معلومة

كم عدد الأجيال المطلوبة لطفرة محايدة محددة للوصول إلى التثبيت؟

كم عدد الأجيال المطلوبة لطفرة محايدة محددة للوصول إلى التثبيت؟


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.

في علم الوراثة السكانية ، يتم تعريف مصطلح "وقت التثبيت" على أنه الوقت الذي تستغرقه طفرة معينة لتظهر في مجموعة سكانية ، بالإضافة إلى الوقت اللازم لانتشار هذه الطفرة في جميع أنحاء هذه المجموعة السكانية. سؤالي هو ، كم عدد الأجيال المطلوبة حتى تصل طفرة محايدة معينة إلى التثبيت؟ أنا بحاجة إلى صيغة عامة لعدد الأجيال كدالة لمعدل الطفرات وحجم السكان ، صالحة لجميع أنواع الكيانات البيولوجية. لاحظ أن الطفرة المحايدة لا يتم إصلاحها عن طريق الانتقاء ، بل يتم إصلاحها عن طريق الانجراف الجيني.


كم عدد الأجيال المطلوبة لطفرة محايدة محددة للوصول إلى التثبيت؟

أظهر Kimura و Ohta (1968) أن الوقت المتوقع لوصول الأليل المحايد إلى التثبيت هو

$$ bar t (p_0) = - 4N left ( frac {1-p_0} {p_0} right) ln (1-p_0) ، $$

أين $ p_0 $ هو التردد الأولي و $ N $ هو حجم السكان. يفترض النموذج أن عدد سكان رايت فيشر (panmixia ، وحجم السكان الثابت ، والتكاثر الجنسي حصريًا للأفراد الخنثى ، ...) ومعدل طفرة ضئيل في موضع الاهتمام.

كيف أحسب p من حيث الكميات المعروفة ، مثل معدل الطفرات؟

يمكنك حساب تردد الأليل المتوقع عند الطفرة - توازن الانجراف (على سبيل المثال ، انظر هنا أو أي كتاب مدرسي لائق لعلم الوراثة السكانية). باختصار ، اسمحوا $ ثيتا = 4N mu $، أين $ mu $ هو معدل الطفرة ، والزيجوت المتغاير المتوقع هو

$$ H = frac { theta} { theta + 1} $$

من ذلك يمكنك حساب ترددات الأليل $ p $ و $ q = 1-p $ عن طريق الحل H = 2pq دولار.

إذا لزم الأمر ، يمكنك الحصول على التوزيع الكامل لتردد الأليل المعطى $ N $ و $ mu $ (وحتى $ s $ و $ ح $ إذا لزم الأمر) في رايت (1937).


شبه محايدة نظرية التطور الجزيئي

ال شبه محايدة نظرية التطور الجزيئي هو تعديل للنظرية المحايدة للتطور الجزيئي الذي يفسر حقيقة أنه ليست كل الطفرات إما ضارة جدًا بحيث يمكن تجاهلها أو محايدة. يتم التخلص من الطفرات الضارة بشكل طفيف بشكل موثوق فقط عندما يكون معامل الانتقاء أكبر من واحد مقسومًا على الحجم الفعال للسكان. في التجمعات السكانية الأكبر ، تتجاوز نسبة الطفرات هذه العتبة التي لا يمكن للانجراف الجيني التغلب عليها ، مما يؤدي إلى عدد أقل من أحداث التثبيت وبالتالي تباطؤ التطور الجزيئي.

تم اقتراح النظرية شبه المحايدة من قبل توموكو أووتا في عام 1973. [1] وقد أطلق مايكل لينش على العتبة المعتمدة على حجم السكان لتطهير الطفرات اسم "حاجز الانجراف" ، واستخدمت لشرح الاختلافات في العمارة الجينومية بين الأنواع.


بعض الأخبار السارة: لا داعي للقلق بشأن تحور فيروس كورونا

من المفهوم أن التحور حول الفيروس التاجي ليصبح أكثر عدوى وفتاكًا أمر مفهوم - ولكن في الغالب غير مبرر. صحيح أن الفيروسات تميل إلى التحور لأنها تنتشر في جميع أنحاء العالم بمرور الوقت. وصحيح أيضًا أن هذه الطفرات لديها القدرة على إعطاء الفيروسات سمات جديدة ، وربما ضارة. لكن لحسن الحظ ، فإن احتمال حدوث ذلك في الواقع ضئيل للغاية ، وفقًا للعلم.

قامت ثقافة البوب ​​بعمل سيئ في تصوير طفرة في الفيروس من خلال المبالغة في العواقب. في عام 2003 فيلم الرعب بعد نهاية العالم بعد 28 يومعلى سبيل المثال ، فيروس إيبولا "المتحور" يتسبب في دمار المجتمع. في الواقع ، تعتبر الطفرة "جانبًا مملًا من الحياة بالنسبة لفيروس الحمض النووي الريبي" ، كما كتب ناثان د. علم الأحياء الدقيقة الطبيعة في فبراير. يعتبر SARS-CoV-2 فيروسات RNA لأن مادته الوراثية هي RNA ، وليس DNA. إنه يحث العلماء وعامة الناس على عدم التكهن بالآثار المحتملة للطفرة. وقد حذر في مقال لـ CNN من أن المعلومات المضللة قد "تكون مكلفة مثل المرض".

"ربما لن يغير أي شيء على الإطلاق لأنه بحلول الوقت الذي يمكننا فيه تأكيد ما تفعله أي طفرة معينة ، من المحتمل أن يكون الوباء قد انتهى."

لفهم سبب عدم القلق بشأن تحور الفيروس ، انظر إلى كيفية حدوث الطفرات في المقام الأول. في كل مرة يتكاثر فيها الفيروس بنفسه ، يحتاج أولاً إلى عمل نسخة من جينومه. ومع ذلك ، فإن الآلية التي تستخدمها لصنع هذه النسخ - إنزيم يسمى RNA polymerase - غالبًا ما ترتكب أخطاء أثناء عملية النسخ. تميل النسخة الناتجة من جينوم الفيروس إلى احتواء أخطاء مطبعية عشوائية ، والتي نعرفها باسم الطفرات. ولكن لن يكون لجميع الطفرات تأثير ملموس على الفيروس ومسار الجائحة.

بعض الطفرات ليس لها أي تأثير على الإطلاق وتُعرف باسم "الطفرات المحايدة". يمكن أن تنتقل عبر أجيال عديدة ولا تسبب أي تغيير في قدرة الفيروس على البقاء أو التسبب في العدوى. يقول جروبو إن معظم الطفرات تضر بالفيروس ، وتقتله قبل أن تتاح له فرصة نسخ نفسه مرة أخرى.

بعض الطفرات لها تأثير ، مثل جعل جسيم الفيروس المتولد حديثًا أكثر قابلية للانتقال. ولكن لكي يكون للطفرة في جسيم واحد تأثير على عموم السكان الفيروس - ما قد نعتقد أنه سلالة جديدة - يجب أن يتم نقلها إلى نسخ مستقبلية من الفيروس. ولكي يحدث ذلك ، يجب أن تحدث الطفرة أيضا يجب أن تحسن قدرة الفيروس على البقاء والتكاثر ، وهي سمة يصفها علماء الأحياء بأنها "مفيدة بشكل انتقائي".

ومما يزيد الأمر تعقيدًا حقيقة أن السمات التي تثير قلقنا أكثر - عدوى الفيروس وقدرته على التسبب في المرض - يتم التحكم فيها بواسطة جينات متعددة. هذا يعني أن الإمكانية المطلقة لتغيير هذه السمات سوف تتطلب طفرات عشوائية انتقائية متعددة مفيدة ، وكلها تحدث في نفس الوقت في نفس جينوم الفيروس. ويجادل جروبو بأن فرص حدوث ذلك في غضون فترة زمنية قصيرة لتفشي المرض منخفضة للغاية.

نظرًا لأن SARS-CoV-2 لا يبدو أنه يتحور كثيرًا ، فمن المتوقع أن يحمي أي لقاح نصنعه الآن الأشخاص على المدى الطويل.

كما يحدث ، يبدو أن فيروس SARS-CoV-2 الذي يقود وباء Covid-19 يتحور ببطء. في الأسبوع الماضي ، قال بيتر ثيلين ، عالم الوراثة الجزيئية في مختبر الفيزياء التطبيقية بجامعة جونز هوبكنز الذي كان يدرس سلالات الفيروس ، لـ واشنطن بوست أن هناك فقط ما بين أربعة إلى 10 اختلافات جينية بين السلالات المنتشرة في ووهان والولايات المتحدة - وهو عدد صغير نسبيًا.

يبشر معدل الطفرات البطيئة هذا بالخير لتطوير اللقاح ، حيث يتم إنشاء اللقاحات لمنح المناعة ضد سلالات فيروسية معينة. نظرًا لأن SARS-CoV-2 لا يبدو أنه يتحور كثيرًا ، فمن المتوقع أن يحمي أي لقاح نصنعه الآن الأشخاص على المدى الطويل. (السبب في حاجتنا إلى لقاح جديد للإنفلونزا كل عام هو أن فيروس الإنفلونزا لديه طريقة معقدة بشكل فريد لإعادة تشكيل الجينوم الخاص به في عملية مستقلة عن الطفرات).

بطبيعة الحال ، فإن احتمالية حدوث طفرة خطيرة لا تزال قائمة ، مهما كانت ضئيلة. يقول جروبو إنه حتى إذا حدثت طفرة تؤثر على انتقال المرض أو شدته عنصري، "ربما لن يغير أي شيء على الإطلاق لأنه بحلول الوقت الذي يمكننا فيه تأكيد ما تفعله أي طفرة معينة ، من المحتمل أن يكون الوباء قد انتهى. [...] ليس هناك حقًا أي شيء يمكننا القيام به باستثناء دفع الأشياء التي نحن عليها بالفعل: التباعد الاجتماعي ، والمراقبة ، وسعة المستشفى ، وتتبع العقود ، وتطوير اللقاح ، وما إلى ذلك. "


مقدمة

تعتبر ديناميكيات التطور التكيفي أكثر تعقيدًا من مجموع بسيط من الطفرات والاختيار بسبب تشابك العديد من الأحداث التطورية [1] ، والتي تشمل الطفرات التكيفية النادرة [2،3،4،5،6،7،8] ، إبستاسيس [9،10،11] والمشي لمسافات طويلة [12،13،14] على مستوى الجينوم والتداخل النسيلي [15] ، الاختيار المعتمد على التردد [16] والانحراف الجيني [17] على مستوى السكان. أكدت تحليلات التسلسل الجينومي الحديثة لتجربة تطور الخميرة أن صعود وسقوط الأنماط الجينية التكيفية معقدان بسبب تزامن التنزه والتدخل النسيلي [14].

