На главную ДЛЯ НОВИЧКОВДЛЯ НОВИЧКОВ СОБЫТИЯ КАРТА САЙТА ПРЕСС-СЛУЖБА
ДЛЯ СПЕЦИАЛИСТОВДЛЯ СПЕЦИАЛИСТОВ ДАТЫ ПОЛЕЗНЫЕ ССЫЛКИ О ПРОЕКТЕ
ДЛЯ ИНВЕСТОРОВДЛЯ ИНВЕСТОРОВ КОМПАНИИ ГОСТЕВАЯ НАГРАДЫ
SWITCH TO ENGLISH СТАТЬИСТАТЬИ БАЗА ДАННЫХ ФОРУМ КОНТАКТЫ
поиск по сайту  
подписка  


Биотерроризм

Биокомпьютеры

С-пептид. Часть III.

С-пептид. Часть II

С-пептид. Часть I.

Инсулин. Часть II.

Инсулин. Часть I.

Атипичная пневмония. Часть II.

Атипичная пневмония. Часть I.

Геносистематика - что это такое Часть 2.

ДНК или РНК: кто более матери-Природе ценен?

Будущее коммерческого внедрения генетически модифицированных организмов в странах европейского союза

Простая модель реакции организма на внешние воздействия

Некоторые современные подходы к терапии болезни Альцгеймера

Болезнь Альцгеймера. Молекулярно-биологический аспект. Часть II

Болезнь Альцгеймера. Молекулярно-биологический аспект. Часть I

Болезнь Альцгеймера. От описания симптомов - к молекулярным механизмам.

Главный комплекс тканевой совместимости человека (HLA). Часть 5

Главный комплекс тканевой совместимости человека (HLA). Часть 3

Главный комплекс тканевой совместимости человека (HLA). Часть 2

Главный комплекс тканевой совместимости человека (HLA). Часть 1

«Страшная» еда

Эглин

Почему философия не удовлетворяет биолога?

Инвестиционная привлекательность Российского рынка биоинформатики и биотехнологий

Геносистематика - что это такое.

Эндотоксины Bacillus thuringiensis

Диабет. (часть II)

Вешенка и человек

Диабет. (часть I)

Почему ограничены размеры бактериальной колонии?

Функциональная роль остеопонтина в развитии и реконструкции костной ткани.

Структура и некоторые свойства белка остеопонтина.

Проблемы инвестирования в биотехнологические разработки для сельского хозяйства.

Роль метилирования ДНК в канцерогенезе.

Жизнь и смерть овечки Долли

Дню борьбы с проказой посвящается...

Бактерии, приносящие миллиард.

Дню борьбы со СПИДом - достойные проводы!

Современная лаборатория молекулярной биологии.

Интервью с вампирчиком.


Наши статьи


Геносистематика - что это такое


Часть 2.

Первые математические методы построения филограмм на основе преимущественно молекулярных данных, возникли еще в начале 60-х годов вместе с первыми вычислительными программами. Все они были основаны на принципах нумерической таксономии (Fitch, Margoliash, 1967; Wagner, 1969; Farris, 1970 и др.). Следовательно, в данном случае родство определялось по критерию "общего сходства" - чем выше значение этого параметра, тем ближе таксоны друг к другу.

В основе современных дистанционно-матричных методов филогенетического анализа лежат те же принципы с их модификациями, которые технически менее громоздки. С их помощью за короткое время можно анализировать довольно массивные базы данных (Swofford, Olsen, 1990). Филограмма, полученная такими методами, не отражает эволюционного процесса, а только демонстрирует конечную степень дивергенции таксонов.

Для выяснения эволюционного родства необходим анализ состояния конкретных признаков, которые изменялись в процессе эволюции. Обычно предполагают, что эволюционный путь признака должен быть таким, который требует наименьшего числа его преобразований. В этом и заключается принцип "максимальной экономии", следуя которому, возможно выстроить схемы родственных отношений (Sober, 1988; Harvey, Pagel 1991; Stewart, 1993). Это универсальный кладистический метод, позволяющий анализировать любые сравнительные базы данных - морфологические, поведенческие, физиологические, молекулярные и т.д. (Swofford, Olsen, 1990).

