلك ، كانت هناك استثناءات لهذا الاتجاه العام: من أصل 39 كروموسومًا كانت مهمة للغاية بالنسبة لـ G3/ (جي3+ ج3) ، كانت جميعها ذات قيم أعلى في الخيط الرئيسي ، ولكن من أصل 34 كروموسومًا كانت ذات أهمية كبيرة لـ A.3/(أ3+ ت3) ، ثلاثة كروموسومات لا تتبع الاتجاه العام (المكورات اللبنية و المكورات العنقودية الذهبية سلالات Mu50 و N315). يتم فصل تسلسلات التشفير الرائدة والمتأخرة في مخططات PR2 كما هو متوقع في ظل التأثيرات المرتبطة بالنسخ المتماثل ، وتكون المجموعة الرائدة دائمًا تقريبًا أسفل يمين المجموعة المتأخرة. ومع ذلك ، فإن مدى فصل المجموعات يختلف باختلاف الأنواع. النوعان الأكثر تطرفًا هما B. burgdorferi، حيث يتم حل مجموعتي الجينات تمامًا ، و M. genitalium، حيث تتداخل المجموعتان بشكل كامل تقريبًا (الشكل 5). كانت الأنواع الأخرى ذات الاختلاف المذهل في مؤامرات PR2 الكلاميديا ​​مريداروم, المتدثرة الحثرية و اللولبية الشاحبة. من أصل 43 كروموسومًا ، فإن التحيز المتبقي ب ثانيًا كانت موجهة في معظم الحالات كما في الشكل 2 ج ، مع xج & lt 0.5 (الكل باستثناء Pyrococcus abyssi و T. الشاحبة) و ذج & lt 0.5 (الكل باستثناء Thermotoga maritima). المساهمة النسبية للتحيز المقترن بالنسخ المتماثل (ب أنا) إلى التحيز الكلي (ب أنا زائد ب ثانيًا) تراوحت بين 6٪ (الميكوبلازما الرئوية) إلى 86٪ (B. burgdorferi) بمتوسط ​​قيمة 52٪.

مثال على النتائج التفصيلية لحالتين متطرفتين مع B. burgdorferi (يسار) و M. genitalium (حق). (أ) ص3-ص12 مؤامرة لتسلسل الترميز (ب) قطعة PR2 في موضع الكودون الثالث (ج) مؤامرة PR2 في مساحات كبيرة بين الجينات. يتم تمثيل تسلسلات المجموعة الرائدة بواسطة الدوائر السوداء ، والمتأخرة عن طريق الدوائر البيضاء.

تحيزات PR2 في مناطق جينية كبيرة

من بين 43 كروموسومًا ، كانت الاختلافات في تحيزات PR2 بين المجموعات الرائدة والمتأخرة كبيرة للغاية (ص & lt 0.01) في 36 كروموسوم لـ G / (G + C) وفي 34 كروموسوم لـ A / (A + T) وفي 32 كروموسومًا في وقت واحد G / (G + C) و A / (A + T) (انظر الجدول في ملفات بيانات إضافية). جميع الكروموسومات الـ 36 ذات الأهمية العالية لـ G / (G + C) لها قيم أعلى في الخيط الرئيسي (أي ، x1 & GTx2 كما في تسلسل الترميز). من بين 34 كروموسومًا شديد الأهمية لـ A / (A + T) ، كان لدى 28 كروموسومًا قيمًا أقل في الخيط الرئيسي (أي ، ذ1 & ltذ2 كما في تسلسل الترميز). كانت الاستثناءات العصوية الرقيقة, Bacillus halodurans, L. اللاكتيس, بكتريا المكورة العنقودية البرتقالية سلالات Mu50 و N315 و الأبراج العقدية. كان توزيع المناطق بين الجينات في مؤامرة PR2 كما هو متوقع في ظل التأثيرات المرتبطة بالنسخ المتماثل (الشكل 3 أ) ، وهو مرئي بشكل خاص في حالة B. burgdorferi (الشكل 5 ج). على عكس موضع الكودون الثالث ، فإن المجموعات الرائدة والمتأخرة تتجمع بشكل متماثل حول النقطة المركزية لمؤامرة انحياز PR2. في المناطق الجينية ، كلاهما xج و ذج كانت دائمًا قريبة من 0.5 ، بحيث يكون التحيز المتبقي ب ثانيًا كانت دائما قريبة من الصفر. المساهمة النسبية للتحيز المقترن بالنسخ المتماثل (ب أنا) إلى التحيز الكلي (ب أنا زائد ب ثانيًا) كانت عالية جدًا ، في المتوسط ​​90٪ ، وتراوحت بين 88٪ (هيليكوباكتر بيلوري) إلى 99.6٪ (B. الرقيقة) في المناطق الجينية للأنواع ذات الأهمية ب أنا القيم.

تحيزات PR2 في المناطق غير المترجمة المحتمل نسخها

من بين 43 كروموسومًا ، كانت الاختلافات في تحيزات PR2 بين المساحات الجينية الصغيرة الرائدة والمتأخرة بين الجينات ذات التوجه المشترك شديدة الأهمية (ص & lt 0.01) في 26 كروموسوم لـ G / (G + C) وفي 7 كروموسومات لـ A / (A + T) وفي 7 كروموسومات لكل من G / (G + C) و A / (A + T) معًا (انظر الجدول في ملفات بيانات إضافية). أظهرت جميع الكروموسومات الـ 26 ذات الاختلاف الكبير في G / (G + C) نفس النمط الموجود في مواضع الكودون الثالثة في تسلسل الترميز باستخدام x1 & GTx2. من بين الكروموسومات السبعة ذات الأهمية العالية لـ A / (A + T) ، أظهرت جميعها نفس النمط كما في مواضع الكودون الثالثة في تسلسل الترميز باستخدام ذ1 & ltذ2، ماعدا B. الرقيقة و S. المقيحة. من أصل 43 كروموسوم ، اتجاه التحيز المتبقي ب ثانيًا لم يظهر أي اتجاه واضح (فقط 31 كروموسومًا كان لديهم xج & GT 0.5 و 23 ذج & gt 0.5 سيكون الاتجاه ، إن وجد ، في الاتجاه المعاكس ، كما هو الحال في مواضع الكودون الثالثة). المساهمة النسبية للتحيز المقترن بالنسخ المتماثل (ب أنا) إلى التحيز الكلي (ب أنا زائد ب ثانيًا) تراوحت بين 10٪ (جرثومة المعدة سلالة 26695) إلى 93٪ (اسيدوفيلوم ثيرموبلازما) بمتوسط ​​قيمة 58٪.

مقارنة بين مواضع الكودون الثالث والفراغات الجينية

الاختلافات بين تحيزات PR2 في المناطق الجينية بين السلاسل الرائدة والمتأخرة (ب أنا) بشكل كبير وعالي الارتباط مع تحيزات PR2 في موضع الكودون الثالث كما يتضح من معامل الانحدار البالغ 0.6 تقريبًا ومعامل الارتباط (r 2 = 0.77) بين 43 كروموسومًا (الشكل 6). كان الارتباط لا يزال مهمًا عند الحد الأقصى B. burgdorferi تمت إزالته من التحليل (r 2 = 0.68). فاصل الثقة 95٪ لقيمة منحدر خط الانحدار [0.50-0.71] أقل من 1 ، مما يعني أن التحيزات المرتبطة بالتكرار كانت أصغر بشكل ملحوظ في المناطق الجينية مقارنة بمواضع الكودون الثالث. كانت قيمة المنحدر هذه قريبة جدًا من القيمة التي تم الحصول عليها لخط الانحدار بين محتوى G + C في المناطق الجينية مقابل مواقع الكودون الثالثة (الشكل 4).

مقارنة المساهمة المطلقة للتحيز المرتبط بالنسخ المتماثل ب أنا بين مواقع الكودون الجيني والثالث.

العلاقة بين P.3والتحيزات المرتبطة بالتكرار

إذا تم تحديد الاختلافات في محتوى G + C بين الأنواع بواسطة ضغط الطفرة غير المتماثل المرتبط بالنسخ المتماثل ، يتوقع المرء وجود ارتباط بين مدى تحيز PR2 ومحتوى G + C ومع ذلك ، لا يوجد ارتباط كبير بين ب أنا في تسلسل الترميز و ص3 تم العثور عليها (الشكل 7).

الارتباط بين محتوى GC ومدى تحيزات الجدائل في مواضع الكودون الثالثة.


مناقشة

على عكس النماذج السابقة ، يشتمل نموذجنا الرياضي على جميع المراحل ذات الصلة التي قد تتراكم فيها الطفرات الجسدية في الأنسجة ومن خلال توفير طريقة لتقدير معدل الطفرة الجسدية الخلفية مباشرةً من بيانات التسلسل. يتم التحقق من صحة تنبؤاته من خلال الارتباطات بين العمر وعدد الطفرات بين المرضى الذين يعانون من نفس نوع الورم. بالإضافة إلى الارتباطات الموضحة أعلاه ، وجدنا ارتباطات بين العمر وعدد الطفرات أيضًا في مجموعات البيانات الأصغر: الورم الأرومي الدبقي (المرجع 11 ، ص = 0.035) والورم الأرومي النخاعي (المرجع 12 ، ص = 0.00027). وبالمثل ، تم الإبلاغ عن ارتباط كبير في ورم الخلايا البدائية العصبية (10). ومع ذلك ، في سرطانات الثدي ، لم يكن هناك ارتباط بين عدد الطفرات والعمر (20) ، ص = 0.33 (مستقبلات هرمون الاستروجين إيجابية) و ص = 0.14 (مستقبلات هرمون الاستروجين سالبة) ، على الرغم من حقيقة أن الخلايا الظهارية للثدي تتجدد ذاتيًا. من الممكن أن يكون تجديد الخلايا الظهارية للثدي متغيرًا بدرجة كبيرة بين الأفراد ، نظرًا لأنه يعتمد على الحالة الهرمونية ، وعدد حالات الحمل ، وتاريخ الرضاعة الطبيعية ، وما إلى ذلك. وهذا من شأنه أن يحجب أي علاقة بين عمر التشخيص وعدد الطفرات. وبالمثل ، في سرطان الغدة الدرقية المصلي عالي الدرجة في المبيض (TCGA ، 317 مريضًا) ، لم نجد ارتباطًا مهمًا (ص = 0.21).

بالمعنى الدقيق للكلمة ، يتنبأ نموذجنا بوجود ارتباط مع عدد تجديدات الأنسجة بدلاً من العمر في حد ذاته. فقط عندما تكون معدلات تجديد الأنسجة متسقة نسبيًا بين الأفراد ، فمن المتوقع وجود ارتباطات كبيرة بين العمر والطفرة.

في الختام ، تشير نتائجنا إلى أنه في المرضى العاديين الذين يعانون من سرطانات الأنسجة المتجددة ذاتيًا ، حدث جزء كبير من الطفرات الجسدية قبل بدء الورم. في مرضى سرطان القولون والمستقيم وسرطان المبيض وسرطان القولون والمستقيم متوسط ​​العمر ، يبدو أن نصف أو أكثر (68٪ ، 57٪ ، 51٪ على التوالي) من الطفرات الجسدية للركاب قد حدثت قبل بدء الورم.

هذه النتائج لها آثار كبيرة على تفسير العدد الكبير من دراسات السرطان على مستوى الجينوم التي يتم إجراؤها الآن. إنها تعزز فكرة أن معظم الطفرات الجسدية التي لوحظت في أورام البالغين الشائعة لا تلعب أي دور سببي في الأورام التي حدثت في الواقع في الخلايا الطبيعية تمامًا قبل البدء. تشير أيضًا إلى أنه يجب مراعاة عمر المريض في التحليلات الإحصائية لبيانات التسلسل. قد توفر بيانات التسلسل لأورام المرضى الأصغر سنًا تمييزًا أكثر موثوقية لطفرات السائق عن طريق تقليل "الضوضاء" الناتجة عن تراكم طفرات الركاب التي تحدث في الأنسجة الطبيعية مع تقدم الأفراد في العمر.


احتمال تثبيت الطفرات المفيدة

يعد احتمال التثبيت ، وهو احتمال أن يصل تواتر أليل معين في مجموعة سكانية ما إلى الوحدة في نهاية المطاف ، أحد أحجار الزاوية في علم الوراثة السكانية. في هذه المراجعة ، نقدم لمحة تاريخية موجزة عن الأساليب الرياضية المستخدمة لتقدير احتمالية تثبيت الأليلات المفيدة. ثم نركز بعد ذلك على الأعمال الأحدث التي خففت من بعض الافتراضات الرئيسية في هذه الأوراق المبكرة ، حيث نقدم تقديرات لها قابلية تطبيق أوسع لكل من الإعدادات الطبيعية والمخبرية. في القسم الأخير ، نتناول إمكانية العمل المستقبلي الذي قد يسد الفجوة بين النتائج النظرية حتى الآن والنتائج التي يمكن تطبيقها بشكل واقعي على التطور التجريبي للمجموعات الميكروبية. هدفنا هو تسليط الضوء على التنبؤات الملموسة والقابلة للاختبار التي نشأت من الأدبيات النظرية ، بهدف زيادة تحفيز التفاعل الذي لا يقدر بثمن بين النظرية والتجربة.