على الرغم من هذه الديناميكيات المعقدة التي تم الكشف عنها مؤخرًا ، فإن معدل تثبيت الطفرة الثابت في مجموعة سكانية يعتبر قاعدة بسيطة في تحليل النشوء والتطور. استنادًا إلى سجلات الحفريات ، اقترحت الساعة الجزيئية ، التي تم اقتراحها لأول مرة في الستينيات ، أن الطفرات تتراكم بمرور الوقت [18]. طورت الدراسات المكثفة مفهوم الساعة الجزيئية لتطبيقات أوسع [19 ، 20 ، 21]. على الرغم من أن ثبات معدل تثبيت الطفرة قد يختلف إلى حد ما ، فقد أصبحت الساعة الجزيئية أداة بسيطة للباحثين التطوريين لتحويل الاختلافات الطفرية إلى أشجار السلالات لتتبع الأحداث التطورية الماضية [19 ، 22].

هناك آليتان محتملتان للساعة الجزيئية. الآلية الأولى هي الانجراف الجيني للطفرات المحايدة ، والمعروف أيضًا بالتطور المحايد [23]. يمكن للطفرات التي لا تساهم في اللياقة البدنية أن تنجرف إلى الغالبية من خلال التأثيرات العشوائية بسبب الحجم السكاني المحدود. نظرًا لأن الطفرات تحدث في مواقع محايدة بمعدل تراكم الطفرات العفوية وتنتشر بشكل متساوٍ ، فإن الاختلاف الطفري بين المجموعات السكانية المستقلة المشتق من سلف مشترك يزداد عبر الأجيال بطريقة في اتجاه عقارب الساعة بمعدل تراكم الطفرات التلقائية. في البيئات الانتقائية ، الطفرات المحايدة التي تنجرف نحو التثبيت تجتاحها الطفرات التكيفية. الآلية الأخرى هي التنقل السريع ، حيث يتم إصلاح الطفرات المحايدة المتراكمة على جينوم واحد من خلال انتشار الطفرات التكيفية التي حدثت أخيرًا على نفس الجينوم. بغض النظر عن أي من الجينومات في مجموعة سكانية تكتسب طفرة تكيفية ، فإن عدد الطفرات المحايدة التي تتطلب التنزه لا يختلف اختلافًا كبيرًا لأن جميع الجينومات تتراكم الطفرات المحايدة بالتساوي في نفس معدل تراكم الطفرات التلقائية ، مما يحدد الساعة الجزيئية للطفرات المحايدة [ 24،25،26] وبالتالي ، من المتوقع أن يكون معدل تثبيت الطفرات المحايدة عن طريق التجوال متطابقًا مع معدل تراكم الطفرات العفوية ، وهو نفس معدل التثبيت عن طريق الانجراف الجيني. الفرق الرئيسي بين الآليتين في تثبيت الطفرة المحايدة هو المقياس الزمني. يتطلب تثبيت الطفرة الذي يتوسطه الانجراف الجيني وقتًا أطول بكثير من ذلك الذي يتم من خلال التنزه. من الناحية النظرية ، فإن عدد الأجيال قريب من حجم السكان في الانجراف الجيني ، ولكنه صغير مثل معكوس معامل الانتقاء في التنزه [27].

بينما يحدث كل من الانجراف الجيني والتوقف عن العمل في ديناميات السكان المختبرية ، لم يتم الحصول على دليل مباشر على أن هذه الآليات تعمل على إصلاح الطفرات المحايدة بما يتناسب مع عدد الأجيال. أظهرت دراسات ديناميكية السكان التجريبية الرائدة على ذبابة الفاكهة أن الانجراف الجيني يعمل على إصلاح الأليلات المحايدة [28] ، وقد أظهرت العديد من الدراسات أن جزءًا كبيرًا من الطفرات الموجودة في أشجار النشوء والتطور وفي التجمعات الطبيعية تُعزى إلى التثبيت عن طريق الانجراف الجيني [27]. ومع ذلك ، فإن العملية التي يتم من خلالها إصلاح الطفرات المحايدة على التوالي عن طريق الانجراف الجيني لم تتم ملاحظتها بشكل مباشر. بينما لوحظ التنزه في مجموعات تجريبية [12 ، 13 ، 14] ، فإن الأدلة التجريبية التي تدعم دور التكرار المتتالي للتنقل في التثبيت الخطي للطفرات المحايدة عبر الأجيال محدودة. إذا أصلحت رحلات التنزه الطفرات المحايدة بمعدل يساوي معدل تراكم الطفرات العفوية ، فإن مفهوم الساعة الجزيئية يمكن أن يمتد إلى تطور زيادة اللياقة ، وهو ما لا تغطيه النظرية المحايدة للتطور الجزيئي لكيمورا.

هنا ، نُبلغ عن الظهور المتكرر للتجول في بيئة انتقائية شديدة ، مما يؤدي إلى تطور جزيئي يشبه الساعة للطفرات المحايدة. لقد أجرينا سابقًا تجربة تطور فيها ه. القولونية تم تكييفه حرارياً مع 44.8 درجة مئوية [29]. كشف التحليل على مستوى الجينوم على مدار هذا التطور أن غالبية الطفرات المتراكمة تحولت من مساهمة لياقة إيجابية إلى محايدة. في هذه الدراسة ، قمنا بتكرار تجربة التطور السابقة وإطالة أمدها لمزيد من التكيف الحراري إلى 46 درجة مئوية. كشفت العملية الديناميكية لتثبيت الطفرة على مستوى الجينوم بين جيل التطور السابق ، والتي تحولت فيها مساهمة الطفرات الملائمة من الإيجابية إلى المحايدة ، إلى الأجيال الأخيرة من الخطوط التطورية المكررة أن التنزه كان مسؤولاً عن معدل التثبيت الثابت. من الطفرات المحايدة ، على الرغم من أن الديناميكيات السكانية للأنماط الجينية معقدة بسبب التوافق العشوائي للطفرات التكيفية والتدخل النسيلي. تمت مناقشة إمكانية إصلاح بعض الطفرات المحايدة التي تراكمت في الماضي عن طريق التنزه في التطور التكيفي.


أسئلة تطوري Bio HW

طرق بايز: تحدد احتمالية صحة الشجرة الافتراضية.

التطور المحايد: لا ينتج عن طفرة في الجين الكاذب أي عواقب لاحقة ولا تؤدي الطفرة في جين ترميز البروتين إلى تغيير تسلسل الأحماض الأمينية للبروتين.

كل مجموعة لديها تردد مختلف من زهور النجمة مع بتلات الزهور الزرقاء أو الأرجواني. يبحث العلماء في جين للون البتلة ووجدوا أن تكرار الطفرات غير المترادفة هو تقريبًا نفس تواتر الطفرات المترادفة. -قبول الفرضية الصفرية للتطور المحايد

السكان في مجالات ذات هيدرولوجيا مختلفة. يقوم العلماء بتحليل الجين المرتبط ببنية الجذر وتحديد أن تواتر الطفرات غير المترادفة أكبر بكثير من تكرار الطفرات المترادفة.
- رفض فرضية العدم للتطور المحايد

لون المعطف هو نمط ظاهري ممتد للأرنب: خطأ

الحالة عبارة عن نمط ظاهري ممتد لعلاء العلبة: صحيح

عندما تكون في حالة شبق ، يقاتل الثور الأيائل بعضها البعض في المقام الأول عن طريق الاشتباك مع قرون ومحاولة رمي خصومهم على الأرض. يكتسب الفائز الوصول إلى الإناث في الحريم حتى يتحدىه الذكر التالي. ما نوع الانتقاء الجنسي الذي يحتمل أن يحافظ على سلوك القتال؟
الاختيار بين الجنسين

يشكل الديك الرومي البري ، Meleagris gallopavo ، أسرابًا شتوية مكونة من مجموعات عائلية إما من إناث الدجاج والقرع الصغيرة أو من الذكور. المبالغة في الخصائص التي تميزها عن الإناث ، بما في ذلك التمايل ، والسنود ، والذيل الكبير. الأكلاب الذين لديهم حمولة طفيلي أصغر لديهم سنود أكبر وقلنسوة أكبر. خلال موسم التكاثر ، يؤدي اللعابون رقصة متقنة حول الدجاج لإغرائهم على التزاوج. بمجرد التزاوج ، تبني الإناث أعشاشًا سرية في نباتات كثيفة لوضع بيضها وتفقيسه. ما هو العامل الذي من المرجح أن يؤثر على اختيار رفيقة أنثى في الديك الرومي البري؟
-حجم سنود وقلنسوة الذكر

هارب فيشر: تجد الإناث سمة ذكورية تعسفية جذابة وتقود تطور الإصدارات المتطرفة بشكل متزايد من هذه السمة من خلال إنتاج أبناء يتمتعون بالسمة الجذابة والبنات الذين يفضلون هذه السمة.

تعدد الأزواج:
تزيد الأنثى من التباين الجيني والجودة بين نسلها.
تكتسب الأنثى موارد إضافية من خلال هدايا الزواج.
الأنثى لديها احتمال أكبر للإصابة أثناء المبارزات التنافسية.