За последние десятилетия были разработаны компьютерные программы, использующие этот принцип для анализа филогенетических связей на основе первичных структур нуклеиновых кислот (Swofford, 1993). После того, как была предложена надежная модель, описывающая вторичную структуру 18S рРНК, появилась возможность применить кладистический подход для анализа гомологичных элементов вторичной структуры рРНК у разных организмов. Этот подход оказался очень информативным при реконструкции филогении, поскольку позволил напрямую проследить приобретение новых признаков родственными группами. Таким образом, мы можем обнаружить явные плезиоморфии и апоморфии в эволюционной истории уже на молекулярном уровне (Сampbell et а1., Алешин и др; 1998). Несмотря на то, что данная область молекулярной систематики сравнительно молода, она становится весьма перспективным направлением молекулярных исследований.

Выравнивание и построение филограмм

При анализе нуклеотидных последовательностей в качестве отдельных признаков выступают отдельные нуклеотидные позиции. А поскольку принцип филогенетического анализа предполагает сравнение гомологичных признаков, то необходимо установить позиционную гомологию нуклеотидов в разных последовательностях. К этому и сводится следующий этап обработки данных после того, как определены последовательности гомологичных генов, - процедура выравнивания.

Чтобы систематизировать постоянно растущий массив информации, созданы и поддерживаются международные публичные базы данных по выровненным последовательностям генов 18S рРНК разных групп живых организмов (Van de Peer et al., 1996 и др.) GeneBank.

Процесс выравнивания подразумевает выстраивание последовательностей наиболее близких к исследуемому объекту видов друг под другом с таким расчетом, чтобы они совпадали как можно более полно, тогда одни консервативные участки будут располагаться под другими.

К примеру, получив нуклеотидную последовательность гена 18S рРНК какого-нибудь жука, экспериментальные данные необходимо сравнить с уже известными выровненными последовательностями других насекомых.

Более вариабельные участки необходимо выравнивать до тех пор, пока идентичные нуклеотиды по вертикали не будут наиболее максимально соответствовать друг другу. При этом возможно включение пропусков, поскольку в некоторых последовательностях могут быть как делеции, так и вставки. Участки блока последовательностей, которые не могут быть достоверно выровнены, чаще всего исключаются из анализа, чтобы не привносить систематических ошибок (см. Swofford, Olsen, 1990).

В настоящее время, этот этап работы компьютеризирован, хотя некоторые исследователи предпочитают более аккуратное, с их точки зрения, выравнивание "вручную".

Вернемся к методам молекулярной систематики. Все методы молекулярной систематики, так или иначе связанные с анализом нуклеотидного состава ДНК, оперируют только с выравненными последовательностями. Их можно разделить на две большие группы:

1. Методы, создающие филограммы по принципу объединения наименее отличающихся последовательностей или групп последовательностей. Для этого выровненные последовательности попарно сравниваются друг с другом и для каждой пары структурные отличия трансформируются в особый числовой коэффициент, являющийся мерой их сходства или различия. Создается числовая матрица данных, которая затем преобразуется в графическую модель эволюционного дерева (или филограмму) на основе принципов кластерного анализа. Пары наименее различающихся последовательностей объединяются в кластеры первого порядка, наименее различающиеся кластеры первого порядка - в кластеры второго порядка, и т.д. В этом заключается принцип действия так называемых "дистанционно - матричных" методов.

Самый распространенный из них - метод связывания ближайших соседей (neighbour - joining или NJ) (Saitou, Nei, 1987).

Математический алгоритм создания числовой матрицы довольно прост. Ее параметры вычисляются по системе из двух уравнений:

где S - коэффициент сходства, М - число позиций с идентичными нуклеотидами, U - число позиций с разными нуклеотидами, G - число пробелов и ωG - специальный коэффициент, определяющий роль величины G в зависимости от того, какое значение придается вставкам и делециям. Если ωG = 0, то вставки и делеции игнорируются. Как правило, оба способа используются для всех разновидностей NJ анализа.

