معلومة

ما الفرق بين معدلات الطفرات والإحلال؟


قسم ويكيبيديا حول معدلات الاستبدال (كما هو موضح أدناه) ليس واضحًا بالنسبة لي. ما هو بالضبط تعريف و فرق ما بين طفره و الاستبدال معدلات ، وكيف ترتبط ببعضها البعض؟

معدلات الاستبدال

قد تقبل العديد من المواقع في جينوم الكائن الحي حدوث طفرات ذات تأثيرات لياقة صغيرة. تسمى هذه المواقع عادةً بالمواقع المحايدة. من الناحية النظرية ، تصبح الطفرات التي لا تخضع للاختيار ثابتة بين الكائنات الحية عند معدل الطفرات بالضبط. الطفرات المرادفة الثابتة ، أي البدائل المترادفة ، هي تغييرات في تسلسل الجين الذي لا يغير البروتين الذي ينتجه هذا الجين. غالبًا ما تستخدم كتقديرات لمعدل الطفرات هذا ، على الرغم من حقيقة أن بعض الطفرات المترادفة لها تأثيرات لياقة. على سبيل المثال ، تم استنتاج معدلات الطفرات مباشرة من تسلسل الجينوم الكامل لخطوط النسخ المطورة تجريبياً لـ Escherichia coli B.

مزيد من السياق وراء هذا السؤال هنا.


إجابة @ Tyersome صحيحة إذا اعتبرت أن الطفرات الوحيدة التي تحدث ستؤدي إلى بدائل. هذا غير صحيح بالنسبة إلى علم الأحياء ، إذا كان صحيحًا بالنسبة لكيفية الحديث عن الموضوع بشكل شائع. (أدرك أنني في موقف غير مريح لأقول إن ريتش لينسكي غير دقيق بشأن مصطلحاته التطورية). في الواقع ، من المحتمل أن تؤدي نسبة أكبر من الطفرات إلى أنواع أخرى من تعديلات الحمض النووي.

بالنسبة لأولئك الذين ليسوا على دراية بأنواع الطفرات المختلفة ، فإن البدائل (وتسمى أيضًا الطفرات النقطية) هي فئة واحدة فقط من الطفرات. تشمل الأنواع الأخرى التبديلات ، والانعكاسات ، والإدخال ، والحذف ، وغيرها الكثير.

بعبارة أخرى ، ربما يكون "معدل الطفرات" أعلى بمقدار 2X من "معدل طفرة الاستبدال" ، وأعتقد بما أنني أصبحت أكثر انخراطًا في المصطلحات الخاصة بي ، فيمكننا بعد ذلك أن نقول إن هناك "معدل استبدال مقبول" ( هو نفسه "معدل الاستبدال" الذي يتحدث عنه الناس) و "معدل الطفرة المقبول" الذي يشمل جميع البدائل ولكن أيضًا جميع أنواع الطفرات الأخرى التي تم دمجها على النحو المبين في الاقتباس أعلاه. (لقد اختلقت جميع المصطلحات بخلاف "معدل الاستبدال" و "معدل الطفرة" للتأكيد على أنني أعتقد أن استخدام المصطلحات من مقال باريك ولينسكي مضلل للغاية).

نميل إلى التركيز على البدائل لأنها سهلة الفهم والرياضيات تعمل بشكل جيد بالنسبة لهم. وهكذا عندما يكتب الناس عن معدل "الطفرة" فإنهم يميلون إلى استخدامه ليعني معدل "الطفرات التي تؤدي إلى الاستبدالات". لكن هذا تقدير تقريبي للراحة الرياضية بدلاً من أن يعكس علم الأحياء الحقيقي.

من الجيد أن نتذكر أنه عندما كتب Hugo de Vries "The Mutation Theory" منذ أكثر من 100 عام ، لم تكن الطفرات التي كان يتحدث عنها بدائل بل تغييرات في ploidy- هذه طفرات مطلقة ، لكن لا علاقة لها بالاستبدال. تعتبر التغيرات في التعددية في النباتات من أكثر فئات الطفرات الدرامية ظاهريًا ، ولكنها غير مرئية لتحليل البدائل.

وبطبيعة الحال ، فإن التقريب للراحة الرياضية قد استحوذ على المجال بشكل أو بآخر ، لذا من هذا المنظور ، فإن إجابة @ Tyersome صحيحة تمامًا ، وهي تتناول سؤالك المحدد بشكل مباشر. لكني أعتقد أن هناك مشاكل في كيفية تفكير المجال بشكل عام في هذا الأمر.