تشترك النسور السوداء في الروابط الزوجية والمسؤوليات الأبوية التي تعززها ديناميكيات القطيع.
-الزواج


المواد والأساليب

مرور HIV-1

تم الحصول على سلالات خلايا سرطان الدم البشري T-cell MT-2 و MT-4 [41] من خلال برنامج الكاشف المرجعي لبحوث الإيدز ، قسم الإيدز ، NIAID ، المعاهد الوطنية للصحة من الدكتور دوغلاس ريتشمان. تم الحفاظ على الخلايا في وسط RPMI 1640 (Sigma-Aldrich ، Buchs ، سويسرا) يحتوي على 10 ٪ من مصل العجل الجنيني ، و 100 وحدة / مل من البنسلين ، و 100 ميكروغرام / مل من الستربتومايسين. تم الحصول على الـ HIV-1 plasmid pNL43 كامل الطول من خلال برنامج بحوث الإيدز وبرنامج الكاشف المرجعي ، قسم الإيدز ، NIAID ، المعاهد الوطنية للصحة من دكتور مالكولم مارتن [42]. تم إنشاء مخزون الفيروس HIV-1 NL4-3 ووصفه كما هو موصوف سابقًا [43].

بالنسبة للخطوط التجريبية MT-2.A و MT-2.B و MT-4.A و MT-4.B (الشكل 6) ، نمت الثقافات في 12 لوحة بئر ، حيث يتكون الصف الأول من MT- مصاب. 2 خلايا والصف الثالث من خلايا MT-4 المصابة. خلايا التحكم غير المصابة في الصف الثاني لم تظهر أبدًا علامات الإصابة بفيروس HIV-1. في اليوم 0 ، أصيبت 2 × 10 5 خلية لكل تكرار ولكل خط خلية بفيروس HIV-1 NL4-3 في وزارة الداخلية (تعدد العدوى المقاسة على خلايا الدم وحيدة النواة في الدم المحيطي) من 0.0007 مما أدى إلى 4 مزارع خلايا مستقلة. قمنا أيضًا بقياس وزارة الداخلية في المقطع 90 من التجربة ، والتي تراوحت بين 0.012 و 0.064. وبالتالي ، يجب أن تكون العدوى المصاحبة نادرة نسبيًا في تجربتنا. تم إجراء مرور الفيروس مرتين في الأسبوع (بالتناوب 3 و 4 أيام) على النحو التالي: تم تعليق مزارع الخلايا المصابة. تم تلقيح إجمالي 2 × 10 5 خلايا MT-2 غير مصابة مع تعليق خلية 1 ميكرولتر وخطوط خلايا MT-4 مع 3 ميكرولتر.


المنهج المقارن لدراسة معدلات الطفرات

فحص البدائل في المواقع المترادفة

على عكس الوضع الذي لوحظ في مقارنات بين البشر والفئران ، فإن معدلات الاستبدال المترادفة (Ks) من بكتريا قولونيةS. المعوية امتدت المتجانسات تقريبًا إلى درجتين من حيث الحجم ، وهو ما لم يكن متوقعًا إذا كانت هذه المواقع تخضع لعملية طفرة عشوائية إلى حد ما. تم توضيح أحد أسباب هذا الانحراف عن التوقعات المحايدة في ورقة بحثية أصبحت الآن كلاسيكية بقلم Sharp and Li (1987). أظهروا أن الاختلافات في معدلات إحلال مرادف بين بكتريا قولونية- كانت متجانسات السالمونيلا ناتجة عن تحيز الكودون التكيفي ، مثل أن الجينات عالية النسخ تستخدم مجموعة محدودة جدًا من الكودونات ، مما يعزز كفاءة الترجمة. الجينات التي يتم التعبير عنها بشكل كبير لها تحيزات أقوى في الكودون ، مما يؤدي إلى انخفاض التباعد في المواقع المترادفة بسبب الاختيار الذي يعمل على مستوى الكودون (الشكل 1)أ).

لذلك ، لتقدير المعدلات والأنماط الأساسية للطفرات من خلال فحص التباين في المواقع المترادفة ، يجب إزالة آثار تحيز الكودون التكيفي. تم القيام بذلك بطريقتين: يمكن للمرء أن يأخذ في الاعتبار جميع الجينات المتاحة ويأخذ في الاعتبار آثار تحيز الكودون عدديًا أو ، بدلاً من ذلك ، يمكن للمرء إزالة جميع الجينات عالية التحيز من التحليل. كما نوقش أدناه ، كان من الممكن استخلاص العديد من الاستنتاجات حول العملية الطفرية في البكتيريا المعوية من خلال فحص أو مقارنة متواليات النوكليوتيدات.

موقع الكروموسوم ومعدلات الاستبدال

بصرف النظر عن الكشف عن تأثيرات التحيز في استخدام الكودون ، فإن مقارنات الجينات المتماثلة من بكتريا قولونية و S. المعوية كشفت أيضًا أن معدلات الاستبدال تزداد مع المسافة من أصل النسخ المتماثل (الشكل 1ب). بعد حساب الاختلافات في تحيز الكودون ، تم تقدير أن الجينات الأقرب إلى أصل التكرار في كلا النوعين لديها معدل إحلال يقارب نصف معدل الجينات الأقرب إلى النهاية (Sharp et al. 1989). كان التعرف الأصلي على "تأثير المسافة" هذا يعتمد على عدد قليل نسبيًا (ن = 67) زوجًا من الجينات المتماثلة ، وكان الارتباط المهم يرجع إلى حد كبير إلى المجموعة المحدودة من جينات التباعد المنخفض بالقرب من أصل النسخ المتماثل (الدوائر المفتوحة ، الشكل 1). ومع ذلك ، فإن إعادة فحص تأثير المسافة باستخدام مجموعة كاملة من الجينات المتماثلة التي يتم حفظ مواقع الكروموسوم فيها بكتريا قولونية و S. المعوية أيدت النتائج الأولية ، وكشفت أيضًا عن علاقة مماثلة بين موقع الجين وتباعد التسلسل في العديد من الجينومات البكتيرية المتسلسلة ، ولكن ليس كلها (Mira and Ochman 2002).

كان يُعتقد في الأصل أن تأثير المسافة ناتج عن إصلاح تأشيب أكثر تكرارًا أو تحويل جيني متحيز ناشئ عن جرعة جينية أعلى بالقرب من الأصل ، كما يتحقق من خلال وجود شوكات تكرار متعددة (Sharp et al. 1989 Sharp 1991 Birky and Walsh 1992 ). نظرًا لأن جولات جديدة من النسخ المتماثل يمكن أن تبدأ قبل اكتمال الجولة السابقة ، فإن الجينات الأقرب من الأصل ستكون في نسخ متعددة ، مما يسمح بالتصحيح باستخدام المتماثل القريب. على الرغم من أن هذه الفرضية جذابة ، إلا أن فحص الأنماط البديلة لا يدعم مثل هذه الآلية. في المقارنة مع بكتريا قولونيةS. المعوية بالنسبة إلى المتماثلات ، فإن تأثير المسافة ناتج بشكل أساسي عن زيادة معدل عمليات الاستقلاب بالقرب من نهاية النسخ المتماثل (Mira and Ochman 2002 Daubin and Perriere 2003) ، ومن الصعب رؤية كيف يمكن أن ينتج هذا عن عملية إصلاح غير تمييزية ، مثل تحويل الجينات أو تبادل متماثل. ومن ثم ، فإن تأثير المسافة يكون على الأرجح بسبب زيادة حدوث (أو عدم الإصلاح) لبدائل معينة حيث تقترب شوكات النسخ من النهاية.

الانتقال مقابل الاستراحات

إذا كانت جميع الطفرات متساوية في الاحتمال ، فإن التحولات ستحدث بضعف تكرار التحولات ، ومع ذلك ، فإن المقارنات الأصلية لتسلسل الحمض النووي للميتوكوندريا في سلالات الرئيسيات كشفت أن التحولات تفوق عدد عمليات الانتقال (Brown et al. 1982). لوحظ وجود تحيز بديل تجاه التحولات في العديد من الكائنات الحية وفي إعادة بناء البدائل في العديد من جينات التدبير المنزلي المتسلسلة في سلالات متعددة من بكتريا قولونية و S. المعوية، هناك نسبة 2.5: 1 تقريبًا من التحولات إلى عمليات الاستبدال في أربعة أضعاف المواقع المتدهورة (Francino et al.1996). يجب تقييم مثل هذه التحيزات الطفرية في أربعة مواقع متدهورة لأن التغييرات المترادفة في المواقع المتدهورة ذات الشقين تنطوي على التحولات بشكل حصري تقريبًا. كما هو مذكور أعلاه ، تخضع بعض المواقع المتدهورة بأربعة أضعاف للاختيار من أجل كفاءة الترجمة ، لكنها لا تزال تعمل على الإشارة إلى التحيزات في النمط المحايد للبدائل - وفي البكتيريا المعوية ، يكون هذا التحيز تجاه التحولات.

تكوين القاعدة

نظرًا لأن المواضع الثالثة من الكودونات متدهورة إلى حد كبير - 70 ٪ من التغييرات في مواضع الكودون الثالثة مترادفة - يُعتقد أن التركيب الأساسي لهذه المواقع يكشف التحيز الطفري الأساسي للجينوم. تختلف محتويات G + C في المواضع الثالثة من الكودونات بشكل غير عادي بين الأنواع البكتيرية ، وتتراوح من 10٪ إلى 90٪ (Muto and Osawa 1987) ، وكانت ملاحظة الفروق التركيبية الأساسية بين البكتيريا أساسًا للصياغة الأصلية للبكتيريا. النظرية المحايدة (Sueoka 1962 ، 1988). في بكتريا قولونية و S. المعوية، التكوين الأساسي العام في مواضع الكودون الثالثة يتراوح من 56٪ إلى 59٪ G + C ، مما يشير إلى ميل نحو تحويل أزواج القاعدة G · C → A · T على الطفرات العكسية.

آثار التعبير الجيني على معدلات الاستبدال

اتخذ كل من بيرج ومارتيليوس (1995) وآير ووكر وبولمر (1995) نهجًا نظريًا لفحص العلاقة بين معدلات الاستبدال ومستويات التعبير الجيني. بعد احتساب تأثيرات الاختيار لكفاءة الترجمة على استخدام الكودون في بكتريا قولونيةS. المعوية المتجانسات ، جادلت كلتا الدراستين أن معدلات الطفرات تنخفض ، ربما بقدر ثلاثة أضعاف ، مع مستويات التعبير الجيني ، مما يعني أن النسخ يقلل من تواتر فئات معينة من الطفرات.