1 المقدمة

علم الوراثة الرياضية للسكان هو مجال ذو أدب تاريخي غني للغاية. تم طرح الأسئلة الأولى حول توزيعات تردد الجينات في شكل تحليلي بواسطة دراسات فيشر المستقلة أجراها رايت وهالدين. شكل فيشر وهالدين ورايت معًا أسس هذا المجال ويشار إليهم باسم "الثالوث العظيم" (كرو 1994) لعلم الوراثة السكانية. تعتبر أعمال هؤلاء المؤلفين (فيشر 1922 ، 1930 هالدين 1927 رايت 1931) بمثابة الأوراق الكلاسيكية في هذا المجال.

إحدى الأفكار المركزية التي تناولها هؤلاء المؤلفون هي احتمال التثبيت: احتمال أن يصل تواتر أليل معين في مجموعة سكانية في النهاية إلى 100 في المائة. من الناحية الرياضية ، هناك عدة طرق لاحتمالات تثبيت الحوسبة ، واستمر الاهتمام بهذه المشكلة لمدة قرن تقريبًا: تمت كتابة الأوراق الأولى في أوائل العشرينات من القرن الماضي ، وكان هناك تقدم مهم في كل عقد منذ ذلك الحين. من الناحية التجريبية ، يعد احتمال التثبيت ضروريًا لتقدير المعدل الذي قد يتكيف به السكان مع بيئة متغيرة ، أو معدل فقدان التنوع الجيني أو معدل ظهور مقاومة الأدوية.

شهدت السنوات العديدة الماضية تقدمين رئيسيين في هذا المجال. أولاً ، تم إحراز عدد من التطورات النظرية المهمة والرائعة ، كل منها يقربنا خطوة واحدة من التنبؤات النظرية التي قد تكون ذات صلة بمجموعة المختبرات "الحقيقية". ثانيًا ، بالتوازي مع هذا الجهد ، تقدمت التقنيات التجريبية في التطور الميكروبي لدرجة أنه يمكن متابعة مصير سلالة متحولة جديدة داخل مجموعة سكانية خاضعة للرقابة على مدى عدة أجيال. وهكذا ، فإن هذه التجارب على وشك أن تكون قادرة على اختبار تنبؤاتنا النظرية لاحتمالية التثبيت - وهي تنبؤات لم تختبر في كثير من الحالات لمدة 80 أو 90 عامًا. هذا مثير للغاية.

على الرغم من أن الطفرات المحايدة والضارة قد تصل أيضًا إلى التثبيت في مجموعات محدودة ، في المراجعة التالية سنقتصر اهتمامنا على الطفرات المفيدة. الميزة الانتقائية ، س، من الطفرة المفيدة يتم تعريفها عادةً للأحاديات على النحو التالي: إذا كان لدى كل فرد من النوع البري في المتوسط دبليو ذرية لكل جيل ، لدى كل فرد متحور في المتوسط دبليو(1+س) النسل. خلال هذه المراجعة ، سنفترض أن هذا التعريف لـ س يحمل ، ما لم ينص على خلاف ذلك. من أجل البساطة ، سنستخدم للأفراد ثنائي الصبغة س للدلالة على ميزة الزيجوت المتغاير ، على الرغم من الترميز ح يستخدم أيضًا بشكل نموذجي.

في النموذج القطعي ، ستزداد الطفرة المفيدة النادرة في البداية في التردد في كل جيل ، والتثبيت مؤكد. ومع ذلك ، في الواقع ، يتقلب تواتر أي سلالة معينة بمرور الوقت. من المحتمل جدًا أن تتسبب هذه التقلبات ، "الانجراف الجيني" ، في انقراض السلالة المفيدة عندما يكون تواترها منخفضًا ، وتتطلب معالجة عشوائية. بمجرد أن يكون تواتر المسوخ كبيرًا بما فيه الكفاية ، يتم تقريب الزيادات الإضافية بشكل جيد بواسطة نموذج حتمي. وبالتالي ، فإن تقدير احتمالية التثبيت لطفرة مفيدة عادة ما يكون مكافئًا لتقدير احتمالية بقاء الطفرة على قيد الحياة أثناء الانجراف الجيني عندما تكون نادرة في البداية.

التوزيع الأساسي لـ س، أي توزيع التأثيرات الانتقائية لجميع الطفرات المفيدة المحتملة ، هو موضوع الاهتمام الحالي ، من الناحية النظرية والتجريبية على حد سواء. على الرغم من أنه خارج نطاق هذه المراجعة ، فإننا نحيل القارئ المهتم إلى العديد من الأوراق البحثية الحديثة (Rozen وآخرون. 2002 أور 2003 روكيتا وآخرون. 2005 Kassen & amp Bataillon 2006). من القضايا وثيقة الصلة ، أو حتى المتداخلة ، التكيف: معدل زيادة اللياقة أو المعدل الإجمالي الذي تنشأ فيه الطفرات المفيدة وتصبح ثابتة. في حين أن احتمالات التثبيت هي لبنات بناء أساسية في نماذج التكيف ، تتطلب هذه النماذج أيضًا مزيدًا من الافتراضات ، مثل التوزيع الأساسي للتأثيرات الانتقائية أو نموذج للجمع بين تأثيرات الطفرات المتعددة. إن تقدير معدل التكيف له مؤلفات غنية في حد ذاته ، ومرة ​​أخرى نحيل القارئ المهتم إلى بعض المراجع الرئيسية (Orr 1994، 2000 Wilke 2004 Desai & amp Fisher 2007 Goncalves وآخرون. 2007). نتطرق إلى هذه المسألة مرة أخرى في §5.3.

2. لمحة تاريخية

بشكل عام ، هناك ثلاث طرق لاحتمالات تثبيت الحوسبة. عندما يمكن تعداد مساحة حالة السكان (بالضبط عدد الأفراد الذين لديهم بالضبط النمط الجيني) ، يمكن لنهج سلسلة ماركوف تحديد احتمال التثبيت بالضبط. تم تحديد هذا النهج بشكل جيد للقارئ غير المتخصص بواسطة Gale (1990) ، وعادة ما يكون مجديًا فقط عندما يكون حجم السكان صغيرًا جدًا (ولكن انظر Parsons & amp Quince 2007أ,ب، تمت مناقشته في الفقرة 3.3). عندما يكون حجم المجتمع كبيرًا ، غالبًا ما يتم استخدام الأساليب القائمة على عمليات التفريع المنفصلة. تعتمد هذه الأساليب على نموذج "هالدين-فيشر" (فيشر 1922 ، 1930 هالدين 1927 ، 1932) ، والذي يعتمد في حد ذاته على عملية تفريع غالتون واتسون. نلاحظ أن أي نهج عملية متفرعة يوفر تقريبًا لاحتمال التثبيت الحقيقي ، لأنه يفترض أن عدد السكان من النوع البري كبير بما يكفي بحيث يكون مصير كل أليل متحور مستقلًا عن جميع الأليل الآخر. تم تطبيق هذا النهج على نطاق واسع وبنجاح على عدد من الأسئلة الحديثة المثيرة للاهتمام فيما يتعلق باحتمالية التثبيت (Athreya 1992 Haccou & amp Iwasa 1996 Lange & amp Fan 1997 Otto & amp Whitlock 1997 Wahl & amp Gerrish 2001 Johnson & amp Gerrish 2002 De Oliveira & amp Campos 2004 Wahl & amp DeHaan 2004 Champagnat & amp Lambert 2007). أخيرًا ، عندما يكون عدد السكان كبيرًا ويكون التغيير في تردد الجينات صغيرًا في كل جيل (أي أن الاختيار ضعيف) ، يمكن استخدام الطرق التي تتضمن تقريب الانتشار. تتبع هذه الأساليب نموذج "رايت فيشر كيمورا" الرائد (فيشر 1922 ، 1930 رايت 1931 ، 1945 كيمورا 1957 ، 1962) ، وهي أيضًا مستخدمة على نطاق واسع اليوم (Yamazaki 1977 Wahl & amp Gerrish 2001 Gavrilets & amp Gibson 2002 Whitlock 2003) . كما تم بذل جهود كبيرة نحو توحيد أو التوفيق بين الأساليب المنفصلة والمستمرة (Kimura & amp Ohta 1970 Otto & amp Whitlock 1997 Wahl & amp Gerrish 2001 Lambert 2006). سنناقش العديد من هذه الأوراق الحديثة بدورنا في الأقسام التالية.

النتيجة الأكثر شهرة فيما يتعلق باحتمالية التثبيت هي التقريب الشهير لـ Haldane ، الذي تم الحصول عليه من أجل الانتقاء الضعيف باستخدام عملية تفريع زمنية منفصلة. أظهر هالدين (1927) أن احتمال التثبيت النهائي ، π، من أليل مفيد من قبل π≈2س، عندما يكون الأليل موجودًا في البداية كنسخة واحدة في عدد كبير من السكان.

تعتمد نتيجة هالدين الأنيقة بالضرورة على عدد من الافتراضات المبسطة. حجم السكان كبير وثابت ، والأجيال منفصلة وعدد النسل الذي يساهم به كل فرد في الجيل التالي يتم توزيع بواسون. يخفي هذا التبسيط الأخير افتراضًا يعتمد عليه احتمال التثبيت بشكل حاسم: لا يمكن للأفراد في مثل هذه العملية المتفرعة أن يموتوا قبل أن ينجبوا ذرية. في الواقع ، يموت الأفراد في مثل هذه النماذج فقط بسبب عدم وجود ذرية. ولكن نظرًا لأن احتمال وجود ذرية صفرية يتم تحديده تمامًا من خلال متوسط ​​توزيع بواسون ، فلا مجال في نهج هالدين لتحديد احتمالية البقاء على قيد الحياة بشكل مستقل. سيصبح هذا مهمًا لأننا نراجع بعض الأعمال الحديثة التي تخفف من هذا الافتراض.

تم تعميم هذا العمل من قبل هالدين ، وكذلك رايت (1931) وفيشر (1992) ، لاحقًا في عدد من الاتجاهات المختلفة ، وعلى الأخص بواسطة كيمورا (كيمورا 1957 ، 1962 ، 1964 ، 1970 Kimura & amp Ohta 1970). كان نهج كيمورا هو استخدام تقريب الانتشار لنمذجة التغيرات الصغيرة ، على مدى أجيال عديدة ، في تردد أليل معين. لفهم النتيجة التأسيسية لكيمورا ، يجب أن نقدمها بإيجاز نه، حجم التباين الفعال للسكان. إذا تخيلنا مجموعة ثنائية الصبغيات حيث ، على سبيل المثال ، التزاوج ليس عشوائيًا أو نسبة الجنس ليست 1: 1 ، فإن هذه التأثيرات قد تغير التباين في عدد الأليلات الأبوية لكل أليل أبوي. نه هو حجم السكان "المثاليين" - عدد كبير من السكان بحجم ثابت ، يكون التزاوج فيه عشوائيًا ولدينا أعداد متساوية من الذكور والإناث - وهذا من شأنه أن يعطي نفس التباين مثل السكان الحقيقيين المعنيين. النتيجة الأكثر شهرة لكيمورا هي أن احتمال التثبيت النهائي ، π، من أليل بتردد أولي ص وتأثير انتقائي مضاف س يكون

بالنسبة للمجموعات ثنائية الصيغة الصبغية الكبيرة ، تشير المعادلة (2.1) إلى أن احتمال التثبيت لطفرة جديدة تنشأ كنسخة واحدة يتناقص مع زيادة أحجام السكان الفعالة. ومع ذلك ، فإن اضمحلال هذه الوظيفة سريع للغاية ، على سبيل المثال ، س= 0.01 ، حجم المجتمع 100 كافٍ بالفعل بحيث يكون المقام تقريبًا 1. بالنسبة لجميع التجمعات السكانية الصغيرة جدًا أو الطفرات المحايدة تقريبًا ، فإننا نجد ذلك π≈2sNه/ن لطفرة تحدث كنسخة واحدة. هكذا، π يعتمد على نسبة حجم السكان الفعال إلى حجم التعداد. ومن الواضح أيضا أن متى نه=ن، نحصل على تقريب هالدين π≈2س للتحديد الضعيف (هالدين 1927). على النقيض من ذلك ، فإن احتمال التثبيت لأليل موجود بتردد معين يزيد مع حجم السكان. (لاحظ ، مع ذلك ، أن نسخة واحدة من الأليل تتوافق مع تردد أصغر في عدد أكبر من السكان ، وبالتالي π≈2س لا يزال يحمل.)

ملاحظة أخيرة على التقريب π≈2sNه/ن هل هذا س يعكس الميزة الانتقائية للأليل المفيد ، بينما نه غالبًا ما يتناسب عكسياً مع التباين في عدد النسل. ينذر هذا بالعمل المهم لجيلسبي (1974 ، 1975) الذي تنبأ بأن نسبة المتوسط ​​إلى التباين في عدد النسل ضرورية في تحديد التأثيرات طويلة المدى للانتخاب على أليل مفيد واحتمال التثبيت. تم توسيع هذه الفكرة ، خاصة عند تطبيقها على التأثيرات الانتقائية طويلة المدى ، في عدد من الأوراق الحديثة الأنيقة (Proulx 2000 Lande 2007 Orr 2007 Shpak & amp Proulx 2007).