Современные варианты NJ основаны на более сложных предпосылках. В частности, они учитывают среднюю скорость эволюции последовательностей. При создании матрицы, быстро эволюционирующим изменениям придается меньший вес во избежание внесения помех в расчеты и ошибочного кластерирования. Средняя скорость эволюции оценивается как среднее число нуклеотидных замен на позицию выравнивания. Эту поправку можно вносить как непосредственно при сравнении последовательностей, так и после создания матрицы.

Второй метод технически более прост и основан на создании новой видоизмененной матрицы по следующей системе уравнений:

где S - значение коэффициента сходства в старой матрице, D - коэффициент различия, d - искомое значение "эволюционной дистанции" между парой последовательностей. Коэффициент b принимает разные значения в зависимости от конкретного метода и типа данных (см. Swofford, Olsen, 1990). Джукс и Кантор (Jukes & Cantor, 1969) предложили вариант метода, где b = ¾ при условии равной вероятности замены каждого из четырех нуклеотидов.

На этом теоретические возможности NJ анализа не заканчиваются. Кимура (Kimura, 1980) предложил метод, который учитывает химические особенности мутационного процесса. А именно, неравную вероятность транзиций (замен типа пурин ↔ пурин или пиримидин ↔ пиримидин) и трансверсий (замен типа пурин ↔ пиримидин).

Технические возможности компьютерной обработки данных позволяют при расчете дистанций учитывать влияние вторичной структуры РНК на вероятность изменений в конкретных позициях гена и неравную скорость эволюции разных участков молекулы 18S рРНК. Самые современные версии NJ анализа способны оценить такие погрешности и, "настроив молекулярные часы" (см. предыдущую часть статьи "Геносистематика - что это такое") давать более достоверные результаты.

Еще раз напомним, что все дистанционно - матричные методы основаны на принципах нумерической таксономии и способны оценить только степень дивергенции таксонов.

2. Другая группа методов основана на анализе конкретных признаков на молекулярном уровне. В отличие от вышеописанных подходов, они способны давать информацию о конкретных эволюционных событиях. Один из них называется методом максимальной экономии (maximum parsimony, или МР). Технически, он гораздо более трудоемок и занимает больше времени, чем все дистанционно - матричные приемы. Это объясняется тем, что весь массив выровненных последовательностей анализируется целиком.

Суть метода состоит в последовательном анализе всех возможных филограмм, состоящих из всех возможных комбинаций представленных элементов (т.е. последовательностей). Анализ проводится по каждому признаку (т.е. по каждой колонке выравнивания). Цель его - найти среди всего множества такую филограмму, для которой необходимое число изменений признака в процессе предполагаемой эволюции будет минимальным. Этим и объясняется название метода: "максимально экономным" будет такое дерево, для которого в сумме число изменений всех признаков будет наименьшим.

Использование МР анализа позволяет не только получить вероятную картину действительного эволюционного процесса, но и обнаружить набор "максимально экономных" признаков для каждого узла ветвления филограммы, который записывается программой в специальном файле. Эта информация незаменима при поиске участков молекулы, которые с большей вероятностью содержат следы апоморфных приобретений того или иного таксона в процессе его естественной истории.

Значение МР анализа для молекулярной систематики трудно переоценить. В настоящее время, созданы специальные пакеты программ, анализирующие различные типы данных с использованием этого метода (Williams, Fitch, 1990; Swofford, 1993; Felsenstein, 1993).

Молекулярная систематика оперирует признаками, полностью независимыми от тех, что используются в других эволюционных построениях. Поэтому можно считать, что это направление является хорошим методом, как для сопоставления разных гипотез, так и для самостоятельного построения системы живого мира. Более того, метод молекулярной систематики позволяет анализировать гомологичные признаки там, где классические методы пока не дали определенного результата. Например, в случае сильно дивергировавших таксонов, таких, как типы или царства. К тому же, в геносистематике число учитываемых признаков намного больше, чем критериев, используемых морфологами: анализируются сотни нуклеотидов, даже после удаления неинформативных позиций. Результаты исследования структуры нуклеиновых кислот является мощным критерием установления родственных связей, но, как и любой инструмент, требует осторожного и правильного применения. Используя метод молекулярной систематики были получены доказательства монофилии эукариот (Kumar, Rzhetsky, 1996), всех многоклеточных животных (Wainraight et al., 1993), происхождение двумембранных клеточных органелл (митохондрий и хлоропластов) от прокариотического предка (Lang et а1., 1997), и многое другое.