(سامحني لكوني متحذلقًا ، لقد كتبت مراجعة حول الموضوع: https://www.cell.com/trends/genetics/fulltext/S0168-9525(19)30012-5)


معدل الطفرات هو معدل حدوث الطفرات - أي المعدل الذي تتولد به "الأخطاء".

معدل الاستبدال هو المعدل الذي يتم فيه قبول الطفرات - أي المعدل الذي يتم فيه دمج "الأخطاء" في الجينوم.

يرجع الاختلاف إلى الاختيار - إذا حدثت طفرة نتج عنها عدم عمل بروتين أساسي ، فإن الطفرة تميل إلى التخلص منها ، وبالتالي لن يتم "قبولها".

مناقشة واضحة نسبيًا لهذه الاختلافات:

المربع 1

معدلات الطفرة مقابل معدلات الاستبدال

من المهم التمييز بين المعدل الذي تحدث به الطفرات العفوية والمعدل الذي تتراكم به التغيرات الجينية في السلالة الباقية. يعكس معدل الطفرات احتمال حدوث تغيير في تسلسل الجينوم بين أحد الوالدين ونسله. إنها النتيجة المركبة لتلف الحمض النووي غير المُصلح ، وأخطاء البوليميراز ، وأحداث إعادة التركيب داخل الجينوم ، وحركات العناصر القابلة للنقل ، والعمليات الجزيئية الأخرى التي تسبب أخطاء أثناء نقل المعلومات الجينية. ومع ذلك ، فقط تلك الطفرات في الأنساب التي تستمر - عادةً في مواجهة الاختيار - تساهم في معدل الاستبدال الذي يتم قياسه بواسطة تسلسل الجينوم الكامل. يعد الفشل في التمييز بعناية بين هذين النوعين من المعدلات سببًا دائمًا للارتباك والمفاهيم الخاطئة حول ما إذا كانت الطفرات عشوائية. على نفس المنوال ، فإن تواتر أليل متحور في مجموعة سكانية لا يساوي بشكل عام المعدل الذي يحدث فيه الحدث الطفري المقابل.

من: Barrick، J.E، & Lenski، R.E (2013). ديناميات الجينوم أثناء التطور التجريبي. مراجعات الطبيعة علم الوراثة، 14 (12) ، 827-839.

قد تجد أيضًا المقالة التالية ذات أهمية: Yi، S. (2013) Neutrality and Molecular Clocks. معرفة طبيعة التربية 4 (2): 3.


النظرية المحايدة ومعدلات الاستبدال

-
يبدو أن هناك بعض الالتباس حول ماهية ملف نظرية محايدة يقول عن معدلات الاستبدال. يبدو أن NickM يعتقد أنه إذا كان معدل الطفرات 1.1 × 10 ^ -8 ، فستحدث 40 طفرة (محايدة) مع كل ولادة وسيصبح 40 طفرة ثابتة في كل جيل لأن معدل الاستبدال = معدل الطفرة.

يعطي NickM مرجع ويكيبيديا لمعدل طفرة يبلغ 1.1 × 10 ^ -8.

على أي حال - شيء آخر من الواضح أنك لا تفهمه على الإطلاق هو أنه حتى في ظل ظروف محايدة تمامًا ، مع عدم وجود انتقاء طبيعي على الإطلاق ، وبدون حدوث أي شيء سوى الانجراف الجيني ، * معدل الاستبدال يساوي معدل الطفرة *.

إذا كان حجم الجينوم هو 3.2 مليار قاعدة ، وإذا كان وقت الاختلاف بين الإنسان والشمبانزي هو 6 منذ ماضي ، وإذا كان حجم التوليد 15 عامًا ، فإن الاختلاف بنسبة 1٪ في الطفرات النقطية يتطلب 32 مليون طفرة. هذا 40 طفرة / جيل.

ما لا يبدو أن NickM يدركه هو معدل الاستبدال = 1.1 × 10 ^ -8 ، وليس 40 طفرة / جيل. 40 هو عدد الطفرات التي يمكن أن نتوقعها في كل ولادة في ظل جينوم يبلغ 3.2 نقطة أساس.

تتعلق النظرية المحايدة بمعدل الطفرات فقط ، وليس عدد الطفرات. ما هي درجتك في؟

يا ترى نيك من أجل أن يصبح ثابتًا ، يجب على كل فرد من السكان أن يضر به. كل عضو ، علم الأحياء 101. حسنًا ، أعتقد أن عدد السكان واحد.

60 تعليقات:

& quotYa انظر إلى نيك من أجل أن يصبح ثابتًا ، يجب على كل فرد من السكان أن يضر به & quot

& مثل. التأثيرات الثابتة (الطفرات تهرب من فقدان الانجراف) & quot

لكن لا تتردد في الاستشهاد بدعم تأكيدك.