لقد تم إحراز الكثير من التقدم منذ عمل Kimura والثالوث العظيم. كما سنراجع في الأقسام التالية ، تم الآن تقدير احتمالية التثبيت في مجموعات ذات حجم متقلب ، بالنسبة للمجموعات السكانية التي دورات حجمها بين مجموعة من القيم الثابتة ، ومؤخراً ، تتقلب وفقًا لعملية الولادة والوفاة المعتمدة على الكثافة. تمت معالجة السكان الذين يعانون من نمو أو انخفاض أسي أو لوجستي ، وكذلك السكان الذين يخضعون لفترات نمو مستدامة تليها اختناق سكاني - انخفاض مفاجئ في حجم السكان. مجموعة كبيرة من الأعمال تعالج السكان المقسمين إلى ديميس ، بما في ذلك مؤخرًا الاختيار غير المتجانس بين الديميين والهجرة غير المتكافئة. تناول العمل الأخير أيضًا أليلات الفصل المتعددة ، وتحديداً معالجة تفاعلات شبه الأنواع والتداخل النسيلي ، كما هو موضح في الأقسام التالية.

3. السكان من الحجم المتغير

3.1 تزايد حجم السكان أو تناقصه أو دوريه

اقترح فيشر (1930) أن احتمال تثبيت الأليلات المفيدة سيزيد في تزايد عدد السكان ويقلل في تناقص عدد السكان. أكد تحليل Kojima & amp Kelleher (1962) اقتراح فيشر. تم تبرير ادعاء فيشر بشكل أكبر من خلال الدراسات النظرية للتغير السكاني لوجستيًا بواسطة Kimura & amp Ohta (1974).

استخدم Ewens (1967) عملية متفرعة متعددة الأنواع منفصلة لدراسة احتمالية بقاء طفرات جديدة في مجموعة سكانية تفترض تسلسلًا دوريًا لأحجام السكان ، بالإضافة إلى مجموعة سكانية تزداد في البداية في الحجم ثم تظل ثابتة بعد ذلك. بالنسبة للحالة الأولى ، وجد إوينز احتمال تثبيت طفرة مفيدة

كان استرخاء إوينز لافتراض حجم السكان الثابت خطوة مهمة نحو تعميم نماذج احتمالية التثبيت ، ومع ذلك ، فقد حافظ على الافتراضات الكلاسيكية الأخرى واستكشف فقط حالتين لتغيير أحجام السكان. التقريب في المعادلة (3.1) قاد Kimura (1970) إلى تخمين أن المعادلة (2.1) يمكن استخدامها للمجموعات التي تفترض تسلسل دوري للقيم ، مع نه وحل محله . قام أوتو وأم ويتلوك (1997) لاحقًا ببناء أعمال إوينز وكيمورا من خلال معالجة مسألة احتمال تثبيت الطفرات المفيدة في المجموعات السكانية على غرار النمو أو الانخفاض الأسي واللوجستي. أثبت هؤلاء المؤلفون أن التخمين الذي قدمته Kimura ينطبق على المجموعات السكانية التي المنتج فيها كانساس صغير ، أين ك هو العدد الإجمالي لأحجام السكان المنفصلة.

تفترض جميع الأوراق المذكورة أعلاه توزيع Poisson للذرية. على الرغم من أن مثل هذا التوزيع قد يكون نموذجًا جيدًا للنجاح التكاثري في العديد من الأنواع ، فمن الواضح أنه لا يمكن نمذجة بعض الأنواع بشكل جيد من خلال هذا التوزيع (مثل البكتيريا التي تتكاثر عن طريق الانشطار الثنائي). درس بولاك (2000) احتمالية تثبيت الطفرات المفيدة في مجموعة سكانية تتغير دوريًا في الحجم ، بافتراض توزيع عام جدًا للأمشاج الناجحة ، الموصوفة بالمتوسط ​​والتباين ، وهي وظائف لحجم السكان. بافتراض ظهور طفرة مفيدة لأول مرة في فرد واحد متغاير الزيجوت ، وأن هذا الفرد لديه 1+س أضعاف عدد النسل من النوع البري ، أثبت بولاك أن النتيجة التي تم العثور عليها للنسل الموزع بواسون بواسطة Ewens (1967) و Otto & amp Whitlock (1997) لا تزال قائمة: أن احتمال التثبيت يتناسب تقريبًا مع المتوسط ​​التوافقي لـ الأحجام السكانية الفعالة في الدورة وتتناسب عكسياً مع حجم السكان عندما تظهر الطفرة.

3.2 الاختناقات السكانية

في محاولة لتقديم تقديرات لاحتمالية التثبيت للمجموعات الميكروبية المحفوظة في بروتوكولات التطور التجريبية ، درس Wahl و Gerrish تأثير الاختناقات السكانية على التثبيت. الاختناق السكاني هو انخفاض مفاجئ وشديد في حجم السكان. في التطور التجريبي ، تعتبر الاختناقات سمة متأصلة في البروتوكول (Lenski وآخرون. 1991 Lenski & amp Travisano 1994 Bull وآخرون. 1997) عادة ما ينمو السكان لفترة زمنية محددة ، ثم يتم أخذ عينات بشكل عشوائي بحيث يتم تقليلها إلى حجمها الأولي. يسمى تكرار هذا الإجراء "تمرير تسلسلي".

هناك نقطة مهمة يجب ملاحظتها وهي أنه عند عنق الزجاجة ، فإن كل فرد - متحور أو من النوع البري - يعيش بنفس الاحتمال. وبالتالي فإن توزيع "النسل" لكل فرد عند عنق الزجاجة هو نفسه ، سواء من النوع المتحور أو النوع البري.على النقيض من ذلك ، أثناء النمو تتحقق الميزة الانتقائية للمتحول. وبالتالي فإن حالة النمو بين الاختناقات السكانية ليست مجرد حالة خاصة لأحجام السكان الدورية.

استنتج Wahl & amp Gerrish (2001) احتمال فقدان طفرة مفيدة بسبب الاختناقات السكانية. بالنسبة لهذا الاشتقاق ، استخدموا كلاً من نهج العملية المتفرعة (Haldane 1927 Fisher 1930) بالإضافة إلى تقريب الانتشار (Wright 1945 Kimura 1957، 1962). عندما يكون الاختيار ضعيفًا ، أوضح Wahl و Gerrish أن النهجين ينتج عنه نفس التقريب لاحتمال الانقراض X من طفرة مفيدة تحدث في الوقت المناسب ر بين الاختناقات: 1−X≈2srtτ ه -RT . هنا س هي الميزة الانتقائية للطفرة على سلالة من النوع البري ، ص هو معدل النمو Malthusian للسكان من النوع البري و τ هو الوقت الذي يتم فيه تطبيق عنق الزجاجة. وهكذا وجد أن احتمال التثبيت ، π، يسقط بسرعة ر الزيادات ، مما يعني أن الطفرات التي تحدث في وقت متأخر من مرحلة النمو من غير المرجح أن تنجو من الاختناقات السكانية. نظرًا لأن هذا النموذج يعالج الانقراض فقط بسبب الاختناقات ، فإن هذا التأثير هو ليس نظرًا لحجم السكان من النوع البري الكبير في وقت متأخر من مرحلة النمو ، ولكن يرجع ذلك إلى حقيقة أن المتحور النافع ليس لديه الوقت الكافي لإيجاد سلالة كبيرة بما يكفي للبقاء على قيد الحياة في عنق الزجاجة. حدد Wahl و Gerrish أيضًا حجمًا فعالًا للسكان تم تحديده بواسطة نهن0ص، أين نه هو حجم السكان الفعال و ن0 هو حجم السكان في بداية كل مرحلة نمو. هذا التقريب مستقل عن وقت حدوث الطفرة بالإضافة إلى ميزتها الانتقائية.

في عام 2002 ، تم توسيع هذا النموذج ليشمل النمو المحدود الموارد (Wahl وآخرون. 2002). تم تضمين قيود الموارد من أجل وضع نموذج أفضل لبروتوكولات المرور التسلسلي للمجموعات البكتيرية ، حيث تكون مرحلة النمو عادةً محدودة بمورد محدود في وسط النمو. بالنسبة للنمو المحدود الموارد والمحدود زمنياً ، كانت الطفرات التي تحدث في المراحل المبكرة من مرحلة النمو أكثر احتمالاً للبقاء على قيد الحياة. واهل وآخرون. توقع أنه على الرغم من أن معظم الطفرات تحدث في نهاية مراحل النمو ، فإن الطفرات التي تنجح في النهاية تحدث بشكل موحد إلى حد ما طوال مرحلة النمو.

تضمنت الورقتان الموصوفتان أعلاه الانقراض أثناء الاختناقات ، لكنهما لم تشملا آثار الانجراف الجيني خلال مرحلة النمو ، أي إمكانية انقراض سلالة متحولة مفيدة بين الاختناقات. قام Heffernan & amp Wahl (2002) بدمج التأثير الأخير ، بافتراض توزيع بواسون للنسل خلال مرحلة النمو ، وباستخدام طريقة تعتمد على عمل Ewens (1967). توقع هذا النموذج انخفاضًا بنسبة تزيد عن 25 في المائة في احتمالية التثبيت للبروتوكولات التجريبية الواقعية ، مقارنةً بتلك التي تنبأ بها Wahl & amp Gerrish (2001).

الطريقة التي قدمتها Heffernan صالحة لكل من القيم الكبيرة والصغيرة للميزة الانتقائية ، س. كان هذا امتدادًا مهمًا للنتائج السابقة ، لا سيما بالنظر إلى التقارير الأخيرة عن المزايا الانتقائية الكبيرة في الأدبيات التجريبية (Bull وآخرون. 2000). عندما يكون الانتقاء ضعيفًا وتحدث الطفرة في بداية مرحلة النمو ، اشتق Heffernan و Wahl التقريب πس(ك−1) ، أين ك هو عدد الأجيال بين الاختناقات. هذا التقريب مماثل للنتيجة الكلاسيكية π≈2س (هالدين 1927) لكن هو زيادة بعامل (ك−1)/2.

يتناول العمل الذي تمت مناقشته في هذا القسم فقط فقدان الطفرات المفيدة بسبب الاختناقات والانحراف الجيني. في الواقع ، قد تُفقد أيضًا الطفرات المفيدة النادرة في التجمعات اللاجنسية أثناء مرحلة النمو بسبب التنافس بين الأليلات المفيدة الجديدة المتعددة (انظر الفقرة 5.3) أو التفاعلات شبه الأنواع (انظر الفقرة 5.2). الأهم من ذلك ، أن الأوراق الموصوفة أعلاه تفترض إما نموًا حتميًا بين الاختناقات أو أوقات التوليد المنفصلة بأعداد النسل التي يتم توزيعها بواسون. هذه ليست تبسيطات مثالية للعديد من المجموعات الميكروبية. وبالتالي ، يجب أن توفر نماذج تاريخ الحياة المصممة الموصوفة في الفقرة 6 نهجًا أكثر دقة لهذه الأسئلة ، على الرغم من أنها لم يتم تطويرها بشكل كامل حتى الآن مثل الأوراق الموصوفة هنا.

3.3 أحجام السكان المتغيرة ديناميكيًا

ظهرت ثلاث أوراق مثيرة للاهتمام تتناول أحجام السكان التي تتغير ديناميكيًا ، وفقًا لأحداث الولادة والوفاة الأساسية ، في عامي 2006 و 2007.

طور لامبرت (2006) امتدادًا لنموذج موران (1958) ، بافتراض أن أحداث الولادة لها معدل ثابت لنصيب الفرد ، في حين أن أحداث الوفاة لها معدل نصيب للفرد يزيد مع الكثافة السكانية. تناول لامبرت ثلاثة نماذج للإنشاءات: اعتبر النموذج الأول عمليات التفريع المستقلة للحالة المستمرة ، والنموذج الثاني نظر في العمليات المتفرعة المكيفة لإنتاج حجم ثابت للسكان ، وفي النهاية تضمن النموذج الثالث الاعتماد على الكثافة اللوجيستية من خلال معدل الوفيات المعتمد على الكثافة.

بالنسبة للنموذجين الأول والثاني عند حد كبير من السكان ، أشار لامبرت إلى أن العامل 2 في نتيجة هالدين π≈2س لصغير جدا س ينبع من افتراض أن توزيع النسل هو بواسون. لعمليات التفريع شبه الحرجة ، بشكل عام ، π≈2س/σ، أين σ هو تباين توزيع النسل (Haccou وآخرون. 2005). وبالتالي ، فإن التباين التناسلي المتزايد يقلل دائمًا من احتمال التثبيت في مثل هذه النماذج.

بالنسبة للنموذج الثالث ، ينتج عن الاعتماد على الكثافة حدًا مقاربًا أعلى على "معامل الغزو" أي المعدل الذي تزيد فيه الميزة الانتقائية للمتحول من احتمالية التثبيت. وبالتالي ، وجد لامبرت أن تقريب هالدين الكلاسيكي (π≈2س) وتقريب انتشار Kimura (المعادلة (2.1)) يميلون إلى التقليل من احتمالية تثبيت الطفرات المفيدة في أعداد السكان المتزايدة والمبالغة في تقديرها في انخفاض عدد السكان. تتوافق هذه النتيجة مع نتائج Parsons & amp Quince (2007أ,ب) ، الموضحة أدناه ، بالإضافة إلى التنبؤات الكلاسيكية لـ Fisher (1930) ، Kojima & amp Kelleher (1962) و Kimura & amp Ohta (1974).