Можно надеяться, что молекулярные данные, полученные при изучении разных молекулярных структур (рРНК, нуклеиновых кислот, белков ядра и органелл, наборов пигментов, и др.), в совокупности с морфологическими сведениями, включая данные эмбриологии и палеонтологии, приблизят нас к пониманию эволюционных связей всего живого мира.

С уважением, Дарья

Словарь:

Апоморфия означает производный, или специализированный признак,
Плезиоморфия - примитивную черту…
Например, существуют амфибии аксолотли, внешний вид которых напоминает головастика, у которого уже сформировались легкие, передние и задние конечности, но еще не резорбировался хвост. При этом аксолотли живут и размножаются. То, что они примитивно устроены (как головастик) - это плезиоморфная черта, а их способность к размножению - это апоморфия.

обсудить на форуме>



При написании статьи использовались материалы:
  1. Aleshin V.V., Kedrova O.S., Milyutina I.A., Vladychenskaya N.S., Petrov N.B. (1998a) Secondary Structure of Some Elements of 18S rRNA Suggests that Strongylid and a Part of Rhabditid Nematodes are Monophyletic. FEBS Lett. 429: 4 - 8
  2. Aleshin V.V., Kedrova O.S., Milyutina I.A., Vladychenskaya N.S., Petrov N.B. (1998b) Relationships Among Nematodes Based on the Analysis of 18S rRNA Gene Sequences: molecular Evidence for Monophyly of Chromadorian and Secernentian Nematodes. Russ. J. of Nematol. 6 (2): 175 - 184
  3. Aлешин В.В., Владыченская Н.С., Кедрова О.С., Милютина И. А., Петров Н.Б. (1998) Элементы вторичной структуры 18S рРНК свидетельствуют о происхождении двустороннесимметричных животных от Cnidaria. Мол. биол. 32 (2): 360 - 361
  4. Campbell B.C., Steffen- Campbell J.D., Gill J. (1994) Evolutionary origin of whiteflies (Hemiptera; Sternorrhyncha: Aleirodidae) infered from 18S rDNA sequences. Insect Mol. Biol. 3 (2): 73 - 88
  5. Coen E., Stachan T., Dover G. (1982) Dynamics of concerted evolution ofribosomal g DNA and histone gene families in the melanogaster species subgroup of Drosophila. J. Mol. Biol. 158: 17-35
  6. Dover G.A. (1993) Detection and quantification of concerted evolution and molecular drive. Meth. Enzymol. 224: 525 - 541
  7. Farris J.S. (1970) Method for Computing Wagner Trees. Syst. Zool. 19: 83 - 92
  8. Felsenstein J. (1993) PHYLIP - Phylogeny Inference Package, version 3.5. University of Washington, Seattle
  9. Field K.G., Olsen G.J., Lane D.L., Giovannoni S.J., Ghiselin M.T., RaffE.C., Pace N.R., RafFR.A. (1988) Molecular phytogeny of the animal kingdom. Science 239: 748 - 753
  10. Fitch W., Margoliash E. (1967) Constructing Phylogenetic Trees. Science 155: 279 - 284
  11. Gulell R.R., Weiser B., Woerse C.R..Noller R. (1985) Comparative anatomy of 16S and 28S rRNA structures from a comparative perspective. Microbiol. Rev. 58: 10 - 26
  12. Harvey P.H., Pagel M.D. (1991) The Comparative method in Evolutionary Biology. Oxford Univ. Press, NY
  13. Hendriks L., Van de Peer Y., Van Herck M., Neefs J.-M., De Wachter R. (1990) The 18S rRNA Sequence of the Ammonia sulcata and Its Evolutionary Position Among Other Eucaryotes. FEBS Lett. 269: 445 - 449
  14. Hennig W. (1966) Phylogenetic Systematics. Chicago, Univ. of Illinois Press Jukes T.H., Cantor C.R. (1969) Evolution of protein molecules. In: "Mammalian protein metabolism". Acad. Press, NY - London, pp 21 - 132