معدل التطور المطلق

أدى عدم وجود سجل أحفوري للبكتيريا إلى إحباط معظم المحاولات لحساب معدلات الاستبدال الفعلية على نطاق زمني تطوري. ومع ذلك ، بالنسبة لعدد قليل من الأنواع البكتيرية ، تم تأريخ أوقات الاختلاف بشكل موثوق إلى حد ما من الأدلة البيئية أو الجيولوجية ، مما يوفر وسيلة لتقدير المعدلات المطلقة لتطور التسلسل. بناءً على معدلات معايرة لتباعد الحمض النووي الريبي الريبوسومي ، فإن الانقسام بينهما بكتريا قولونية و S. المعوية قُدر أنه حدث حوالي 100 سنة ، وهو التاريخ الذي يتزامن تقريبًا مع ظهور المكانة الرئيسية لـ بكتريا قولونية، أمعاء الثدييات (Ochman and Wilson 1988). تاريخ مماثل من الاختلاف ل بكتريا قولونية و S. المعوية تم الحصول عليها عند افتراض أن البروتينات الموزعة عالميًا تتطور بنفس المعدل في البكتيريا المعوية كما في الثدييات (دوليتل وآخرون 1996). بالنظر إلى متوسط ​​الاختلاف في المواقع المترادفة (Ks) من 0.9 لـ بكتريا قولونيةS. المعوية المتجانسات ، يؤدي تطبيق هذا التاريخ إلى معدل إحلال لكل موقع يبلغ 0.45 ٪ لكل Myr. على الرغم من أن التاريخ المخصص للانقسام بين بكتريا قولونية و S. المعوية يمكن التساؤل ، تم حساب معدل إحلال مرادف مماثل للبكتيريا الأخرى ، وخاصة المتعايشات الداخلية ، التي تم الحصول على أوقات الاختلاف من التواريخ المستندة إلى الأحفوري للتباعد بين مضيفي الحشرات (Moran et al. 1993).


محتويات

يمكن توضيح عملية الانجراف الجيني باستخدام 20 كرة من الرخام في وعاء لتمثيل 20 كائنًا حيًا في المجتمع. [8] اعتبر جرة الكرات هذه هي البداية. نصف الكرات في الجرة حمراء ونصفها زرقاء ، مع كل لون يتوافق مع أليل مختلف لجين واحد في المجتمع. في كل جيل جديد تتكاثر الكائنات بشكل عشوائي. لتمثيل هذا الاستنساخ ، اختر عشوائيًا قطعة رخامية من الجرة الأصلية وقم بإيداع رخام جديد بنفس اللون في جرة جديدة. هذا هو "نسل" الرخام الأصلي ، مما يعني أن الرخام الأصلي لا يزال في مرطبانه. كرر هذه العملية حتى تحصل على 20 كرة بلورية جديدة في البرطمان الثاني. سوف تحتوي الجرة الثانية الآن على 20 "نسل" ، أو كرات رخامية مختلفة الألوان. ما لم تحتوي الجرة الثانية بالضبط على 10 كرات حمراء و 10 كرات زرقاء ، فقد حدث تحول عشوائي في ترددات الأليل.

إذا تكررت هذه العملية عدة مرات ، فإن أعداد الرخام الأحمر والأزرق التي يتم قطفها كل جيل سوف تتقلب. في بعض الأحيان تحتوي الجرة على كرات حمراء أكثر من البرطمان "الأصلي" وأحيانًا تكون زرقاء اللون. هذا التقلب مشابه للانحراف الجيني - تغيير في تردد أليل السكان الناتج عن اختلاف عشوائي في توزيع الأليلات من جيل إلى آخر.

بل إنه من الممكن ألا يتم اختيار أي كرات بلون معين في أي جيل ، مما يعني أنه ليس لديهم ذرية. في هذا المثال ، إذا لم يتم اختيار كرات حمراء ، فإن الجرة التي تمثل الجيل الجديد تحتوي فقط على نسل أزرق. إذا حدث هذا ، فُقد الأليل الأحمر بشكل دائم في التعداد ، بينما أصبح الأليل الأزرق المتبقي ثابتًا: جميع الأجيال القادمة زرقاء بالكامل. في التجمعات السكانية الصغيرة ، يمكن أن يحدث التثبيت في بضعة أجيال فقط.

يمكن توضيح آليات الانجراف الجيني بمثال مبسط. ضع في اعتبارك مستعمرة كبيرة جدًا من البكتيريا معزولة في قطرة من المحلول. البكتيريا متطابقة وراثيا باستثناء جين واحد مع اثنين من الأليلات المسمى أ و ب. أ و ب هي أليلات محايدة مما يعني أنها لا تؤثر على قدرة البكتيريا على البقاء على قيد الحياة وتكاثر جميع البكتيريا الموجودة في هذه المستعمرة ومن المرجح أن تعيش وتتكاثر. افترض أن نصف البكتيريا بها أليل أ والنصف الآخر لديه أليل ب. هكذا أ و ب لكل منها تردد أليل 1/2.

ثم تنكمش قطرة المحلول حتى يصبح لديها ما يكفي من الغذاء لتحمل أربع بكتيريا. تموت جميع البكتيريا الأخرى دون أن تتكاثر. من بين الأربعة الذين نجوا ، هناك ستة عشر توليفة محتملة لـ أ و ب الأليلات:

نظرًا لأن جميع البكتيريا الموجودة في المحلول الأصلي من المرجح أن تبقى على قيد الحياة عندما يتقلص المحلول ، فإن الناجين الأربعة هم عينة عشوائية من المستعمرة الأصلية. احتمال أن يكون لكل من الناجين الأربعة أليل معين هو 1/2 ، وبالتالي فإن احتمال حدوث أي توليفة معينة من الأليل عندما يتقلص المحلول هو

(حجم السكان الأصلي كبير جدًا لدرجة أن أخذ العينات يحدث بفعالية مع الاستبدال). بعبارة أخرى ، من المرجح أن تحدث كل مجموعة من المجموعات الستة عشر المحتملة للأليل ، مع احتمال 1/16.

حساب التوليفات التي لها نفس العدد من أ و ب، نحصل على الجدول التالي.

أ ب مجموعات احتمالا
4 0 1 1/16
3 1 4 4/16
2 2 6 6/16
1 3 4 4/16
0 4 1 1/16

كما هو موضح في الجدول ، العدد الإجمالي للتركيبات التي لها نفس العدد من أ الأليلات اعتبارًا من ب الأليلات ستة ، واحتمال هذه المجموعة هو 6/16. العدد الإجمالي للتركيبات الأخرى هو عشرة ، وبالتالي فإن احتمال عدم تساوي عدد أ و ب الأليلات هي 10/16. وهكذا ، على الرغم من أن المستعمرة الأصلية بدأت بعدد متساوٍ من أ و ب الأليلات ، من الممكن جدًا ألا يكون عدد الأليلات في المجموعة المتبقية المكونة من أربعة أعضاء متساويًا. الأرقام المتساوية هي في الواقع أقل احتمالا من الأعداد غير المتكافئة. في الحالة الأخيرة ، حدث الانجراف الجيني لأن ترددات أليل السكان قد تغيرت بسبب أخذ العينات العشوائية. في هذا المثال ، تقلص عدد السكان إلى أربعة ناجين عشوائيين فقط ، وهي ظاهرة تُعرف باسم عنق الزجاجة السكاني.

احتمالات عدد نسخ الأليل أ (أو ب) التي نجت (الواردة في العمود الأخير من الجدول أعلاه) يمكن حسابها مباشرة من التوزيع ذي الحدين حيث يكون احتمال "النجاح" (احتمال وجود أليل معين) 1/2 (أي احتمال وجود ك نسخ من أ (أو ب) الأليلات في الجمع) بواسطة

أين ن = 4 هو عدد البكتيريا الباقية على قيد الحياة.

يمكن تصميم النماذج الرياضية للانجراف الجيني باستخدام إما عمليات متفرعة أو معادلة انتشار تصف التغيرات في تردد الأليل في مجتمع مثالي. [9]

تعديل نموذج رايت فيشر

خذ بعين الاعتبار جينًا به أليلين ، أ أو ب. في مجموعات ثنائية الصبغيات تتكون من ن الأفراد هناك 2ن نسخ من كل جين. يمكن للفرد أن يمتلك نسختين من نفس الأليل أو أليلين مختلفين. يمكننا استدعاء تردد أليل واحد ص وتواتر الاخر ف. يفترض نموذج رايت فيشر (الذي سمي على اسم سيوال رايت ورونالد فيشر) أن الأجيال لا تتداخل (على سبيل المثال ، النباتات السنوية لها جيل واحد بالضبط كل عام) وأن كل نسخة من الجين الموجود في الجيل الجديد يتم رسمها بشكل مستقل عشوائيًا. من جميع نسخ الجين في الجيل القديم. الصيغة لحساب احتمال الحصول ك نسخ أليل لها تردد ص في الجيل الأخير ثم [10] [11]

أين الرمز "!"يشير إلى دالة مضروب. يمكن أيضًا صياغة هذا التعبير باستخدام معامل ذي الحدين ،

تحرير نموذج موران

يفترض نموذج موران وجود أجيال متداخلة. في كل خطوة زمنية ، يتم اختيار فرد واحد للتكاثر ويتم اختيار فرد واحد للموت. لذلك في كل خطوة زمنية ، يمكن أن يزداد عدد نسخ الأليل الواحد بمقدار واحد ، أو ينخفض ​​بمقدار واحد ، أو يمكن أن يظل كما هو. هذا يعني أن مصفوفة الانتقال ثلاثية الأضلاع ، مما يعني أن الحلول الرياضية أسهل بالنسبة لنموذج موران مقارنة بنموذج رايت فيشر. من ناحية أخرى ، عادة ما تكون عمليات المحاكاة الحاسوبية أسهل في الأداء باستخدام نموذج رايت فيشر ، لأنه يلزم حساب خطوات زمنية أقل. في نموذج موران ، يتطلب الأمر ن الخطوات الزمنية للوصول إلى جيل واحد ، وأين ن هو حجم السكان الفعال. في نموذج رايت فيشر ، يتطلب الأمر واحدًا فقط. [12]

من الناحية العملية ، يعطي نموذجا موران ورايت فيشر نتائج مماثلة من حيث النوعية ، لكن الانجراف الجيني يعمل بسرعة مضاعفة في نموذج موران.