في النهاية ، اشتق لامبرت تعبيرًا موجزًا ​​لاحتمال التثبيت ، والذي ينطبق على جميع النماذج الثلاثة. يتمثل الحد من هذا النهج في أنه يتم الاحتفاظ به فقط عندما تكون الميزة الانتقائية للطفرة المفيدة صغيرة ، مثل شروط الترتيب الأعلى في س لا تذكر.

بارسونز وأمبير كوينس (2007أ) قدم أحجام العشوائية العشوائية بطريقة مماثلة. على النقيض من عمل لامبرت ، اعتبر بارسونز وسوينس معدلات المواليد المعتمدة على الكثافة ومعدلات الوفيات المستقلة عن الكثافة. الفرق الرئيسي الآخر هو أن بارسونز وسفوانس لم يفترضوا أن الاختيار ضعيف. على وجه الخصوص ، جادلوا بناءً على نتائجهم بأن مساحة المعلمة التي تكون فيها الافتراضات في لامبرت (2006) صالحة قد تكون في الواقع محدودة للغاية.

في الحالة الأولى التي تم النظر فيها ("الحالة غير المحايدة") ، فإن القدرات الاستيعابية للمتحول والنوع البري ليست متساوية. بالنسبة للطفرات المفيدة ، وجد بارسونز وسفرجل أن التقلبات العشوائية في العشائر من النوع البري لا تؤثر على احتمالية التثبيت. من ناحية أخرى ، بالنسبة للطفرات الضارة ، فإن احتمالية التثبيت تتناسب مع حجم التقلب لمجموعات من النوع البري ، ولكنها غير حساسة نسبيًا للكثافة الأولية.

في ورقة ثانية ، بارسونز وأمبير كوينس (2007ب) حقق في الحالة "شبه المحايدة": القدرات الاستيعابية للطفرات والنوع البري متطابقة ، لكن معدلات المواليد والوفيات مختلفة. نظرًا لأن القدرة الاستيعابية يتم تحديدها من خلال نسبة معدلات المواليد والوفيات ، فإن هذا يعني ضمناً مقايضة في تاريخ الحياة بين هذه المعايير. استخدم بارسونز وسفرجل تقريب الانتشار لتحديد احتمال التثبيت عندما تكون القدرة الاستيعابية كبيرة. توقع المؤلفون زيادة في احتمالية التثبيت للنوع ذي معدل المواليد الأعلى في عدد السكان المتزايد وانخفاض عدد السكان المتقلص. عندما يكون السكان في القدرة الاستيعابية مبدئيًا ، فإن النوع ذي معدل المواليد الأعلى له تقلبات أكبر في حجم السكان وبالتالي تقل احتمالية التثبيت.

الميزة المشتركة للطرق الموضحة في هذا القسم هي أن الطفرات المفيدة يمكن أن تؤثر على أكثر من متغير لتاريخ الحياة أو "سمة ديموغرافية". يتنبأ كلا النموذجين بأن احتمال التثبيت يعتمد على آلية الميزة الانتقائية. وبالتالي ، يرتبط هذا العمل ارتباطًا وثيقًا بنماذج تاريخ الحياة الأكثر تفصيلاً الموصوفة في الفقرة 6 التي يجب اتباعها.

4. السكان مقسمة

كان بولاك (1966) أول من تناول مسألة احتمال التثبيت (π) في مجموعة سكانية مقسمة. اعتبر بولاك الوضع الذي ك تحتل المجموعات السكانية الفرعية موائلها الخاصة ، مع إمكانية الهجرة بين المجموعات السكانية الفرعية. تم استخدام نهج عملية التفريع لاستنتاج ذلك بالنسبة للترحيل المتماثل ، π في مجموعة سكانية مقسمة هي نفسها في مجتمع غير مقسم فرعيًا. في وقت لاحق ، في حالة الهجرة المتماثلة ، استخدم Maruyama (1970 ، 1974 ، 1977) نموذج Moran مع نهج الانتشار لإظهار أن نتيجة مماثلة ثابتة.

تمت دراسة السكان الذين تم تنظيمهم في مجموعات منفصلة من قبل Lande (1979) و Slatkin (1981) من بين آخرين. أظهر Lande (1979) النتيجة الأنيقة التي مفادها أنه إذا تم تقسيم السكان إلى مجموعات فرعية ، فإن المعدل الصافي للتطور هو نفس معدل التطور في deme واحد ، حيث يتم إعطاء معدل التطور من خلال احتمال تثبيت فرد واحد. متحولة مضروبة في عدد الطفرات لكل جيل في ديمه واحد. تعتمد هذه النتيجة على افتراض أن طفرة مثبتة في واحد لا يمكن أن تنتشر عبر جميع السكان إلا عن طريق الانقراض العشوائي والاستعمار. ثم أظهر سلاتكين (1981) أنه بالنسبة لضغط اختيار معين في كل مجموعة سكانية محلية ، فإن احتمالية تثبيت أليل متحور مقيد أدناه باحتمالية التثبيت المناسبة في مجموعة غير منظمة من نفس الحجم الكلي وما فوق باحتمال التثبيت الذي تم الحصول عليه بواسطة بافتراض تثبيت مستقل في كل ديم. وجد Slatkin أن احتمال التثبيت أعلى في حد الهجرة المنخفض منه في حد الهجرة المرتفع عندما يكون للطفرة متغايرة الزيجوت لياقة أقل من المتوسط ​​الحسابي للياقة البدنية لحالتين متماثلتين (قلة السيطرة). تم العثور على العكس صحيح عندما كان الزيجوت المتغاير أكثر لياقة من متوسط ​​لياقة الزيجوت المتماثل (فرط الهيمنة). وهذا أمر منطقي: الهجرة العالية تزيد من احتمالية التثبيت في الحالة المسيطرة وتقلل من احتمالية التثبيت في الحالة السفلية.

قام Barton & amp Rouhani (1991) بالتحقيق في احتمال التثبيت في مجموعة سكانية مقسمة ، واستكشاف الحالة المحددة عندما تكون الهجرة أكبر بكثير من الانتقاء ، بحيث يكون الاختلاف في تردد الجينات بين المجموعات المتجاورة صغيرًا جدًا. في نموذج مع اثنين من demes ، π إلى حد كبير عن طريق الهجرة في هذا النموذج. هذه الملاحظة ، ومع ذلك ، لم تمتد إلى مجموعة كبيرة من الديميين. توضيحًا لتنبؤ سلاتكين بأن نقص السيطرة يقلل من احتمالية التثبيت ، أظهر بارتون وروحاني أن فرصة التثبيت كبيرة على الرغم من التدفق الجيني الحر والاختيار المعتدل ضد الزيجوت متغايرة الزيجوت ، طالما أن الحي صغير وكان الزيجوت المتماثل لديه ميزة كبيرة.

على عكس نتيجة Lande ، خلص بارتون وروحاني إلى أنه على الرغم من أن احتمال التثبيت لأي طفرة واحدة قد يكون منخفضًا للغاية ، إلا أن المعدل الإجمالي لتثبيت أي أليل جديد قد يكون مرتفعًا للغاية. وذلك لأن الطفرات يمكن أن تنشأ في أي عدد كبير جدًا من الأفراد ، أي طفرة يتم إصلاحها في منطقة كبيرة بما يكفي لديها احتمال كبير للانتشار عبر السكان بالكامل.

مثل النماذج السابقة ، افترض بارتون وروحاني أن الهجرة متماثلة. استرخاءً لهذا الافتراض ، اعتبر Tachida & amp Iizuka (1991) الهجرة غير المتماثلة في ظل حالة الاختيار القوي ووجدوا أن التقسيم المكاني يزداد π. كانت هذه الملاحظة متوافقة مع النتائج العددية لبولاك (1972). ومع ذلك ، اعتبر نموذج Tachida و Iizuka مجموعة من قطعتين فقط. قام Lundy & amp Possingham (1998) بتوسيع نماذج الرقعتين للمؤلفين السابقين للتحقيق π في ثلاثة وأربعة أنظمة التصحيح. عندما تكون الهجرة غير متكافئة ، وجد Lundy و Possingham أن تأثير التصحيح على احتمال التثبيت الكلي يعتمد إلى حد كبير على عاملين: حجم سكان الرقعة وتدفق الجين الصافي خارج الرقعة.

في الآونة الأخيرة ، درس Gavrilets & amp Gibson (2002) احتمالات التثبيت في مجتمع يعاني من اختيار غير متجانس في بقع مكانية مميزة ، والتي يكون فيها إجمالي حجم السكان ثابتًا. في هذا النموذج ، يكون كل أليل مفيدًا في بقعة واحدة وضارًا في الأخرى. تتفق النتائج في هذه المساهمة مع حجج أوتا (1972) وإلدردج (1995 ، 2003) القائلة ، اعتمادًا على كيفية تغير معدلات الهجرة مع حجم السكان بالضبط ، يمكن أن يكون الاختيار أكثر أهمية في التجمعات السكانية الصغيرة من المجموعات السكانية الكبيرة.

في نموذج البقع المتميزة ، والذي يركز على الانقراض وإعادة الاستعمار ، وجد Cherry (2003) أن هذين التأثيرين يقللان دائمًا من احتمال تثبيت أليل مفيد. يتوافق استنتاج شيري مع ملاحظة بارتون (1993) للأليل المفضل في عدد لا نهائي من السكان ، ولكنه ينطبق بشكل عام. اشتق الكرز حجمًا فعالًا من السكان ومعامل اختيار فعال ، للأليلات المفيدة في هذا النموذج ، مثل تلك النتائج الثابتة للمجموعات غير المنظمة يمكن تطبيقها على المجموعات السكانية المنظمة. في معرضه ، افترض Cherry (2004) أنه يمكن إعادة استعمار رقعة منقرضة بواسطة أليل مؤسس واحد فقط. يواصل المؤلف استكشاف حالة أكثر من أليل مؤسس واحد بعد الانقراض ، مؤكدًا أن الانقراض وإعادة الاستعمار يقللان من احتمال تثبيت الأليلات المفيدة.

خفف Whitlock (2003) بعض الافتراضات في نماذج السكان المهيكلة السابقة لدراسة تثبيت الأليلات التي تمنح تأثيرات مفيدة أو ضارة ، مع هيمنة عشوائية. قام ويتلوك ببناء نموذج يسمح بالتوزيع التعسفي للنجاح الإنجابي بين الديميين ، على الرغم من أن الاختيار لا يزال متجانسًا. ووجد أنه في "بيئة إنتاجية تفاضلية" ، يتم تقليل حجم السكان الفعال بالنسبة إلى حجم التعداد وبالتالي يتم تعزيز احتمال تثبيت الأليلات الضارة ، بينما يتم تقليل الأليلات المفيدة. في ورقة أخرى ، قام Whitlock & amp Gomulkiewicz (2005) بفحص مسألة احتمال التثبيت في التمثيل الغذائي عندما يكون الاختيار غير متجانس بين demes. على النقيض من الاستقلاب مع الانتقاء المتجانس ، خلص ويتلوك وجومولكيفيتش إلى أن عدم التجانس في الانتقاء أبدا قلل (وأحيانًا يعزز بشكل كبير) احتمال تثبيت أليل جديد. ووجدوا أن احتمال التثبيت مقيد أدناه وفوق بالتقديرات القائمة على حدود الهجرة العالية والمنخفضة ، على التوالي.

تمت دراسة الإدراك البديل لنموذج منظم مكانيًا بواسطة Gordo & amp Campos (2006) الذي حدد معدل تثبيت الطفرات المفيدة في مجموعة سكانية تعيش في شبكة ثنائية الأبعاد. في ظل الافتراض بأن الطفرات الضارة غائبة وأن جميع الطفرات المفيدة لها تأثير كمي متساوٍ ، وجد جوردو وكامبوس أن فرض البنية المكانية لم يغير احتمالية التثبيت لطفرة مفيدة واحدة منفصلة ، بالنسبة إلى مجموعة أحادية العدد غير منظمة (في اتفاق مع نتائج Maruyama 1970). ومع ذلك ، من المثير للاهتمام ، أن الهيكل المكاني قلل من معدل استبدال الطفرات المفيدة إذا تمت إضافة طفرات ضارة أو تداخل نسيلي (أكثر من طفرة مفيدة تفصل في وقت واحد) إلى النموذج. في مثال أنيق للتفاعلات التجريبية والنظرية ، تم إثبات استنتاجات Gordo و Campos تجريبيًا بواسطة Perfeito وآخرون. (2008) الذي درس التكيف البكتيري في البيئات غير المهيكلة (السائلة) أو الهيكلية (الصلبة).

