진화를 이끄는 힘은 우리가 생각하는 것만큼 무작위적이지 않을 수도 있습니다: ScienceAlert

유전적 돌연변이의 무작위적 성격은 발달이 매우 예측 불가능하다는 것을 의미합니다. 그러나 최근 연구에 따르면 게놈이 어떻게 변하는지 결정하는 데 예상보다 더 큰 역할을 하는 유전자 간의 상호 작용으로 인해 이것이 전적으로 사실이 아닐 수도 있습니다.

게놈의 일부 영역이 다음과 같은 것으로 알려져 있습니다. 다른 것보다 변동 가능성이 높지만 새로운 연구에 따르면 종의 진화 역사가 돌연변이를 더욱 예측 가능하게 만드는 역할을 할 수 있다고 합니다.

“이 연구의 의미는 그야말로 혁명적입니다.” 그는 말한다 노팅엄 대학의 진화생물학자인 제임스 매키너니(James McInerney).

“진화는 우리가 이전에 생각했던 것만큼 무작위적이지 않다는 것을 증명함으로써 합성 생물학, 의학 및 환경 과학에 다양한 가능성의 문을 열었습니다.”

노팅엄 대학의 생물학자인 Alan Bevan과 그의 동료들은 인공 지능의 계산 능력을 활용하여 2,000개가 넘는 유기체의 완전한 게놈을 연구했습니다. 대장균 박테리아.

박테리아는 자신의 환경에서 유전자를 훔쳐 자신의 게놈에 통합하는 데 상당히 능숙하기 때문에 DNA를 변경할 때 특히 까다롭습니다. ~로 알려진 수평적 유전자 전달이 과정을 통해 박테리아는 항생제를 엄격하게 피하는 등 새로운 특성에 쉽게 접근할 수 있으며 세대 간 선택이 작동할 때까지 귀찮게 기다릴 필요가 없습니다.

흥미롭게도 동일한 핵심 그룹에 속하는 수평으로 전달된 유전자는 결국 박테리아 게놈의 다른 위치에 보관될 수 있습니다. 연구자들은 서로 다른 위치에서 수평 유전자를 조사함으로써 유전자의 직접적인 환경이 유전자에 어떻게 영향을 미치는지 확인할 수 있었습니다.

그들은 유명한 진화생물학자인 스티븐 J. 금: 진화의 역사를 담은 테이프를 재생하면 매번 다르고 예상치 못한 결과가 나올 수 있습니다. 진화의 경로는 예상치 못한 사건에 달려 있기 때문입니다.

이것이 사실이라면 박테리아 게놈은 새로운 수평 유전자를 획득한 후에도 계속해서 무작위로 진화할 것입니다. 그러나 AI는 이러한 유전자 획득 이벤트 이후 수천 개의 “테이프 재생”에서 예측 가능성의 패턴을 발견했습니다.

“우리는 다른 특정 유전자군이 이미 존재할 때 일부 유전자군이 게놈에 전혀 나타나지 않았으며, 다른 경우에는 일부 유전자가 다른 유전자군의 존재에 크게 의존한다는 사실을 발견했습니다.” 그는 설명한다 노팅엄대학교 미생물학자 마리아 로사 도밍고 사나네스(Maria Rosa Domingo Sananes)

이 네트워크에는 여러 개의 하플로그룹이 포함되어 있으며, 여기에서 유전자 간의 긍정적인 관계와 부정적인 관계를 추론할 수 있습니다. pic.twitter.com/rlZrXECvNH

– 마리아 로사 도밍고 사나네스(@blackpassiflora) 2024년 1월 5일

따라서 당시 어떤 유전자를 가지고 있었는지 포함하여 게놈의 역사를 통해 미래에 어떤 유전자를 갖게 될 것인지, 갖지 않을 것인지를 결정할 수 있습니다. 우리는 이전에 함께 잃거나 얻어지는 유전 분자에 밀접하게 국한된 유전자(연결된 유전자)에서 이에 대한 힌트를 본 적이 있습니다. 그러나 이는 박테리아 게놈과 밀접한 물리적 연결이 없는 유전자에서도 발생했습니다.

“진화의 일부 측면은 결정론적입니다. 즉, 테이프를 재생할 때마다 발생할 가능성이 높습니다.” 확신하는 Bevan과 그의 팀이 논문을 게재했습니다. “유전자의 존재 여부는 게놈의 다른 유전자를 통해서만 예측할 수 있습니다. 예를 들어 가상의 유전자 A는 유전자 C가 없는 경우에만 유전자 B의 존재를 예측할 수 있습니다.”

이것은 무작위 돌연변이의 규칙을 깨뜨리지 않습니다. 더욱이 자연 선택의 힘은 분자 수준에서도 작용하는데, 이는 최근까지 우리가 완전히 볼 수 있는 계산 능력이 없었습니다. 원칙적으로 게놈 그 자체가 그 자체의 미세한 생태계이다유전자는 서로를 돕거나 방해할 수 있습니다.

그러니까 이 테이프를 되감으면서 대장균 진화는 여전히 매번 다른 진화 경로를 보여줄 것이며, 반복된 관찰을 통해 명확한 패턴이 나타나는 수백 또는 수천 개의 예측 가능한 사건도 있을 것입니다.

“이 연구를 통해 예를 들어 항생제 내성 유전자를 지원하는 유전자 탐색을 시작할 수 있습니다.” 그는 설명한다 베반.

“따라서 항생제 내성을 제거하려는 경우 초점 유전자뿐만 아니라 이를 뒷받침하는 유전자도 표적으로 삼을 수 있습니다.”

이 연구는 사람들과 함께.