نماذج أخرى من تحرير الانجراف

إذا كان التباين في عدد النسل أكبر بكثير من التباين المعطى من خلال التوزيع ذي الحدين الذي يفترضه نموذج رايت فيشر ، فبالنظر إلى نفس السرعة الإجمالية للانحراف الجيني (حجم التباين الفعال للسكان) ، يكون الانجراف الجيني قوة أقل قوة مقارنة بالاختيار. [13] حتى بالنسبة لنفس التباين ، إذا كانت اللحظات الأعلى لتوزيع عدد النسل تفوق تلك الخاصة بالتوزيع ذي الحدين ، فإن قوة الانجراف الجيني تضعف إلى حد كبير. [14]

تحرير التأثيرات العشوائية بخلاف خطأ أخذ العينات

يمكن أيضًا أن تحدث التغييرات العشوائية في ترددات الأليل بسبب تأثيرات أخرى غير خطأ أخذ العينات ، على سبيل المثال التغييرات العشوائية في ضغط الاختيار. [15]

One important alternative source of stochasticity, perhaps more important than genetic drift, is genetic draft. [16] Genetic draft is the effect on a locus by selection on linked loci. تختلف الخصائص الرياضية للمشروع الجيني عن خصائص الانجراف الجيني. [17] The direction of the random change in allele frequency is autocorrelated across generations. [2]

The Hardy–Weinberg principle states that within sufficiently large populations, the allele frequencies remain constant from one generation to the next unless the equilibrium is disturbed by migration, genetic mutations, or selection. [18]

However, in finite populations, no new alleles are gained from the random sampling of alleles passed to the next generation, but the sampling can cause an existing allele to disappear. Because random sampling can remove, but not replace, an allele, and because random declines or increases in allele frequency influence expected allele distributions for the next generation, genetic drift drives a population towards genetic uniformity over time. When an allele reaches a frequency of 1 (100%) it is said to be "fixed" in the population and when an allele reaches a frequency of 0 (0%) it is lost. Smaller populations achieve fixation faster, whereas in the limit of an infinite population, fixation is not achieved. Once an allele becomes fixed, genetic drift comes to a halt, and the allele frequency cannot change unless a new allele is introduced in the population via mutation or gene flow. وهكذا ، حتى في حين أن الانجراف الجيني هو عملية عشوائية بلا اتجاه ، فإنه يعمل على القضاء على الاختلاف الجيني بمرور الوقت. [19]

Rate of allele frequency change due to drift Edit

Assuming genetic drift is the only evolutionary force acting on an allele, after ر generations in many replicated populations, starting with allele frequencies of ص و ف, the variance in allele frequency across those populations is

Time to fixation or loss Edit

Assuming genetic drift is the only evolutionary force acting on an allele, at any given time the probability that an allele will eventually become fixed in the population is simply its frequency in the population at that time. [21] For example, if the frequency ص for allele أ is 75% and the frequency ف for allele ب is 25%, then given unlimited time the probability أ will ultimately become fixed in the population is 75% and the probability that ب will become fixed is 25%.

The expected number of generations for fixation to occur is proportional to the population size, such that fixation is predicted to occur much more rapidly in smaller populations. [22] Normally the effective population size, which is smaller than the total population, is used to determine these probabilities. The effective population (نه) takes into account factors such as the level of inbreeding, the stage of the lifecycle in which the population is the smallest, and the fact that some neutral genes are genetically linked to others that are under selection. [13] The effective population size may not be the same for every gene in the same population. [23]

One forward-looking formula used for approximating the expected time before a neutral allele becomes fixed through genetic drift, according to the Wright–Fisher model, is

أين تي is the number of generations, نه is the effective population size, and ص is the initial frequency for the given allele. The result is the number of generations expected to pass before fixation occurs for a given allele in a population with given size (نه) and allele frequency (ص). [24]

The expected time for the neutral allele to be lost through genetic drift can be calculated as [10]

When a mutation appears only once in a population large enough for the initial frequency to be negligible, the formulas can be simplified to [25]

for average number of generations expected before fixation of a neutral mutation, and

for the average number of generations expected before the loss of a neutral mutation. [26]

Time to loss with both drift and mutation Edit

The formulae above apply to an allele that is already present in a population, and which is subject to neither mutation nor natural selection. If an allele is lost by mutation much more often than it is gained by mutation, then mutation, as well as drift, may influence the time to loss. If the allele prone to mutational loss begins as fixed in the population, and is lost by mutation at rate m per replication, then the expected time in generations until its loss in a haploid population is given by

where γ is Euler's constant. [27] The first approximation represents the waiting time until the first mutant destined for loss, with loss then occurring relatively rapidly by genetic drift, taking time نه ≪ 1/م. The second approximation represents the time needed for deterministic loss by mutation accumulation. In both cases, the time to fixation is dominated by mutation via the term 1/م, and is less affected by the effective population size.

In natural populations, genetic drift and natural selection do not act in isolation both phenomena are always at play, together with mutation and migration. Neutral evolution is the product of both mutation and drift, not of drift alone. Similarly, even when selection overwhelms genetic drift, it can only act on variation that mutation provides.

While natural selection has a direction, guiding evolution towards heritable adaptations to the current environment, genetic drift has no direction and is guided only by the mathematics of chance. [28] As a result, drift acts upon the genotypic frequencies within a population without regard to their phenotypic effects. In contrast, selection favors the spread of alleles whose phenotypic effects increase survival and/or reproduction of their carriers, lowers the frequencies of alleles that cause unfavorable traits, and ignores those that are neutral. [29]

The law of large numbers predicts that when the absolute number of copies of the allele is small (e.g., in small populations), the magnitude of drift on allele frequencies per generation is larger. The magnitude of drift is large enough to overwhelm selection at any allele frequency when the selection coefficient is less than 1 divided by the effective population size. Non-adaptive evolution resulting from the product of mutation and genetic drift is therefore considered to be a consequential mechanism of evolutionary change primarily within small, isolated populations. [30] The mathematics of genetic drift depend on the effective population size, but it is not clear how this is related to the actual number of individuals in a population. [16] Genetic linkage to other genes that are under selection can reduce the effective population size experienced by a neutral allele. With a higher recombination rate, linkage decreases and with it this local effect on effective population size. [31] [32] This effect is visible in molecular data as a correlation between local recombination rate and genetic diversity, [33] and negative correlation between gene density and diversity at noncoding DNA regions. [34] Stochasticity associated with linkage to other genes that are under selection is not the same as sampling error, and is sometimes known as genetic draft in order to distinguish it from genetic drift. [16]

When the allele frequency is very small, drift can also overpower selection even in large populations. For example, while disadvantageous mutations are usually eliminated quickly in large populations, new advantageous mutations are almost as vulnerable to loss through genetic drift as are neutral mutations. Not until the allele frequency for the advantageous mutation reaches a certain threshold will genetic drift have no effect. [29]

A population bottleneck is when a population contracts to a significantly smaller size over a short period of time due to some random environmental event. In a true population bottleneck, the odds for survival of any member of the population are purely random, and are not improved by any particular inherent genetic advantage. The bottleneck can result in radical changes in allele frequencies, completely independent of selection. [35]

The impact of a population bottleneck can be sustained, even when the bottleneck is caused by a one-time event such as a natural catastrophe. An interesting example of a bottleneck causing unusual genetic distribution is the relatively high proportion of individuals with total rod cell color blindness (achromatopsia) on Pingelap atoll in Micronesia. After a bottleneck, inbreeding increases. This increases the damage done by recessive deleterious mutations, in a process known as inbreeding depression. The worst of these mutations are selected against, leading to the loss of other alleles that are genetically linked to them, in a process of background selection. [2] For recessive harmful mutations, this selection can be enhanced as a consequence of the bottleneck, due to genetic purging. This leads to a further loss of genetic diversity. In addition, a sustained reduction in population size increases the likelihood of further allele fluctuations from drift in generations to come.

A population's genetic variation can be greatly reduced by a bottleneck, and even beneficial adaptations may be permanently eliminated. [36] The loss of variation leaves the surviving population vulnerable to any new selection pressures such as disease, climatic change or shift in the available food source, because adapting in response to environmental changes requires sufficient genetic variation in the population for natural selection to take place. [37] [38]

There have been many known cases of population bottleneck in the recent past. Prior to the arrival of Europeans, North American prairies were habitat for millions of greater prairie chickens. In Illinois alone, their numbers plummeted from about 100 million birds in 1900 to about 50 birds in the 1990s. The declines in population resulted from hunting and habitat destruction, but a consequence has been a loss of most of the species' genetic diversity. DNA analysis comparing birds from the mid century to birds in the 1990s documents a steep decline in the genetic variation in just the latter few decades. Currently the greater prairie chicken is experiencing low reproductive success. [39]

However, the genetic loss caused by bottleneck and genetic drift can increase fitness, as in إرليخيا. [40]

Over-hunting also caused a severe population bottleneck in the northern elephant seal in the 19th century. Their resulting decline in genetic variation can be deduced by comparing it to that of the southern elephant seal, which were not so aggressively hunted. [41]

Founder effect Edit

The founder effect is a special case of a population bottleneck, occurring when a small group in a population splinters off from the original population and forms a new one. The random sample of alleles in the just formed new colony is expected to grossly misrepresent the original population in at least some respects. [42] It is even possible that the number of alleles for some genes in the original population is larger than the number of gene copies in the founders, making complete representation impossible. When a newly formed colony is small, its founders can strongly affect the population's genetic make-up far into the future.