من النظرة العامة أعلاه ، من الواضح أنه تم تطوير مؤلفات غنية للغاية حول احتمال التثبيت في مجموعات سكانية مقسمة. على وجه الخصوص ، خفف عمل ويتلوك الأخير عددًا كبيرًا من الافتراضات المقيدة في الأوراق السابقة ، بما في ذلك الطفرات المفيدة أو الضارة ، والهيمنة التعسفية ، والاختيار غير المتجانس ، والطفرة غير المتماثلة. كما جادل من قبل Whitlock & amp Golmulkiewicz (2005) ، لا تزال هناك بعض الأسئلة المثيرة للاهتمام. على سبيل المثال ، يبدو من المحتمل أن الأليلات المتعددة يمكن أن تكون منفصلة في وقت واحد في مناطق مختلفة ، هذه الحالة لم يتم علاجها بعد في مجموعة سكانية مقسمة ، على الرغم من أنها مرتبطة بـ §5 أدناه.

5. أليلات فصل متعددة

في الفقرة 4 أعلاه ، ناقشنا احتمال التثبيت في المجموعات السكانية المقسمة مكانيًا (أي مجموعات غير متجانسة مكانيًا). في القياس ، هنا نأخذ في الاعتبار المجموعات السكانية التي تم تقسيمها إلى مجموعة متنوعة من الخلفيات الجينية بدلاً من الخلفيات الجغرافية. يمكن أن يحدث هذا التباين الجيني عندما يتم فصل الأليلات المتعددة في نفس الوقت في نفس المكان أو عند أخذ المساهمات من المواقع المرتبطة الأخرى في الاعتبار. بشكل عام ، تشير الأدبيات المتعلقة بهذه الأسئلة إلى احتمالات عديدة لعمل جديد.

5.1 آثار الأليلات المترابطة والضارة

تمت دراسة تأثيرات المواقع المرتبطة على احتمال تثبيت طفرة مفيدة على نطاق واسع ، بدءًا من أفكار فيشر (1922) و Hill & amp Robertson (1966). Peck (1994) ، على وجه الخصوص ، ركز على احتمال تثبيت طفرة مفيدة في وجود طفرات ضارة مرتبطة ، ووجد أن الطفرات الضارة تقلل إلى حد كبير من احتمالية التثبيت في السكان اللاجنسيين ، ولكن ليس الجنسيين. تم تقديم نموذج أكثر تفصيلاً بواسطة Charlesworth (1994) الذي اشتق معدلات الاستبدال المتوقعة واحتمالات التثبيت للأليلات المفيدة عندما تكون الأليلات الضارة في مواضع مرتبطة تمامًا. والنتيجة الرئيسية لهذا العمل هي أن المواقع المرتبطة الضارّة تقلل من الحجم الفعال للسكان ، بواسطة عامل يُعطى بواسطة تواتر الأمشاج الخالية من الطفرات.

اشتق بارتون (1994 ، 1995) طريقة أكثر شمولاً لحساب احتمال تثبيت أليل ملائم في خلفيات وراثية مختلفة. بالنسبة لمجموعة كبيرة غير متجانسة من السكان ، وجد بارتون أن المواقع المرتبطة بشكل فضفاض تقلل احتمالية التثبيت من خلال تقليل حجم السكان الفعال ، بواسطة عامل يعتمد على التباين الجيني الإضافي.ومع ذلك ، فقد أظهر بارتون في مواقع مرتبطة بإحكام أن الطفرات الضارة والبدائل وتعدد الأشكال المتقلب يقلل من احتمالية التثبيت بطريقة لا يمكن التقاطها ببساطة من خلال حجم السكان الفعال.

تم توسيع دراسة المواقع المرتبطة بواسطة Johnson & amp Barton (2002) الذي قدّر احتمال تثبيت طفرة مفيدة في مجموعة سكانية غير جنسية ذات حجم ثابت ، حيث تحدث الطفرات الضارة المتكررة بمعدل ثابت في المواقع المرتبطة. افترض جونسون وبارتون أن كل طفرة ضارة تقلل من ملاءمة الناقل بعامل (1−سد) (أي أن أي طفرة ضارة لها نفس التأثير الكمي على اللياقة). علاوة على ذلك ، من المفترض أن الطفرة المفيدة تزيد من ملاءمة الناقل الفردي بعامل (1+سب) بغض النظر عن عدد الطفرات الضارة الموجودة في الناقل. وبالتالي ، فإن الملاءمة النسبية للفرد مع طفرة مفيدة و أنا الطفرات الضارة ثأنا=(1+سب)(1−سد) أنا . قدر جونسون وبارتون احتمال التثبيت عن طريق الجمع Fأناصأنا، أين Fأنا هو احتمال ظهور طفرة مفيدة في الفرد المصاب أنا الطفرات الضارة و صأنا، من خلال حل المعادلات المتزامنة ، هو احتمال عدم فقدان طفرة مفيدة تنشأ في مثل هذا الفرد في نهاية المطاف. وهكذا كان جونسون وبارتون قادرين على تحديد الانخفاض في احتمالية التثبيت لطفرة مفيدة بسبب التداخل من فصل الطفرات الضارة في المواقع المرتبطة. ومن المثير للاهتمام أن هذه النتيجة تُستخدم بعد ذلك لتحديد المعدل المتوقع للزيادة في لياقة السكان ومعدل الطفرات الذي يزيد من هذه الزيادة في اللياقة.

5.2 تثبيت شبه الأنواع

تصف نظرية شبه الأنواع تطور مجموعة كبيرة جدًا من السكان تتكاثر لاجنسيًا ولديها معدل طفرة مرتفع (Eigen & amp Schuster 1979 Eigen وآخرون. 1988 ، 1989 دومينغو وآخرون. 2001). غالبًا ما يتم الاستشهاد بهذه النظرية في وصف تطور فيروسات الحمض النووي الريبي (Domingo وآخرون. 2001 ويلك 2003 مانروبيا وآخرون. 2005 Jain & amp Krug 2007). شكك العديد من المؤلفين في أهمية نظرية شبه الأنواع للتطور الفيروسي (مويا وآخرون. 2000 جينكينز وآخرون. 2001 Holmes & amp Moya 2002) ، بحجة أن معدلات الطفرات اللازمة للحفاظ على شبه الأنواع مرتفعة بشكل غير واقعي. على النقيض من ذلك ، قام ويلك (2005) بمراجعة الأدبيات ذات الصلة وجادل بأن نظرية شبه الأنواع هي النموذج المناسب للجينات السكانية للعديد من الكائنات أحادية الصيغة الصبغية ، التي تتكاثر لاجنسيًا.

في النماذج النموذجية لعلم الوراثة السكانية ، يُفترض أن الطفرات هي أحداث نادرة ، بحيث لا تتحور سلالة متحولة غازية مرة أخرى قبل حدوث التثبيت أو الانقراض. في المقابل ، في نماذج شبه الأنواع ، من المرجح جدًا أن يتحور نسل الفرد المتحور قبل التثبيت. وبالتالي ، فإن ملاءمة شبه الأنواع الغازية لا يتم تحديدها فقط من خلال ملاءمة الطفرة الأولية / الأصل ، ولكنها تعتمد على متوسط ​​ملاءمة `` السحابة '' للطفرات الأبوية المرتبطة بذلك الوالد ، والتي يتم إدخالها باستمرار عن طريق الطفرة ، وإزالتها. من خلال الانتقاء ("توازن الطفرة - الاختيار"). لذلك ، في نظرية شبه الأنواع ، يتم تعريف تثبيت متحولة على أنها تأسيسها كجد مشترك لجميع السكان نظرًا لأن السكان ليسوا أبدًا متطابقين وراثيًا ، لا ينطبق التعريف القياسي.

قام Wilke (2003) أولاً بالتحقيق في احتمال تثبيت متحولة مفيدة في شبه أنواع فيروسية. تستخدم هذه المساهمة عمليات تفريع متعددة الأنواع لاشتقاق تعبير لاحتمال التثبيت في مشهد لياقة تعسفي. افترض ويلك في البداية أن الطفرات القادرة على تكوين شبه أنواع غازية جديدة نادرة. وهكذا ، في حين أن الطفرات داخل أشباه الأنواع وفيرة ، فإن شبه نوع واحد فقط سوف ينفصل عن شبه الأنواع البرية في أي وقت. بموجب هذا الافتراض ، تم تحديد احتمال التثبيت لأحداث التثبيت التي تزيد من متوسط ​​لياقة السكان (لم تتم معالجة الحالات التي يتم فيها تقليل متوسط ​​اللياقة البدنية أو تركها دون تغيير). لو πأنا يدل على احتمال تثبيت التسلسل أنا، أي احتمال أن سلسلة النسل تولدت بالتسلسل أنا لا تنقرض ، و ماي جاي يعطي العدد المتوقع من ذرية النوع ي من تسلسل من النوع أنا في جيل واحد ، أوضح ويلك أن متجه احتمالات التثبيت يرضي (وفقًا للاتفاقية). هذا يعني

كما تمت مناقشته بشكل كامل في الفقرة 6 ، فإن تقديرات احتمالية التثبيت حساسة للغاية للافتراضات المتعلقة بتاريخ حياة الكائن الحي. نتيجة ويلك الأنيقة هي تعميم لنهج هالدين ، مع الاحتفاظ بافتراضات الأجيال المنفصلة وغير المتداخلة والنسل الموزع بواسون. نظرًا لأن هذه الافتراضات ليست مناسبة بشكل خاص لتاريخ حياة الفيروسات ، فلا يزال من غير الواضح أي استنتاجات هذه الدراسة ستثبت في التجمعات الفيروسية.

5.3 تدخل نسيلي

في مجتمع لاجنسي متجانس وراثيًا ، قد تحدث طفرتان مفيدتان أو أكثر بشكل مستقل في أفراد مختلفين من السكان. يشير التداخل النسيلي إلى المنافسة التي تنشأ بين سلالات هذه الطفرات المستقلة وبالتالي ، من المحتمل أن يغير مصير السلالات. صاغ مولر (1932 ، 1964) فكرة أن الطفرات المفيدة المتنافسة قد تعوق تقدم الطفرة المفيدة نحو التثبيت في مناقشاته حول الميزة التطورية للجنس. منذ ذلك الوقت ، تم إجراء العديد من الدراسات حول موضوع التداخل النسيلي في العقد الماضي ، وقد تم تطوير أدبيات غنية ، تجريبيًا ونظريًا ، أثارها الاهتمام المتجدد بتكييف السكان اللاجنسيين في البيئات المختبرية.

إن مراجعة هذه الأدبيات المتزايدة ستكون كبيرة ، وهي خارج نطاق هذه المساهمة ، وترتبط ارتباطًا وثيقًا بمعدلات التكيف والتكيف أكثر من ارتباطها باحتمالات التثبيت والانقراض ، المحددة بشكل ضيق. ومع ذلك ، فإننا نقدم لمحة موجزة عن الوسائل القياسية لتقدير احتمالات التثبيت تحت التداخل النسيلي ، ونحيل القارئ إلى المساهمات الحديثة الأخرى (Campos & amp de Oliveira 2004 Campos وآخرون. 2004 ، 2008 روساس وآخرون. 2005 De Visser & amp Rozen 2006).

نشر Gerrish & amp Lenski (1998) المناقشة الأولى لاحتمالات التثبيت تحت التداخل النسيلي. نظر جريش ولنسكي في احتمال أنه بينما لم يتم إصلاح طفرة أولية مفيدة بعد ، فمن الممكن ظهور مجموعة من الطفرات الأخرى في السكان. إذا نجت بعض هذه الطفرات على الأقل من الانقراض عندما كانت نادرة (على سبيل المثال ، بسبب الانجراف الجيني) ، فإن المنافسة بين الطفرة البؤرية والطفرات اللاحقة. بافتراض أن الكثافة الاحتمالية للميزة الانتقائية للطفرات المفيدة يتم إعطاؤها بواسطة αه -αs وذكر جريش ولنسكي أن احتمال إصلاح الطفرة البؤرية سيكون. الوظيفة π(س) يعطي احتمالية عدم فقدان طفرة مفيدة معينة من خلال الانجراف عندما تكون نادرة ، في حين أن الوظيفة λ(س) يعطي متوسط ​​عدد الطفرات التي: تحدث قبل أن تكون إصلاحات الطفرة البؤرية أعلى س من الطفرة البؤرية والبقاء على قيد الحياة. لاحظنا ذلك λ(س) هي أيضًا دالة على حجم السكان ومعدل الطفرة و α. على افتراض أن الطفرات تظهر تلقائيًا بمعدل ثابت ،λ(س) ثم يعطي احتمالية حدوث طفرات متفوقة صفرية ، والبقاء على قيد الحياة ، قبل أن يتم إصلاح الطفرة البؤرية. تمت زيادة هذه البنية الأساسية لاحتمالية التثبيت أثناء التداخل النسيلي في المساهمات اللاحقة (Campos & amp de Oliveira 2004 Campos وآخرون. 2004). أكثر التنبؤات إثارة للاهتمام في هذا العمل هو أنه في معدلات الطفرات العالية ، يفرض التداخل النسيلي "حدًا للسرعة" على معدل التكيف.