  15. Hillis D.M., Dixon M.T. (1991) Ribosomal DNA: Molecular Evolution and phylogenetic inference. Quarterly Review of Biology 66: 411 - 453
  16. Jukes T.H., Cantor C.R. (1969) Evolution of protein molecules. In: "Mammalian protein metabolism". Acad. Press, NY - London, pp 21 - 132
  17. Kimura M. (1980) A simple method for estimating evolutionary rates of base substitution through comparative studies of nucleotides sequences. Journal of Molecular Evolution 16:111-120
  18. Lang B.F., Burger G., O'Kelly C., Cedergen R., Golding G.B., Lemieux C., SancoffD., Tunnel M., Gray M. (1997) An ancestral mithochondrial DNA resembling eubacterial genome in miniature. Nature 387: 493 - 496.
  19. Maden B.E.N., Forbes J.M., Stewart M.A., Eason R. (1982) 18S coding sequences in amplified rDNA from Xenopus laevis oocytes iare highly homogemous. EMBO J. 1: 597 - 601
  20. SaitouN., Nei M. (1987) The neighbour-joining method: a new method for reconstructing phylogenetic tree. Mol. Biol. Evol. 4: 406 - 425
  21. Sambrook J., Fritsch E.F., and Maniatis T. (1989) Commonly used techniques in molecular cloning. In: Irwin N., Ford N., Nolan C., Ferguson M., and Ockler M. (eds) Molecular cloning: a laboratory manual. Cold Spring Harbor Laboratory Press, p E3
  22. Sober E. (1988) Reconstructing the Past: Parsimony, Evolution and Inference. MIT Press, Cambridge, MA
  23. Sokal R.R., Sneath P.H.A. (1963) The Principles of Numerical Taxonomy. San Francisco, W.H. Freeman:
  24. Stewart C.-B. (1993) The powers and pitfalls of parsimony. Nature 361: 603 - 607
  25. Swofford D.L. (1993) PAUP: Phylogenetic Analysis Using Parsimony, ver. 3,1. Computer program distributed by the Illinois History Survey, Champaign, Illinois
  26. Swofford D.L., Olsen G.J. (1990) Phylogeny reconstruction. In: Hillis D.M. and Moritz; C. (eds) Molecular systematics. Sinauer, Sunderland, Mass. pp 411
  27. Van De Peer Y, Neefs J-M, De Rijk P., De Wachter R (1993) Reconstructing evolution from eucaryotic small ribosomal subunit RNA sequences: calibration of the molecular clock. J. Mol. Evol. 37: 221 - 232
  28. Van De Peer Y., and De Wachter R. (1994) TREECON for Windows: a software package for the construction and drawing of evolutionary trees for the Microsoft; Windows environment. Comput Appi Biosci 10: 569 - 570
  29. Van De Peer Y., Neefs J.-M., De Wachter R. (1990) Small ribosomal subunit RNA ; sequences, evolutionary relationships among different life forms, and mitochondrial origins. J. Mol. Evol. 30: 463 - 476
  30. Van De Peer Y., Nicolai S., De Rijk P., De Wachter R. (1996) Database on the structure of small ribosomal subunit RNA. Nucleic Acids Research 24: 86-91
  31. Wagner W.H. (1963) The construction of classification. In: Sibley CG (Eds) Systematic Biology, Washington DC: Publication 1962, National Academy of Sciences, 67 - 90
  32. Wainright P.O., Hinkle G., Sogin M.L., Stickel S.K. (1993) Monophyletic origins of the Metazoa: an evolutionary link with Fungi. Science 260: 340 - 342
  33. Zuckerkandl R., Pauling D. (1965) Evolutionary divergence and convergence in proteins. In: "Evolving genes and proteins" (Bruson V., Vogel H.J. eds), pp 97 - 166.


Rusbiotech™
Copyright © 2000-2003 Rusbiotech
designed by Интерруссофт © 2003





   Яндекс цитирования    ЧИСТЫЙ ИНТЕРНЕТ - www.logoSlovo.RU   TopList