A well-documented example is found in the Amish migration to Pennsylvania in 1744. Two members of the new colony shared the recessive allele for Ellis–Van Creveld syndrome. Members of the colony and their descendants tend to be religious isolates and remain relatively insular. As a result of many generations of inbreeding, Ellis–Van Creveld syndrome is now much more prevalent among the Amish than in the general population. [29] [43]

The difference in gene frequencies between the original population and colony may also trigger the two groups to diverge significantly over the course of many generations. As the difference, or genetic distance, increases, the two separated populations may become distinct, both genetically and phenetically, although not only genetic drift but also natural selection, gene flow, and mutation contribute to this divergence. This potential for relatively rapid changes in the colony's gene frequency led most scientists to consider the founder effect (and by extension, genetic drift) a significant driving force in the evolution of new species. Sewall Wright was the first to attach this significance to random drift and small, newly isolated populations with his shifting balance theory of speciation. [44] Following after Wright, Ernst Mayr created many persuasive models to show that the decline in genetic variation and small population size following the founder effect were critically important for new species to develop. [45] However, there is much less support for this view today since the hypothesis has been tested repeatedly through experimental research and the results have been equivocal at best. [46]

The role of random chance in evolution was first outlined by Arend L. Hagedoorn and A. C. Hagedoorn-Vorstheuvel La Brand in 1921. [47] They highlighted that random survival plays a key role in the loss of variation from populations. Fisher (1922) responded to this with the first, albeit marginally incorrect, mathematical treatment of the 'Hagedoorn effect'. [48] Notably, he expected that many natural populations were too large (an N

10,000) for the effects of drift to be substantial and thought drift would have an insignificant effect on the evolutionary process. The corrected mathematical treatment and term "genetic drift" was later coined by a founder of population genetics, Sewall Wright. His first use of the term "drift" was in 1929, [49] though at the time he was using it in the sense of a directed process of change, or natural selection. Random drift by means of sampling error came to be known as the "Sewall–Wright effect," though he was never entirely comfortable to see his name given to it. Wright referred to all changes in allele frequency as either "steady drift" (e.g., selection) or "random drift" (e.g., sampling error). [50] "Drift" came to be adopted as a technical term in the stochastic sense exclusively. [51] Today it is usually defined still more narrowly, in terms of sampling error, [52] although this narrow definition is not universal. [53] [54] Wright wrote that the "restriction of "random drift" or even "drift" to only one component, the effects of accidents of sampling, tends to lead to confusion." [50] Sewall Wright considered the process of random genetic drift by means of sampling error equivalent to that by means of inbreeding, but later work has shown them to be distinct. [55]

In the early days of the modern evolutionary synthesis, scientists were beginning to blend the new science of population genetics with Charles Darwin's theory of natural selection. Within this framework, Wright focused on the effects of inbreeding on small relatively isolated populations. He introduced the concept of an adaptive landscape in which phenomena such as cross breeding and genetic drift in small populations could push them away from adaptive peaks, which in turn allow natural selection to push them towards new adaptive peaks. [56] Wright thought smaller populations were more suited for natural selection because "inbreeding was sufficiently intense to create new interaction systems through random drift but not intense enough to cause random nonadaptive fixation of genes." [57]

Wright's views on the role of genetic drift in the evolutionary scheme were controversial almost from the very beginning. One of the most vociferous and influential critics was colleague Ronald Fisher. Fisher conceded genetic drift played some role in evolution, but an insignificant one. Fisher has been accused of misunderstanding Wright's views because in his criticisms Fisher seemed to argue Wright had rejected selection almost entirely. To Fisher, viewing the process of evolution as a long, steady, adaptive progression was the only way to explain the ever-increasing complexity from simpler forms. But the debates have continued between the "gradualists" and those who lean more toward the Wright model of evolution where selection and drift together play an important role. [58]

In 1968, Motoo Kimura rekindled the debate with his neutral theory of molecular evolution, which claims that most of the genetic changes are caused by genetic drift acting on neutral mutations. [6] [7]

The role of genetic drift by means of sampling error in evolution has been criticized by John H. Gillespie [59] and William B. Provine, who argue that selection on linked sites is a more important stochastic force.


2. The Hardy-Weinberg Principle

The Hardy-Weinberg principle, discovered independently by G.H. Hardy and W. Weinberg in 1908, is one of the simplest and most important principles in population genetics. To illustrate the principle, consider a large population of sexually reproducing organisms. The organisms are assumed to be diploids, meaning that they contain two copies of each chromosome, one received from each parent. The gametes they produce are أحادي العدد, meaning that they contain only one of each chromosome pair. During sexual fusion, two haploid gametes fuse to form a diploid zygote, which then grows and develops into an adult organism. Most multi-celled animals, and many plants, have a lifecycle of this sort.

Suppose that at a given locus, or chromosomal &lsquoslot&rsquo, there are two possible alleles, أ1 و أ2 the locus is assumed to be on an autosome, not a sex chromosome. With respect to the locus in question, there are three possible genotypes in the population, أ1أ1, أ1أ2 و أ2أ2 (just as in Mendel's pea plant example above). Organisms with the أ1أ1 و أ2أ2 genotypes are called homozygotes those with the أ1أ2 genotype are heterozygotes. The proportions, or relative frequencies, of the three genotypes in the overall population may be denoted F(أ1أ1), F(أ1أ2) و F(أ2أ2) respectively, where F(أ1أ1) + F(أ1أ2) + F(أ2أ2) = 1. It is assumed that these genotypic frequencies are the same for both males and females. The relative frequencies of the أ و ب alleles in the population may be denoted ص و ف، أين ص + ف = 1.

The Hardy-Weinberg principle is about the relation between the allelic and the genotypic frequencies. It states that if mating is random in the population, and if the evolutionary forces of natural selection, mutation, migration and drift are absent, then in the offspring generation the genotypic and allelic frequencies will be related by the following simple equations:

Random mating means the absence of a genotypic correlation between mating partners, i.e. the probability that a given organism mates with an أ1أ1 partner, for example, does not depend on the organism's own genotype, and similarly for the probability of mating with a partner of one of the other two types.

That random mating will lead the genotypes to be in the above proportions (so-called Hardy-Weinberg proportions) is a consequence of Mendel's law of segregation. To see this, note that random mating is in effect equivalent to offspring being formed by randomly picking pairs of gametes from a large &lsquogamete pool&rsquo and fusing them into a zygote. The gamete pool contains all the successful gametes of the parent organisms. Since we are assuming the absence of selection, all parents contribute equal numbers of gametes to the pool. By the law of segregation, an أ1أ2 heterozygote produces gametes bearing the أ1 و أ2 alleles in equal proportion. Therefore, the relative frequencies of the أ و ب alleles in the gamete pool will be the same as in the parental population, namely ص و ف على التوالى. Given that the gamete pool is very large, when we pick pairs of gametes from the pool at random, we will get the ordered genotypic pairs <أ1أ1>, <أ1أ2>, <أ2أ1>, <أ2أ2> in the proportions ص 2 :صف:فص:ف 2. But order does not matter, so we can regard the <أ1أ2> و <أ2أ1> pairs as equivalent, giving the Hardy-Weinberg proportions for the unordered offspring genotypes.

This simple derivation of the Hardy-Weinberg principle deals with two alleles at a single locus, but can easily be extended to multiple alleles. (Extension to more than one locus is trickier see section 3.6, &lsquoTwo-Locus Models and Linkage&rsquo, below.) For the multi-allelic case, suppose there are ن alleles at the locus, أ1 & hellip أن, with relative frequencies of ص1 & hellip صن respectively, where ص1 + ص2 + &hellip + صن = 1. Assuming again that the population is large, mating is random, evolutionary forces are absent, and Mendel's law of segregation holds, then in the offspring generation the frequency of the أأناأأنا genotype will be صأنا 2 , and the frequency of the (unordered) أأناأي الطراز العرقى (أنا &ne ي) will be 2صأناصي. It is easy to see that the two allele case above is a special case of this generalized principle.

Importantly, whatever the initial genotypic proportions, random mating will automatically produce offspring in Hardy-Weinberg proportions (for one-locus genotypes). So if generations are non-overlapping, i.e. parents die as soon as they have reproduced, just one round of random mating is needed to bring about Hardy-Weinberg proportions in the whole population if generations overlap, more than one round of random mating is needed. Once Hardy-Weinberg proportions have been achieved, they will be maintained in subsequent generations so long as the population continues to mate at random and is unaffected by evolutionary forces such as selection, mutation etc. The population is then said to be in Hardy-Weinberg equilibrium&mdashmeaning that the genotypic proportions are constant from generation to generation.

The importance of the Hardy-Weinberg principle lies in the fact that it contains the solution to the problem of blending that troubled Darwin. As we saw, Jenkins argued that with sexual reproduction, the variation in the population would be exhausted very rapidly. But the Hardy-Weinberg principle teaches us that this is not so. Sexual reproduction has no inherent tendency to destroy the genotypic variation present in the population, for the genotypic proportions remain constant over generations, given the assumptions noted above. انه صحيح ان الانتقاء الطبيعي often tends to destroy variation, and is thus a homogenizing force but this is a quite different matter. The &lsquoblending&rsquo objection was that sexual mixing بحد ذاتها would produce homogeneity, even in the absence of selection, and the Hardy-Weinberg principle shows that this is untrue.

Another benefit of the Hardy-Weinberg principle is that it greatly simplifies the task of modelling evolutionary change. When a population is in Hardy-Weinberg equilibrium, it is possible to track the genotypic composition of the population by directly tracking the allelic frequencies (or gametic frequencies). That this is so is clear&mdashfor if we know the relative frequencies of all the alleles (at a single locus), and know that the population is in Hardy-Weinberg equilibrium, the entire genotype frequency distribution can be easily computed. Were the population not in Hardy-Weinberg equilibrium, we would need to explicitly track the genotype frequencies themselves, which is more complicated.