هناك عيب مفاهيمي صغير في هذا الاشتقاق (P. Gerrish 2000 ، التواصل الشخصي) ، وهو احتمال أن تكون الطفرات المفيدة الأخرى تفصل قبل تم إهمال المظهر الأولي للشخص البؤري. إذا تم فصل العديد من الطفرات في وقت واحد ، فمن المحتمل أن تكون الطفرة البؤرية المفيدة قد نشأت على خلفية طفرة مفيدة منفصلة سابقًا. وبالتالي قد تجتاح الطفرات في مجموعات ، نظام "الطفرات المتعددة". من الناحية المفاهيمية ، يكمن نظام الطفرات المتعددة في سلسلة متصلة بين التداخل النسيلي كما وصفه Gerrish & amp Lenski (1998) وديناميكيات شبه الأنواع.

تم وصف ديناميكيات التكيف في نظام الطفرات المتعددة مؤخرًا بشيء من التفصيل (Desai & amp Fisher 2007 Desai وآخرون. 2007). على عكس عمل Gerrish & amp Lenski (1998) ، توقع هؤلاء المؤلفون أن التداخل النسيلي قد لا يقلل دائمًا من معدلات التكيف. مثل Gerrish و Lenski ، يعتمد هذا النهج على الاحتمال الأساسي بأن الطفرة المفيدة تفلت من الانقراض من خلال الانجراف عندما تكون نادرة ، وتفترض أن هذا الاحتمال يتناسب مع س.

6. نماذج تاريخ الحياة

في كل مساهمة تمت مناقشتها تقريبًا حتى الآن ، يُفترض أن الطفرات المفيدة تزيد من متوسط ​​عدد النسل: ما يسمى بـ "طفرات الخصوبة". ومع ذلك ، فبالنسبة للعديد من الكائنات الحية ، قد يكون للطفرة نفس متوسط ​​عدد النسل مثل النوع البري ، ولكنها قد تنتج هذه النسل في وقت جيل أقصر: "جيل الطفرات الزمنية". مثال هنا هو الانشطار البكتيري في وجود المضادات الحيوية: العديد من المضادات الحيوية تقلل من نمو الخلايا وبالتالي فإن الطفرات التي تمنح المقاومة لها وقت جيل أقل.

تمت معالجة هذه المشكلة لأول مرة بواسطة Wahl & amp DeHaan (2004) الذي اقترب من احتمال التثبيت لطفرات الجيل المفيد (πجي) ، في مجموعة ذات حجم ثابت أو مجموعة سكانية تنمو بين الاختناقات الدورية. يرتبط هذا النهج ارتباطًا وثيقًا بنهج بولاك (2000). في نموذج مع توزيع نسل بواسون بمتوسط ​​2 وانتقاء ضعيف ، وجد ذلك πجيس/ ln (2) لحجم السكان الثابت ، بينما πجيτs/ 2 ln (2) ، متى τ، عدد الأجيال بين الاختناقات السكانية ، كبير إلى حد ما. بالنسبة للطفرة التي تزيد الخصوبة ، يكون التقريب المماثل هو π≈2س في حجم السكان الثابت (هالدين 1927) ، في حين أن تقدير πτs تم الحصول عليها من أجل السكان الذين لديهم عدد كبير نسبيًا τ (Heffernan & amp Wahl 2002). وبالتالي ، فإن افتراض أن جميع الطفرات تمنح ميزة الخصوبة يؤدي إلى المبالغة في تقدير الترتيب 2 ln (2) ∼1.4 لتوليد الطفرات الزمنية.

تؤكد هذه النتائج على حساسية احتمالات التثبيت لتاريخ الحياة الأساسي للكائن الحي الذي يتم تصميمه ، والتأثير المحدد للطفرة المفيدة على تاريخ الحياة هذا. بناءً على هذه النتائج ، درس هوبارد والمؤلفون المشاركون احتمالية تثبيت الطفرات المفيدة في "نموذج الانفجار والموت" (هوبارد وآخرون. 2007 Hubbarde & amp Wahl 2008). يعتمد هذا النموذج على عملية التفرّع المستمرة المعروفة جيدًا باسم عملية الولادة والوفاة ، والتي يواجه فيها كل فرد احتمالًا ثابتًا للوفاة ، واحتمالًا ثابتًا لحدوث ولادة ، في أي فترة زمنية قصيرة. وبالتالي ، يتم توزيع وقت التوليد أو العمر لكل فرد بشكل أسي.

على النقيض من نموذج الولادة والوفاة ، يمكن لحدث الاندفاع أن يضيف أكثر من نسل واحد إلى السكان في وقت واحد (قد يكون انفجار من اثنين نموذجًا للانشطار البكتيري ، وقد يكون انفجار 100 نموذجًا لفيروس ليتي). نموذج الانفجار والموت الذي اكتشفه هوبارد وآخرون. يعامل السكان الذين يكون الحجم المتوقع فيها ثابتًا (أي أن معدل الوفيات يوازن معدل الاندفاع) ، والسكان الذين ينموون بين الاختناقات الدورية. هوبارد وآخرون. يحسب احتمال التثبيت للطفرات التي تمنح ميزة عن طريق زيادة إما حجم الرشقة أو معدل الرشقة. تم توسيع هذا العمل بواسطة Alexander & amp Wahl (2008) الذي قارن احتمالية تثبيت الطفرات مع التأثيرات المكافئة على معدل النمو طويل المدى ، أي الطفرات "الملائمة" على حد سواء. توضح الورقة الأخيرة أن الطفرات التي تقلل معدل الوفيات (زيادة البقاء على قيد الحياة) من المرجح أن يتم إصلاحها ، تليها الطفرات التي تزيد من معدل الاندفاع. الطفرات التي تزيد من حجم الاندفاع هي الأقل احتمالية للتثبيت في نموذج الانفجار-الموت.

يتمثل الاختلاف المهم في نموذج الاندفاع والموت عن العمل السابق في أن الطفرة المفيدة قد تؤثر على عدد من سمات تاريخ الحياة بشكل مستقل. وبالتالي ، يمكن أن يتغير متوسط ​​عدد النسل بشكل مستقل عن ص0، احتمالية إنجاب ذرية صفرية. في حين أن المتوسط ​​يحدد إلى حد كبير معدل النمو طويل الأجل ، أو اللياقة المالثوسية ، للطفرة ، فإن احتمال التثبيت حساس للعمليات قصيرة الأجل ، على وجه الخصوص ص0.

على النقيض من ذلك ، عندما تكون أوقات التوليد ثابتة ويتم توزيع أعداد النسل بواسون ، فإن فقط الطريقة التي تكون بها الطفرة مفيدة هي زيادة متوسط ​​عدد النسل ، بواسطة عامل يُشار إليه عادةً (1+س). إن احتمال ترك ذرية صفرية مقيد تمامًا بهذا المتوسط ​​، وهذا يعني في النهاية أن احتمالات التثبيت ، بينما ربما لا تساوي 2س، تتناسب على الأقل مع س في ظل هذه الافتراضات الكلاسيكية.

لم يعد هذا التناسب البسيط قائماً عندما يتم النظر في تاريخ الحياة الأكثر تعقيدًا ، وبالتالي أكثر واقعية. الاستنتاج العام هنا هو أنه بالنسبة للعديد من المجموعات السكانية الحقيقية ، يجب أن تأخذ تقديرات احتمالية التثبيت في الاعتبار تفاصيل تاريخ حياة الكائن الحي والآلية التي تمنح بها الطفرة ميزة إنجابية.

7. من النظرية إلى التجربة

تم تسريع الدراسة التجريبية للتطور مؤخرًا من خلال دراسة الكائنات الحية سريعة التطور ، مثل البكتيريا والفيروسات والأوليات (Lenski) وآخرون. 1991 لنسكي و أمبير ترافيسانو 1994 بابادوبولوس وآخرون. 1999). تتكيف هذه الكائنات مع الظروف المختبرية على مقاييس زمنية مجدية تجريبياً ، مما يجعلها مرشحة مثالية لدراسة التطور في الوقت الفعلي. لقد ولدت هذه التجارب اهتمامًا هائلاً بالبيولوجيا التطورية ، مما سمح بإجراء اختبارات تجريبية لبعض السمات الأساسية للتكيف.

حتى الآن ، ومع ذلك ، لم يتم قياس احتمالية تثبيت طفرة مفيدة معينة بشكل تجريبي. مع ظهور تقنيات المرور التسلسلي التي تسمح بالتصاميم التجريبية بأعداد كبيرة جدًا من التكرارات (على سبيل المثال ، 96 لوحة بئر) ، نجادل بأن التقدير التجريبي لاحتمال التثبيت أصبح أخيرًا في متناول اليد. بعد 80 أو 90 عامًا من النظرية ، أصبحت إمكانية التحقق التجريبي رائعة.

من ناحية أخرى ، ربما لم تكن النماذج التي تم تطويرها حتى الآن مصممة بشكل كافٍ لتناسب تاريخ حياة الكائنات الحية التي يمكن استخدامها في مثل هذه التجارب. لا توجد نماذج جيدة للبكتيريا ولا الفيروسات بواسطة أجيال منفصلة وغير متداخلة ، ولا عن طريق توزيع Poisson للذرية. المساهمات الأخيرة من قبل Parsons & amp Quince (2007أ,ب) و Lambert (2006) ، وكذلك عمل من مجموعتنا (Hubbarde وآخرون. 2007 Alexander & amp Wahl 2008) الحساسية الشديدة لاحتمالات التثبيت لمثل هذه الافتراضات.

بالنسبة للتجارب التي تشمل البكتيريا ، نقترح أن التنبؤات النظرية لاحتمالية التثبيت يجب أن تستند تحديدًا إلى الانشطار البكتيري. قد تقلل الطفرة المفيدة وقت التوليد ، على سبيل المثال ، أو تزيد من احتمالية بقاء إحدى الخلايا الوليدة أو كلتيهما على قيد الحياة حتى النضج الإنجابي. بالنسبة للتجارب التي تنطوي على فيروسات ، يجب أيضًا تصميم التنبؤات النظرية لتشمل عمليات الارتباط الفيروسي ووقت الكسوف ثم إطلاق جزيئات فيروسية جديدة من خلال التبرعم أو التحلل. ستعرض الأنظمة الميكروبية الأخرى تاريخ حياتها وتحديات النمذجة الخاصة بها. بالإضافة إلى ذلك ، يجب فرض الاختناقات السكانية أو الانجراف من ناظم كيميائي أو موارد محدودة في الأنظمة التجريبية لمنع النمو الميكروبي غير المحدود.

ملاحظة أخيرة هي أنه في كثير من الأحيان ، عند تقدير احتمالية التثبيت ، من المفترض أن يكون الاختيار ضعيفًا. هذه العبارة تعني على سبيل المثال أن الميزة الانتقائية س صغيرة بما فيه الكفاية أن شروط النظام س 2 لا يكاد يذكر. تم استخدام هذا الافتراض على نطاق واسع وبشكل مفيد للغاية في علم الوراثة السكانية على مدى عقود ، ولا يزال يعتبر مناسبًا لمعظم السكان الطبيعيين. ومع ذلك ، فقد أشارت الأدلة الحديثة من التطور التجريبي للمجموعات الميكروبية إلى أن بعض الطفرات المفيدة تمارس ضغوط اختيار عالية للغاية ، مع س من أجل 10 أو أكثر (Bull وآخرون. 2000). وبالتالي ، فإن التحدي الآخر بالنسبة للمنظرين هو تصميم نماذج خاصة بالكائن والبروتوكول تحافظ على الدقة وقابلية التتبع ، حتى بالنسبة للتأثيرات الانتقائية القوية جدًا.

يعرب المؤلفون عن امتنانهم لأربعة من الحكام المجهولين ، الذين عززت تعليقاتهم هذه المراجعة ، وللمجلس الكندي للعلوم الطبيعية والبحوث الهندسية للتمويل.


نسبة الاحتمالات وترابط الطفرات الجينية

لدي مشكلة بسيطة (لكنها ما زالت تافهة) لتقديمها لك.