Primarily for this reason, many population-genetic models assume that Hardy-Weinberg equilibrium obtains as we have seen, this is tantamount to assuming that mating is random with respect to genotype. But is this assumption empirically plausible? The answer is sometimes but not always. In the human population, for example, mating is close to random with respect to ABO blood group, so the genotype that determines blood group is found in approximately Hardy-Weinberg proportions in many populations (Hartl 1980). But mating is not random with respect to height on the contrary, people tend to choose mates similar in height to themselves. So if we consider a genotype that influences height, mating will not be random with respect to this genotype (see section 3.5 &lsquoNon-Random Mating&rsquo).

The geneticist W.J. Ewens has written of the Hardy-Weinberg principle, &lsquoit does not often happen that the most important theorem in any subject is the easiest and most readily derived theorem for that subject&rsquo (1969, p. 1). The main importance of the principle, as Ewens stresses, is not the gain in mathematical simplicity that it permits, which is simply a beneficial side effect, but rather what it teaches us about the preservation of genetic variation in a sexually reproducing population.


مراجع

Conant, G. C. & Wolfe, K. H. Turning a hobby into a job: how duplicated genes find new functions. القس الطبيعة جينيه. 9, 938–950 (2008).

Innan, H. & Kondrashov, F. The evolution of gene duplications: classifying and distinguishing between models. القس الطبيعة جينيه. 11, 97–108 (2010).

DePristo, M. A., Weinreich, D. M. & Hartl, D. L. Missense meanderings in sequence space: a biophysical view of protein evolution. القس الطبيعة جينيه. 6, 678–687 (2005).

Pal, C., Papp, B. & Lercher, M. J. An integrated view of protein evolution. القس الطبيعة جينيه. 7, 337–348 (2006).

Dean, A. M. & Thornton, J. W. Mechanistic approaches to the study of evolution: the functional synthesis. القس الطبيعة جينيه. 8, 675–688 (2007).

Tokuriki, N. & Tawfik, D. S. Stability effects of mutations and protein evolvability. بالعملة. رأي. هيكل. بيول. 19, 596–604 (2009).

Eyre-Walker, A. & Keightley, P. D. The distribution of fitness effects of new mutations. القس الطبيعة جينيه. 8, 610–618 (2007).

Camps, M., Herman, A., Loh, E. & Loeb, L. A. Genetic constraints on protein evolution. كريت. القس Biochem. مول. بيول. 42, 313–326 (2007).

Bloom, J. D. et al. Thermodynamic prediction of protein neutrality. بروك. ناتل أكاد. علوم. الولايات المتحدة الأمريكية 102, 606–611 (2005).

Bershtein, S., Segal, M., Bekerman, R., Tokuriki, N. & Tawfik, D. S. Robustness–epistasis link shapes the fitness landscape of a randomly drifting protein. طبيعة سجية 444, 929–932 (2006).

Bershtein, S. & Tawfik, D. S. Ohno's model revisited: measuring the frequency of potentially adaptive mutations under various mutational drifts. مول. بيول. Evol. 25, 2311–2318 (2008).

Hecky, J. & Muller, K. M. Structural perturbation and compensation by directed evolution at physiological temperature leads to thermostabilization of β-lactamase. الكيمياء الحيوية 44, 12640–12654 (2005).

Yue, P. & Moult, J. Identification and analysis of deleterious human SNPs. جيه مول. بيول. 356, 1263–1274 (2006).

Tokuriki, N., Oldfield, C. J., Uversky, V. N., Berezovsky, I. N. & Tawfik, D. S. Do viral proteins possess unique biophysical features? اتجاهات Biochem. علوم. 34, 53–59 (2009).

Wang, X., Minasov, G. & Shoichet, B. K. Evolution of an antibiotic resistance enzyme constrained by stability and activity trade-offs. جيه مول. بيول. 320, 85–95 (2002).

Tokuriki, N., Stricher, F., Serrano, L. & Tawfik, D. S. How protein stability and new functions trade off. PLoS Comput. بيول. 4, e1000002 (2008).

Levin, K. B. et al. Following evolutionary paths to protein–protein interactions with high affinity and selectivity. هيكل الطبيعة. مول. بيول. 16, 1049–1055 (2009).

Lindner, A. B., Madden, R., Demarez, A., Stewart, E. J. & Taddei, F. Asymmetric segregation of protein aggregates is associated with cellular aging and rejuvenation. بروك. ناتل أكاد. علوم. الولايات المتحدة الأمريكية 105, 3076–3081 (2008).

McLoughlin, S. Y. & Copley, S. D. A compromise required by gene sharing enables survival: implications for evolution of new enzyme activities. بروك. ناتل أكاد. علوم. الولايات المتحدة الأمريكية 105, 13497–13502 (2008).

Vick, J. E., Schmidt, D. M. & Gerlt, J. A. Evolutionary potential of (β/α)8-barrels: في المختبر enhancement of a 'new' reaction in the enolase superfamily. الكيمياء الحيوية 44, 11722–11729 (2005).

Khersonsky, O. & Tawfik, D. S. Enzyme promiscuity: a mechanistic and evolurtionary perpective. آن. القس Biochem. 79, 471–505 (2010).

Aharoni, A. et al. The 'evolvability' of promiscuous protein functions. طبيعة الجينات. 37, 73–76 (2005).

Tokuriki, N. & Tawfik, D. S. Protein dynamism and evolvability. علم 324, 203–207 (2009).

Scannell, D. R. & Wolfe, K. H. A burst of protein sequence evolution and a prolonged period of asymmetric evolution follow gene duplication in yeast. الدقة الجينوم. 18, 137–147 (2008).

Kaessmann, H. Genetics. More than just a copy. علم 325, 958–959 (2009).

Parker, H. G. et al. An expressed fgf4 retrogene is associated with breed-defining chondrodysplasia in domestic dogs. علم 325, 995–998 (2009).

Andersson، D.I & amp Hughes، D. تضخيم الجينات والتطور التكيفي في البكتيريا. Annu. القس جينيه. 43, 167–195 (2009).

Schimke, R. T. Gene amplification in cultured cells. J. بيول. تشيم. 263, 5989–5992 (1988).

Papp, B., Pal, C. & Hurst, L. D. Metabolic network analysis of the causes and evolution of enzyme dispensability in yeast. طبيعة سجية 429, 661–664 (2004).

بيري ، جي إتش وآخرون. النظام الغذائي وتطور اختلاف عدد نسخ جين الأميليز البشري. طبيعة الجينات. 39, 1256–1260 (2007).

Fablet, M., Bueno, M., Potrzebowski, L. & Kaessmann, H. Evolutionary origin and functions of retrogene introns. مول. بيول. Evol. 26, 2147–2156 (2009).

Jablonka, E. & Lamb, M. J. Epigenetic Inheritance and Evolution: The Lamarckian Dimension (Oxford Univ. Press, Oxford, UK, 1995).

Steele, E. J., Lindley, R. A. & Blanden, R. V. Lamarck's Signature: How Retrogenes Are Changing Darwin's Natural Selection Paradigm, (Allen & Unwin Perseus Books, Australia, 1988).

Chen, G. K. et al. Preferential expression of a mutant allele of the amplified MDR1 (ABCB1) gene in drug-resistant variants of a human sarcoma. الجينات والكروموسومات السرطان 34, 372–383 (2002).

Qian, W. & Zhang, J. Gene dosage and gene duplicability. علم الوراثة 179, 2319–2324 (2008).

Goldsmith, M. & Tawfik, D. S. Potential role of phenotypic mutations in the evolution of protein expression and stability. بروك. ناتل أكاد. علوم. الولايات المتحدة الأمريكية 106, 6197–6202 (2009).

Siu, L. K., Ho, P. L., Yuen, K. Y., Wong, S. S. & Chau, P. Y. Transferable hyperproduction of TEM-1 β-lactamase in شيغيلا فلكسنري due to a point mutation in the pribnow box. مضاد للميكروبات. وكلاء Chemother. 41, 468–470 (1997).

Hall, B. G. Evolution of a regulated operon in the laboratory. علم الوراثة 101, 335–344 (1982).

Hall, B. G. The EBG system of بكتريا قولونية: origin and evolution of a novel β-galactosidase for the metabolism of lactose. Genetica 118, 143–156 (2003).

Stoebel, D. M., Dean, A. M. & Dykhuizen, D. E. The cost of expression of الإشريكية القولونية lac operon proteins is in the process, not in the products. علم الوراثة 178, 1653–1660 (2008).

Wagner, A. Energy constraints on the evolution of gene expression. مول. بيول. Evol. 22, 1365–1374 (2005).

Vavouri, T., Semple, J. I., Garcia-Verdugo, R. & Lehner, B. Intrinsic protein disorder and interaction promiscuity are widely associated with dosage sensitivity. زنزانة 138, 198–208 (2009).

Veitia, R. A. Gene dosage balance: deletions, duplications and dominance. اتجاهات الجينات. 21, 33–35 (2005).

Drummond, D. A., Bloom, J. D., Adami, C., Wilke, C. O. & Arnold, F. H. Why highly expressed proteins evolve slowly. بروك. ناتل أكاد. علوم. الولايات المتحدة الأمريكية 102, 14338–14343 (2005).

Fares, M. A., Ruiz- González, M. X., Moya, A., Elena, S. F. & Barrio, E. Endosymbiotic bacteria: GroEL buffers against deleterious mutations. طبيعة سجية 417, 398 (2002).

Rutherford, S., Hirate, Y. & Swalla, B. J. The Hsp90 capacitor, developmental remodeling, and evolution: the robustness of gene networks and the curious evolvability of metamorphosis. كريت. القس Biochem. مول. بيول. 42, 355–372 (2007).

Cowen, L. E. & Lindquist, S. Hsp90 potentiates the rapid evolution of new traits: drug resistance in diverse fungi. علم 309, 2185–2189 (2005).

Parent, K. N., Ranaghan, M. J. & Teschke, C. M. A second-site suppressor of a folding defect functions via interactions with a chaperone network to improve folding and assembly في الجسم الحي. مول. ميكروبيول. 54, 1036–1050 (2004).

Tokuriki, N. & Tawfik, D. S. Chaperonin overexpression promotes genetic variation and enzyme evolution. طبيعة سجية 459, 668–673 (2009).