لدي مجموعة بيانات لمجموعة من المرضى المصابين بمرض ، تم استنتاج وجود العديد من الطفرات الجينية بسببه. كل جين هو متغير إما 0 للسالب و 1 للإيجابي. أحتاج إلى تقييم وجود ارتباطات بين هذه الجينات ، لتحديد ما إذا كان بعضها يميل إلى التحور المشترك بينما يميل البعض الآخر إلى الاستبعاد المتبادل. للقيام بذلك ، قمت أولاً بتحليل جميع مجموعات الجينات الممكنة في جداول طوارئ 2 × 2 مثل:

في هذه الحالة على سبيل المثال ، قيمة p مهمة جدًا ، لذلك اعتقدت أنه قد يكون من المفيد حساب OR لإنشاء علاقة. هنا ، على سبيل المثال ، يكون OR الذي تم الحصول عليه من الصيغة (OR = A x D / C x B) هو 0.53 ، وبالتالي يجب أن يعني أن الجينين يميلان إلى أن يكونا أكثر في اتجاهين متعاكسين (0-1 أو 1-0) مقارنة لنفس الاتجاهات (0-0 أو 1-1). ومع ذلك ، ما يقلقني هو أنه بهذه الطريقة ليس من الواضح ما إذا كان للجينين علاقة إيجابية أم سلبية. هل يجب أن أقارن الموجب المزدوج (1-1) بمجموع الحالات المتضاربة (0-1 و1-0)؟ في هذه الحالة سيكون 69 / (131 + 428) = 69/559 = 0،12. هل هو مفيد؟

ومع ذلك ، فإن كل جين لديه نسبة مختلفة من الطفرات داخل السكان ، لذلك على سبيل المثال الجين 1 هنا لديه احتمال 0.18 للطفرة بينما الجين 2 لديه احتمال 0.46.هل يجب أن آخذ هذا في الاعتبار؟ لقد لعبت دورًا وحاولت أن أرى كيف ستبدو هذه المجموعات الأربعة إذا كانت فقط بسبب ترددات الطفرات المتوقعة لكل من الجينين ، لذلك ظهر شيء من هذا القبيل: الأرقام النهائية هي نفسها ، ولكن إذا نظرت إليها ، يتم توزيع الأرقام وفقًا للترددات المتوقعة (أي: إجمالي عدد حالات الجين 1 الطفري هو 195/1059 = 0.18 وهو التردد الطفري المتوقع للجين). ثم قمت بعد ذلك بحساب OR آخر لهذه الأرقام (12.76) وقارنتها بالرقم السابق باستخدام اختبار Tarone للتجانس بين الجدولين (في هذه الحالة ، قيمة p مهمة). من التقسيم البسيط لكل فئة من جدول "الحياة الواقعية" / جدول "التكرارات المتوقعة" حصلت على نسبة (أي: نسبة 0/0 = 431/542 = 0.79 ، هناك ضعف سلبي أقل من المتوقع). هل تعتقد أن هذا هو المنطق الصحيح؟ إذا كان الأمر كذلك ، فهل يجب أن أستخدم نسبة 1/1 لمعرفة ما إذا كانت العلاقة موجبة أم سلبية (في هذه الحالة 69/172 = 0،4 ، هناك ضعف إيجابي أقل مما هو متوقع لذلك ترتبط الجينات عكسيًا)؟


معهد جورجيا للتكنولوجيا مدرسة الرياضيات | معهد جورجيا للتكنولوجيا | أتلانتا، GA

افترض أنه تم جمع جينومات عينة n من نفس السكان. الطيف الترددي المتوقع للعينة (SFS) هو ناقل الاحتمالات بأن الطفرة المختارة عشوائياً ستظهر في k بالضبط من بين n من الأفراد. من المعروف أن هذا المتجه يعتمد بشكل كبير على تاريخ حجم السكان (الديموغرافيا) لهذا السبب ، وقد استخدمه علماء الوراثة للاستدلال الديموغرافي. كيف تبدو مجموعة جميع النواقل المحتملة الناتجة عن التركيبة السكانية؟ ماذا لو حددنا أن الديموغرافيا يجب أن تكون متعددة الأجزاء مع عدد ثابت من القطع؟ سنستفيد من أدوات من الهندسة المحدبة والجبرية للإجابة على هذه الأسئلة والأسئلة ذات الصلة.

رابط الاجتماع: https://gatech.bluejeans.com/348270750

موارد جورجيا التقنية

موارد الرياضيات GT

معهد جورجيا للتكنولوجيا
نورث أفينيو ، أتلانتا ، GA 30332
الهاتف: 404-894-2000


المواد والأساليب

البلازميدات

تم إجراء التوليف الجيني لجميع البلازميدات الناتجة عن هذه الدراسة وتأكيد التسلسل بواسطة GeneImmune Biotechnology (Rockville ، MD). تتألف بنيات ectodomain البروتين السارس SARS-CoV-2 من بقايا بروتين S من 1 إلى 1208 (GenBank: MN908947) مع طفرة D614G ، موقع انشقاق الفورين (بقايا RRAR 682-685) تحور إلى GSAS ، جهاز تقليم الفيبرين T4 للطرف C عزر ، موقع انقسام البروتياز HRV3C C- طرفي ، TwinStrepTag و 8 XHisTag. تم استنساخ جميع ectodomains spike في ناقل تعبير الثدييات pαH وتم إيداعه في Addgene (42) (https://www.addgene.org) بموجب الرموز 171743 ، 171744 ، 171745 ، 171746 ، 171747 ، 171748 ، 171749 ، 171750 ، 171751 و 171752. بالنسبة لبناء ACE2 ، تم دمج المحطة C في منطقة Fc بشرية (19).

ثقافة الخلية وتعبير البروتين

تمت المحافظة على خلايا GIBCO FreeStyle 293-F (الجنينية والكلى البشرية) عند 37 درجة مئوية و 9 ٪ من ثاني أكسيد الكربون2 في جو رطب بنسبة 75٪ في FreeStyle 293 Expression Medium (GIBCO). تم نقل البلازميدات بشكل عابر باستخدام Turbo293 (SpeedBiosystems) وحضنت عند 37 درجة مئوية ، 9٪ CO2 ، رطوبة 75٪ مع التحريك عند 120 دورة في الدقيقة لمدة 6 أيام. في اليوم التالي للترنس ، تمت إضافة وسائط HyClone CDM4HEK293 (Cytiva ، MA) إلى الخلايا. تم إنتاج الأجسام المضادة في خلايا Expi293F (الجنينية ، الكلى البشرية ، GIBCO). تم الحفاظ على الخلايا في Expi293 Expression Medium (GIBCO) عند 37 درجة مئوية و 120 دورة في الدقيقة و 8 ٪ من ثاني أكسيد الكربون2 و 75٪ رطوبة. تم نقل البلازميدات بشكل عابر باستخدام مجموعة وبروتوكول ExpiFectamine 293 Transfection Kit (GIBCO) (9, 19, 55).

تنقية البروتين

في اليوم السادس بعد تعداء العدوى ، تم حصاد النطاقات الخارجية السارية من المادة الطافية المركزة. تمت تنقية ectodomains السنبلة باستخدام راتينج StrepTactin (IBA LifeSciences) وكروماتوجرافيا استبعاد الحجم (SEC) باستخدام عمود زيادة Superose 6 10/300 GL (Cytiva ، MA) تمت معايرته في 2 ملي مولار تريس ، درجة الحموضة 8.0 ، 200 ملي مول كلوريد الصوديوم ، 0.02٪ NaN3. تم تنفيذ جميع خطوات التنقية في درجة حرارة الغرفة وفي يوم واحد. تم تقييم جودة البروتين بواسطة SDS-Page باستخدام NuPage 4-12 ٪ (Invitrogen ، CA). تم تجميد البروتينات المنقاة وتخزينها عند -80 درجة مئوية في قسامات أحادية الاستخدام. تمت إذابة كل قسامة بواسطة حضانة لمدة 20 دقيقة عند 37 درجة مئوية قبل الاستخدام. تمت تنقية الأجسام المضادة بواسطة تقارب البروتين A وهضمها إلى حالة Fab باستخدام LysC. تمت تنقية ACE2 بعلامة Fc البشرية بواسطة كروماتوغرافيا تقارب البروتين A و SEC (19). تم إنتاج بنيات RBD وتنقيتها كما هو موضح في Saunders وآخرون. (56).

تم تقييم ارتباط الجسم المضاد بتركيبات SARS-CoV-2 spike و RBD باستخدام SPR على Biacore T-200 (Cytiva ، MA ، سابقًا GE Healthcare) مع HBS العازلة المكملة بـ 3 مم EDTA و 0.05 ٪ السطحي P-20 (HBS-EP + ، سيتيفا ، ماساتشوستس). تم إجراء جميع فحوصات الربط عند 25 درجة مئوية. تم التقاط متغيرات سبايك على شريحة سلسلة S Strepavidin (SA) (Cytiva ، MA) من خلال تدفق أكثر من 200 نانومتر من الارتفاع لمدة 60 ثانية بمعدل تدفق 10 ميكرولتر / دقيقة. تم حقن Fabs بتركيزات تتراوح من 0.625 نانومتر إلى 800 نانومتر (تخفيف متسلسل مرتين) باستخدام وضع الحركة أحادية الدورة مع 5 تركيز لكل دورة. لمقايسة حقنة واحدة ، تم حقن Fabs بتركيز 200 نانومتر. تم استخدام وقت التلامس 60 ثانية ، وقت التفكك 120 ثانية (3600 ثانية لـ DH1047 للحركية أحادية الدورة) بمعدل تدفق 50 ميكرولتر / دقيقة. تم تجديد السطح بعد كل مرحلة تفكك باستخدام 3 نبضات من محلول NaCl 50 ملي مولار + 1 مولار كلوريد الصوديوم لمدة 10 ثوانٍ عند 100 ميكرولتر / دقيقة. بالنسبة لـ RBDs ، تم التقاط الأجسام المضادة على شريحة CM5 (Cytiva ، MA) مغلفة بـ Human Anti-Fc (باستخدام Cytiva Human Antibody Capture Kit والبروتوكول) ، عن طريق تدفق أكثر من 100 نانومتر من محلول الجسم المضاد بمعدل تدفق 5 ميكرولتر / دقيقة لمدة 120 ثانية. ثم تم حقن RBDs عند 100 نانومتر لمدة 120 ثانية بمعدل تدفق 50 ميكرولتر / دقيقة مع وقت تفكك 30 ثانية. تم تجديد السطح بواسطة 3 نبضات متتالية من 3M MgCl2 لمدة 10 ثوانٍ عند 100 ميكرولتر / دقيقة. تم تحليل بيانات Sensorgram باستخدام برنامج BiaEvaluation (Cytiva ، MA).

الفحص المجهري الإلكتروني السلبي

تم تخفيف العينات إلى 100 ميكروغرام / مل في 20 ملي مولار HEPES درجة الحموضة 7.4 ، 150 ملي كلوريد الصوديوم ، 5٪ جلسرين ، 7.5 ملي غلوتارالدهيد (علوم الميكروسكوب الإلكتروني ، PA) وحضنت لمدة 5 دقائق قبل إخماد الجلوتارالدهيد بإضافة 1 م تريس ( لتركيز نهائي 75 ملم) و 5 دقائق حضانة. تم تطبيق قطرة 5 ميكرولتر من العينة على شبكة مغلفة بالكربون متوهجة (العلوم المجهرية الإلكترونية ، PA ، CF300-Cu) لمدة 10-15 ثانية ، ملطخة ، ملطخة بفورمات اليورانيل بنسبة 2 ٪ (Electron Microscopy Sciences ، PA) ، مجففة ومُجففة بالهواء. تم الحصول على الصور باستخدام مجهر إلكتروني Philips EM420 عند 120 كيلو فولت ، وتكبير 82000 × وحجم 4.02 بكسل. ذا ريليون (57) تم استخدام البرنامج لالتقاط الجسيمات ، ومتوسط ​​الفئة ثنائية وثلاثية الأبعاد.

فحوصات ELISA

تم اختبار ectodomains Spike من أجل ربط الأجسام المضادة أو ACE2 في فحوصات ELISA كما هو موضح سابقًا (32). تم إجراء فحوصات في شكلين أي. ، الأجسام المضادة / ACE2 المغلفة ، أو المغلفة سبايك. بالنسبة للشكل الأول ، تم إجراء الفحص على 384 طبقًا جيدًا مطلية عند 2 ميكروغرام / مل طوال الليل عند 4 درجات مئوية ، وغسلها ، وتم حظرها ، ثم يتبعها بروتين سبايك مخفف مرتين متسلسلًا بدءًا من 25 ميكروغرام / مل. تم اكتشاف الارتباط باستخدام مصل الأرانب المسنن المضاد لـ SARS-CoV-2 (تم تطويره في مختبرنا) ، يليه الماعز المضاد للأرنب HRP (Abcam ، Ab97080) و TMB الركيزة (Sera Care Life Sciences ، MA). تمت قراءة الامتصاصية عند 450 نانومتر. في الشكل الثاني ، تم ربط بروتين سبايك المخفف بشكل متسلسل في آبار من 384 صفيحة جيدة ، والتي كانت مغطاة مسبقًا بالستربتافيدين (Thermo Fisher Scientific ، MA) عند 2 ميكروغرام / مل وتم حظرها. تم تحضين البروتينات في درجة حرارة الغرفة لمدة ساعة واحدة ، وغسلها ، ثم تمت إضافة mAbs البشري بمعدل 10 ميكروغرام / مل. تم تحضين الأجسام المضادة في درجة حرارة الغرفة لمدة ساعة واحدة ، وتم غسلها وربطها بالكشف عن الماعز المضادة للإنسان- HRP (مختبرات Jackson ImmunoResearch ، PA) وركيزة TMB.

Cryo-EM

تم تخفيف ectodomains المنقى لـ SARS-CoV-2 إلى تركيز

1.5 مجم / مل في 2 مم تريس درجة الحموضة 8.0 و 200 ملي كلوريد الصوديوم و 0.02٪ NaN3 وأضيف 0.5٪ جلسرين. تم إيداع قطرة 2.3 ميكرولتر من البروتين على شبكة Quantifoil-1.2 / 1.3 (علوم المجهر الإلكتروني ، PA) التي تم تفريغها بالوهج لمدة 10 ثوانٍ باستخدام نظام تنظيف PELCO easiGlow Glow Discharge. بعد فترة حضانة لمدة 30 ثانية في رطوبة تبلغ 95 ٪ ، تم مسح البروتين الزائد لمدة 2.5 ثانية قبل أن يغرق في الإيثان السائل باستخدام المجمد الغاطس Leica EM GP2 (Leica Microsystems). تم تصوير الشبكات المجمدة باستخدام Titan Krios (Thermo Fisher) المجهز بكاشف K3 (Gatan). cryoSPARC (58) تم استخدام برنامج لمعالجة البيانات. فينيكس (54, 59) ، Coot (60) ، بيمول (61) ، الوهم (62) ، ChimeraX (63) و Isolde (64) لبناء النموذج وصقله.

تحليل الهيكل القائم على المتجهات

تم إجراء تحليل المتجهات لمواضع المجال داخل البروتومر كما هو موضح سابقًا (19) باستخدام الديناميكيات الجزيئية المرئية (VMD) (65) حزمة برامج واجهة Tcl (66). لكل بروتومر لكل هيكل ، تم تحديد النقط الوسطى Cα لـ NTD (البقايا من 27 إلى 69 ، 80 إلى 130 ، 168 إلى 172 ، 187 إلى 209 ، 216 إلى 242 ، و 263 إلى 271) ، NTD ′ (البقايا من 44 إلى 53 و 272 إلى 293) ، RBD (المخلفات 334 إلى 378 ، 389 إلى 443 ، و 503 إلى 521) ، SD1 (المخلفات 323 إلى 329 و 529 إلى 590) ، SD2 (المخلفات 294 إلى 322 ، 591 إلى 620 ، 641 إلى 691 ، و 692 إلى 696) ، CD (البقايا 711 إلى 716 1072 إلى 1121) ، وزخرفة ورقة S2 (بقايا S2s 717 إلى 727 و 1047 إلى 1071). النقط الوسطى الإضافية لـ NTD (NTDج المخلفات 116 إلى 129 ومن 169 إلى 172) و RBD (RBDج تم تحديد المخلفات 403 إلى 410) لاستخدامها كنقاط مرجعية لرصد توجهات NTD و RBD النسبية إلى NTD ′ و SD1 ، على التوالي. تم حساب النواقل بين ما يلي داخل النقطتين الوسطى الأولية: NTD إلى NTD ′ ، NTD إلى SD2 ، SD2 إلى SD1 ، SD2 إلى CD ، SD1 إلى RBD ، CD إلى S2s ، NTDج إلى NTD و RBD إلى RBDج. تم تحديد مقادير المتجهات والزوايا والثنائية السطوح من هذه النواقل والنقط الوسطى. استخدمت حسابات متجه المجال بين البروتومر لـ SD2 و SD1 و NTD هذه النقط الوسطى بالإضافة إلى مواضع بقايا المرساة Cα لكل مجال بما في ذلك بقايا SD2 671 (SD2a) وبقايا SD1 575 (SD1a) وبقايا NTD 276 (NTD 'أ). تم اختيار هذه بناءً على تصور اختلاف الموضع في جميع البروتومرات المستخدمة في هذا التحليل من خلال محاذاة كل مجال في PyMol (61). تم حساب النواقل لما يلي: NTD ′ إلى NTD ′ص، NTD ′ إلى SD2 ، SD2 إلى SD2ص، SD2 إلى SD1 ، SD1 إلى SD1ص، و SD1 إلى NTD ′. تم تحديد الزوايا والثنائية السطوح من هذه النواقل والنقط الوسطى. تم حساب ناقلات RBD إلى RBD و RBD المجاور إلى NTD المجاورة باستخدام RBD و NTD و RBD أعلاهج النقطه الوسطى. تم حساب النواقل لما يلي: RBD2 إلى RBD1، RBD3 إلى RBD2و RBD3 إلى RBD1. تم تحديد الزوايا والثنائية السطوح من هذه النواقل والنقط الوسطى. تم إجراء تحليل المكونات الرئيسية ، وتجميع K- يعني ، وعلاقة بيرسون (فاصل الثقة 0.95 ، p & lt0.05) لمجموعات المتجهات في R (67). تم توسيط البيانات وقياسها لتحليلات PCA. تم إجراء تحليل المكونات الرئيسية ، وتجميع متوسطات K ، وعلاقة بيرسون (فاصل الثقة 0.95 ، p & lt 0.05) لمجموعات المتجهات في R. تم توسيط البيانات وقياسها لتحليلات PCA.

مصفوفات مسافة الفرق (DDM)

تم إنشاء DDM باستخدام حزمة Bio3D (68) تم تنفيذه في R (R Core Team (2014). R: لغة وبيئة للحوسبة الإحصائية. مؤسسة R للحوسبة الإحصائية ، فيينا ، النمسا. URL http://www.R-project.org/)

الديناميكيات الجزيئية لأخذ العينات التكيفية

الهيكل البلوري لـ CHARMM CR3022 المرتبط بـ SARS-CoV-2 RBD (69) نموذج (معرف PDB 6ZLR) (70, 71) في عمليات محاكاة أخذ العينات التكيفية (66). تم تجريد الجسم المضاد CR3022 ووحدة الجليكان والماء والأيونات من النموذج ولم يتبق سوى جزء البروتين من RBD. يتكون النموذج النهائي من مخلفات سبايك من 327 إلى 529. تمت إضافة مان 5 جليكان واحد في الموضع N343 باستخدام واجهة المستخدم الرسومية CHARMM (70) مع طفرات P.1 / B.1.1.28 / B.1.351 RBD K417N و E484K و N501Y المحضرة في PyMol. تم بناء أنظمة المحاكاة باستخدام AmberTools20 Leap (72) برنامج. تم غمر (WT) و P.1 / B.1.1.28 / B.1.351 (Mut) RBDs في صندوق ماء TIP3P ثماني السطوح مبتور بمسافة حافة لا تقل عن 15 Å إلى أقرب ذرة بروتين متبوعة بتحييد النظام باستخدام ينتج عن ذرات الكلور أحجام أنظمة تبلغ 67.508 و 66894 ذرة لكل من WT و Mut ، على التوالي. بروتين العنبر ff14SB (73) و Glycam (74) تم استخدام المقدمة في جميع أنحاء. تم إجراء جميع عمليات المحاكاة باستخدام تطبيق Amber20 pmemd CUDA. تم تصغير الأنظمة لأول مرة إلى الحد الأدنى لـ 10000 خطوة مع قيود ذرات البروتين متبوعة بتقليل النظام الكامل دون قيود لـ 10000 خطوة إضافية. تبع ذلك تسخين الأنظمة من 0 كلفن إلى 298 كلفن على مدى 20 حصانًا في مجموعة NVT باستخدام خطوة زمنية 2 fs باستخدام طريقة Ewald لشبكة الجسيمات للكهرباء الساكنة بعيدة المدى وظروف الحدود الدورية (75). تمت معايرة الأنظمة بعد ذلك لـ 100 ps في مجموعة NPT مع التحكم في درجة الحرارة باستخدام ديناميكيات Langevin بتردد 1.0 ps –1 وضغط 1 atm باستخدام تحجيم موضع الخواص مع وقت استرخاء قدره 2 ps (76). تم استخدام قطع غير مرتبط بمقدار 8 Å في جميع أنحاء وتم تقييد ذرات الهيدروجين باستخدام خوارزمية SHAKE (77) مع إعادة تقسيم كتلة الهيدروجين (78) يستخدم للسماح بخطوة زمنية 4 fs. من أجل إنشاء مجموعة من مطابقات طرف RBD لبدء روتين أخذ العينات التكيفي ، أجرينا مائة محاكاة 50 نانوثانية في مجموعة NVT بسرعات أولية عشوائية لكل من أنظمة WT و Mut. تم استخدام الإطار النهائي من كل من هذه المحاكاة لبدء مخطط أخذ العينات التكيفية. تم إجراء أخذ العينات التكيفية باستخدام حزمة الديناميكيات الجزيئية عالية الإنتاجية (HTMD v. 1.24.2) (79). يتألف كل تكرار من 50-100 محاكاة مستقلة لـ 100 نانوثانية. تم عرض عمليات المحاكاة من كل تكرار لأول مرة باستخدام مقياس ثنائي السطوح بزوايا مقسمة إلى مكونات الخطيئة وجيب التمام للمخلفات 454 إلى 491. تبع ذلك TICA (80) الإسقاط باستخدام زمن تأخر قدره 5 نانوثانية مع الاحتفاظ بخمسة أبعاد. تم بناء نماذج حالة ماركوف بعد ذلك باستخدام وقت تأخير قدره 50 نانوثانية لاختيار حالات جديدة للتكرار التالي. تم إجراء ما مجموعه 29 تكرارًا تكيفيًا أسفرت عن إجمالي أوقات المحاكاة من 274.8 و 256.8 ميكرو ثانية لأنظمة WT و Mut ، على التوالي. تم تصور عمليات المحاكاة في VMD و PyMol.

نمذجة دولة ماركوف

تم إعداد نماذج حالة ماركوف (MSMs) في HTMD بإسقاط إحداثيات مناسب تم اختياره باستخدام PyEMMA (81) (الإصدار 2.5.7). تم اختبار الإسقاطات المتعددة على مجموعة فرعية 25 ميكرو ثانية من عمليات محاكاة موت التي تضمنت المسافة الذرية وتدابير الاتصال بين بقايا RBD وكذلك الالتواءات الأساسية لبقايا طرف RBD باستخدام النهج المتغير لدرجة عمليات ماركوف (82) (الشكل S17 والجدول S4) (66). أدى ذلك إلى اختيار مقياس المسافة الزوجية Cα بين المخلفات من 471 إلى 480 ومن 484 إلى 488 لبناء MSM. تم تحضير MSMs في HTMD باستخدام وقت تأخير TICA قدره 5 نانوثانية مع الاحتفاظ بخمسة أبعاد متبوعة بتجميع متوسطات K باستخدام 500 مركز عنقودي. تم استخدام مخططات الجداول الزمنية الضمنية (ITS) لتحديد وقت تأخير قدره 30 نانوثانية لبناء MSM. كانت النماذج خشنة الحبيبات عبر تحليل مجموعة Perron (PCCA ++) باستخدام حالتين وتم التحقق من صحتها باستخدام اختبار Chapman-Kolmogorov (CK). تم استخدام روتين التمهيد بدون استبدال لحساب أخطاء القياس مع الاحتفاظ بـ 80٪ من البيانات لكل تكرار لما مجموعه 100 تكرار. تم جمع إحصائيات الحالة لمتوسط ​​أوقات المرور الأولى (MFPT) ، والتوزيعات الثابتة ، والانحرافات التربيعية لمتوسط ​​الجذر (RMSD) لبقايا طرف RBD 470-490. تم حساب بقايا 484 جهات اتصال جانبية من نموذج تمثيلي. تم تعريف جهة الاتصال على أنها اقتران ذرة في حدود 3.5 Å بين إما الحد الأدنى من ذرات E484 γ-carboxyl O (لـ WT) أو K484 ε-amino N atom (لـ Mut) والعمود الفقري أو الذرات الجانبية O أو N ذرات للمخلفات 348 إلى 354 ، من 413 إلى 425 ، أو 446 إلى 500. تم وزن النموذج RMSD والوسيلة المترية التلامسية. تم جمع مجموعات الحالة الموزونة التي تحتوي على 250 بنية للتصور في VMD.


احتمال الطفرة (أو النسبة) هي في الأساس مقياس للتشابه مع العناصر العشوائية للكروموسوم الخاص بك والتي سيتم قلبها إلى شيء آخر. على سبيل المثال ، إذا تم ترميز الكروموسوم الخاص بك كسلسلة ثنائية بطول 100 إذا كان لديك احتمال طفرة بنسبة 1٪ ، فهذا يعني أن 1 من 100 بت (في المتوسط) تم انتقاؤها عشوائيًا سيتم قلبها.

يحاكي Crossover بشكل أساسي إعادة التركيب الجيني الجنسي (كما هو الحال في التكاثر البشري) وهناك عدد من الطرق التي يتم تنفيذها عادةً في GAs. في بعض الأحيان يتم تطبيق التقاطع مع الاعتدال في GA (لأنه يكسر التماثل ، وهو ليس جيدًا دائمًا ، ويمكن أيضًا أن تصاب بالعمى) لذلك نتحدث عن احتمالية التقاطع للإشارة إلى نسبة عدد الأزواج الذين سيتم اختيارهم للتزاوج (يتم اختيارهم عادةً باتباع معايير الاختيار - ولكن هذه قصة أخرى).

هذه هي القصة القصيرة - إذا كنت تريد القصة الطويلة ، فسيتعين عليك بذل جهد واتباع الرابط المنشور Amber. أو قم ببعض البحث في googling - والتي كانت آخر مرة راجعت فيها خيارًا جيدًا أيضًا :)


شاهد الفيديو: The different types of mutations. Biomolecules. MCAT. Khan Academy (يونيو 2022).


تعليقات:

  1. Rousse

    الفكرة المؤمنة

  2. Melyon

    آسف لمقاطعتك ، أريد أيضًا التعبير عن الرأي.

  3. Gilbert

    في رأيي هناك شخص ما لركوب الدراجة

  4. Zutilar

    انتظر ، IMHO

  5. Grimbold

    في رأيي أنك مخطئ. اكتب لي في PM ، وسوف نتعامل معها.



اكتب رسالة