Zhang, L. & Watson, L. T. Analysis of the fitness effect of compensatory mutations. HFSP J. 3, 47–54 (2009).

Bershtein, S., Goldin, K. & Tawfik, D. S. Intense neutral drifts yield robust and evolvable consensus proteins. جيه مول. بيول. 379, 1029–1044 (2008).

Hecky, J., Mason, J. M., Arndt, K. M. & Muller, K. M. A general method of terminal truncation, evolution, and re-elongation to generate enzymes of enhanced stability. طرق مول. بيول. 352, 275–304 (2007).

Kather, I., Jakob, R. P., Dobbek, H. & Schmid, F. X. Increased folding stability of TEM-1 β-lactamase by في المختبر اختيار. جيه مول. بيول. 383, 238–251 (2008).

Marciano, D. C. et al. Genetic and structural characterization of an L201P global suppressor substitution in TEM-1 β-lactamase. جيه مول. بيول. 384, 151–164 (2008).

Kimura, M. The role of compensatory neutral mutations in molecular evolution. جيني جينيه. 64, 7–19 (1985).

Bloom, J. D., Labthavikul, S. T., Otey, C. R. & Arnold, F. H. Protein stability promotes evolvability. بروك. ناتل أكاد. علوم. الولايات المتحدة الأمريكية 103, 5869–5874 (2006).

McIntosh, B. E., Hogenesch, J. B. & Bradfield, C. A. Mammalian Per-Arnt-Sim proteins in environmental adaptation. Annu. Rev. Physiol. 72, 625–645 (2010).

Lynch, M. Genomics. Gene duplication and evolution. علم 297, 945–947 (2002).

Beckmann, J. S., Estivill, X. & Antonarakis, S. E. Copy number variants and genetic traits: closer to the resolution of phenotypic to genotypic variability. القس الطبيعة جينيه. 8, 639–646 (2007).

Hastings, P. J., Lupski, J. R., Rosenberg, S. M. & Ira, G. Mechanisms of change in gene copy number. القس الطبيعة جينيه. 10, 551–564 (2009).

Liao, B. Y. & Zhang, J. Null mutations in human and mouse orthologs frequently result in different phenotypes. بروك. ناتل أكاد. علوم. الولايات المتحدة الأمريكية 105, 6987–6992 (2008).

Ohno, S. Evolution by Gene Duplication (Allen & Unwin Springer, New York, 1970).

Kimura, M. & Ota, T. On some principles governing molecular evolution. بروك. ناتل أكاد. علوم. الولايات المتحدة الأمريكية 71, 2848–2852 (1974).

Zhang, J. Evolution by gene duplication: an update. اتجاهات Ecol. Evol. 18, 292–298 (2003).

Hughes, A. L. Adaptive evolution after gene duplication. اتجاهات الجينات. 18, 433–434 (2002).

Lynch, M. & Katju, V. The altered evolutionary trajectories of gene duplicates. اتجاهات الجينات. 20, 544–549 (2004).

Kondrashov, F. A. & Koonin, E. V. A common framework for understanding the origin of genetic dominance and evolutionary fates of gene duplications. اتجاهات الجينات. 20, 287–290 (2004).

Bergthorsson, U., Andersson, D. I. & Roth, J. R. Ohno's dilemma: evolution of new genes under continuous selection. بروك. ناتل أكاد. علوم. الولايات المتحدة الأمريكية 104, 17004–17009 (2007).

Kondrashov, F. A. In search of the limits of evolution. طبيعة الجينات. 37, 9–10 (2005).

Boehr, D. D., Nussinov, R. & Wright, P. E. The role of dynamic conformational ensembles in biomolecular recognition. علم الطبيعة. بيول. 5, 789–796 (2009).

Piatigorsky, J. et al. Gene sharing by D-crystallin and argininosuccinate lyase. بروك. ناتل أكاد. علوم. الولايات المتحدة الأمريكية 85, 3479–3483 (1988).

Piatigorsky, J. Gene Sharing and Evolution: The Diversity of Protein Functions, (Harvard Univ. Press, Cambridge, Massachusetts, USA London, UK, 2007).

Lee, Y. N., Nechushtan, H., Figov, N. & Razin, E. The function of lysyl-tRNA synthetase and Ap4A as signaling regulators of MITF activity in FceRI-activated mast cells. حصانة 20, 145–151 (2004).

Sedlak, T. W. & Snyder, S. H. Messenger molecules and cell death: therapeutic implications. جاما 295, 81–89 (2006).

Rosenberg, H. F. RNase A ribonucleases and host defense: an evolving story. J. ليوكوك. بيول. 83, 1079–1087 (2008).

Jensen, R. A. Enzyme recruitment in evolution of new function. Annu. القس ميكروبيول. 30, 409–425 (1974).

O'Brien, P. J. & Herschlag, D. Catalytic promiscuity and the evolution of new enzymatic activities. تشيم. بيول. 6, R91–R105 (1999).

Palmer, D. R. et al. Unexpected divergence of enzyme function and sequence: 'ن-acylamino acid racemase' is ا-succinylbenzoate synthase. الكيمياء الحيوية 38, 4252–4258 (1999).

James, L. C. & Tawfik, D. S. Catalytic and binding poly-reactivities shared by two unrelated proteins: the potential role of promiscuity in enzyme evolution. علوم البروتين. 10, 2600–2607 (2001).

Afriat, L., Roodveldt, C., Manco, G. & Tawfik, D. S. The latent promiscuity of newly identified microbial lactonases is linked to a recently diverged phosphotriesterase. الكيمياء الحيوية 45, 13677–13686 (2006).

Copley, S. D. Evolution of efficient pathways for degradation of anthropogenic chemicals. علم الطبيعة. بيول. 5, 559–566 (2009).

Copley, S. D. Comprehensive Natural Products II: Chemistry and Biology (eds Mander, L. & Liu, H.-W.) (Elsevier, Oxford, 2010).

Hughes, A. L. The evolution of functionally novel proteins after gene duplication. بروك. بيول. علوم. 256, 119–124 (1994).

Barkman, T. & Zhang, J. Evidence for escape from adaptive conflict? طبيعة سجية 462, e1 discussion e2–e3 (2009).

Des Marais, D. L. & Rausher, M. D. Escape from adaptive conflict after duplication in an anthocyanin pathway gene. طبيعة سجية 454, 762–765 (2008).

Lynch, M. & Force, A. The probability of duplicate gene preservation by subfunctionalization. علم الوراثة 154, 459–473 (2000).

Dykhuizen, D. & Hartl, D. L. Selective neutrality of 6PGD allozymes in بكتريا قولونية and the effects of genetic background. علم الوراثة 96, 801–817 (1980).

Force, A. et al. Preservation of duplicate genes by complementary, degenerative mutations. علم الوراثة 151, 1531–1545 (1999).

Nei, M. The new mutation theory of phenotypic evolution. بروك. ناتل أكاد. علوم. الولايات المتحدة الأمريكية 104, 12235–12242 (2007).

Wagner, A. المتانة وقابلية التطور في الأنظمة الحية (Princeton Univ. Press, Princeton, USA, 2005).

Schuster, P. & Fontana, W. Chance and necessity in evolution: lessons from RNA. فيزيكا د 133, 427–452 (1999).

Wroe, R., Chan, H. S. & Bornberg-Bauer, E. A structural model of latent evolutionary potentials underlying neutral networks in proteins. HFSP J. 1, 79–87 (2007).

Klassen, J. L. Pathway evolution by horizontal transfer and positive selection is accommodated by relaxed negative selection upon upstream pathway genes in purple bacterial carotenoid biosynthesis. J. باكتيريول. 191, 7500–7508 (2009).

Wloch, D. M., Szafraniec, K., Borts, R. H. & Korona, R. Direct estimate of the mutation rate and the distribution of fitness effects in the yeast خميرة الخميرة. علم الوراثة 159, 441–452 (2001).

Kivisaar, M. Degradation of nitroaromatic compounds: a model to study evolution of metabolic pathways. مول. ميكروبيول. 74, 777–781 (2009).

Wackett, L. P. Questioning our perceptions about evolution of biodegradative enzymes. بالعملة. رأي. ميكروبيول. 12, 244–251 (2009).

Newcomb, R. D., Gleeson, D. M., Yong, C. G., Russell, R. J. & Oakeshott, J. G. Multiple mutations and gene duplications conferring organophosphorus insecticide resistance have been selected at the Rop-1 locus of the sheep blowfly, Lucilia cuprina. جيه مول. Evol. 60, 207–220 (2005).

Patzoldt, W. L., Hager, A. G., McCormick, J. S. & Tranel, P. J. A codon deletion confers resistance to herbicides inhibiting protoporphyrinogen oxidase. بروك. ناتل أكاد. علوم. الولايات المتحدة الأمريكية 103, 12329–12334 (2006).

O'Maille, P. E. et al. Quantitative exploration of the catalytic landscape separating divergent plant sesquiterpene synthases. علم الطبيعة. بيول. 4, 617–623 (2008).

Lozovsky, E. R. et al. Stepwise acquisition of pyrimethamine resistance in the malaria parasite. بروك. ناتل أكاد. علوم. الولايات المتحدة الأمريكية 106, 12025–12030 (2009).

Poelwijk, F. J., Kiviet, D. J., Weinreich, D. M. & Tans, S. J. Empirical fitness landscapes reveal accessible evolutionary paths. طبيعة سجية 445, 383–386 (2007).

Kondrashov, A. S., Sunyaev, S. & Kondrashov, F. A. Dobzhansky–Muller incompatibilities in protein evolution. بروك. ناتل أكاد. علوم. الولايات المتحدة الأمريكية 99, 14878–14883 (2002).

Weinreich, D. M., Delaney, N. F., Depristo, M. A. & Hartl, D. L. Darwinian evolution can follow only very few mutational paths to fitter proteins. علم 312, 111–114 (2006).


شاهد الفيديو: النتائج المحتملة الطفرات الطفرة الصامتة والطفرة مخطئة التعبير (ديسمبر 2022).