أنت سخيف جاهل ، ريتشي:

في علم الوراثة السكانية ، التثبيت هو التغيير في تجمع الجينات من حالة يوجد فيها على الأقل نوعان مختلفان من جين معين (أليل) إلى حالة يبقى فيها الأليلات واحدًا فقط.

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.

واو ، مزيد من السذاجة. تدور النظرية المحايدة حول العديد من الأشياء ، ولكن أحد أهم الموضوعات هو معدل الإحلال ، وكيفية ارتباطه بمعدل الطفرات.

إذا حدثت 40 طفرة لكل فرد لكل جيل (وهو ما تحصل عليه إذا أخذت طفرات لكل موقع لكل جيل أضعاف طول الجينوم في المواقع) ، فإن هذا يحدث في * كل فرد من السكان *.

وبالتالي ، يحدث عدد كبير من الطفرات * في السكان * كل جيل. إذا كان حجم السكان الفعال 10000 ، فسيكون هذا 40 × 10000 = 400000 طفرة جديدة تضاف إلى السكان كل جيل.

في الوضع المحايد ، تُفقد الغالبية العظمى من هذه الطفرات الجديدة في النهاية من السكان بسبب الانجراف المحايد.

لكن ، عن طريق الصدفة ، سينتشر عدد قليل منهم إلى التثبيت. الاحتمالات هي نفسها احتمالات الفوز في اليانصيب. كل طفرة & # 39 s فرصة للانتشار إلى التثبيت هو 1 / (حجم السكان). (أنا & # 39 مليون باستخدام حجم السكان للموقع أحادي العدد ، إذا كنت تستخدم تعداد ثنائي الصبغيات كـ N ثم & # 39s 2N).

لذلك ، تموت معظم الطفرات المحايدة ، لكن القليل منها ينتشر إلى التثبيت. في المتوسط ​​، يتضح أن معدل الإحلال يساوي معدل الطفرة.

لذلك ، يمكن أن يحدث عدد كبير من الاستبدالات دون إجراء اختيار على الإطلاق.

أو نسخة أقصر:
http://www.stat.berkeley.edu/users/terry/Classes/s260.1998/Week13a/week13a/node10.html

إذا حدثت 40 طفرة لكل فرد لكل جيل (وهو ما تحصل عليه إذا أخذت طفرات لكل موقع لكل جيل أضعاف طول الجينوم في المواقع) ، فإن هذا يحدث في * كل فرد من السكان *.

نعم ، ولكن ليس نفس 40 طفرة. من أجل إصلاح تلك الطفرات الأربعين ، يجب أن يحصل عليها كل فرد ، حتى الآباء والأجداد.

هذا هو معنى أن تكون ثابتًا - وحدة - مما يعني أنه يجب على الجميع الحصول عليها.

وبالتالي ، يحدث عدد كبير من الطفرات * في السكان * كل جيل. إذا كان حجم السكان الفعال 10000 ، فسيكون هذا 40 × 10000 = 400000 طفرة جديدة تضاف إلى السكان كل جيل.

نعم ولكن لكي يتم إصلاحها ، يجب على كل فرد الحصول عليها.

لكن ، عن طريق الصدفة ، سينتشر عدد قليل منهم إلى التثبيت.

ربما وربما لا. السؤال هو كم من الوقت سيستغرق وكم سوف يتم إصلاحه؟

كل طفرة & # 39 s فرصة للانتشار إلى التثبيت هو 1 / (حجم السكان). (أنا & # 39 مليون باستخدام حجم السكان للموقع أحادي الصيغة الصبغية ، إذا كنت تستخدم تعداد ثنائي الصبغيات كـ N ثم & # 39s 2N).

ليس للطفرات المحايدة. ثم هو معدل الطفرة.

وأيضًا إذا كانت لديه فرصة 1 / N في أن يصبح ثابتًا ، فهذا يعني أن لديه فرصة (N - 1 / N) في الضياع. و taht لا يأخذ في الاعتبار أي تأثيرات عشوائية من شأنها القضاء على جميع الطفرات.

لذلك ، يمكن أن يحدث عدد كبير من الاستبدالات دون إجراء اختيار على الإطلاق.

كم وكم من الوقت يستغرق؟

بمعدل طفرة 1.1 × 10 ^ -8 ، وهذا يعني وقتًا طويلاً جدًا.

حسنًا NickM- lookie ما وجدته:

بالنسبة للأليلات المحايدة التي يتم إصلاحها ، يستغرق الأمر 4N أجيالًا في المتوسط ​​للقيام بذلك.

إذن ما المشكلة مرة أخرى يا JoeG؟ لم يتعارض أي من الروابط التي نشرتها للتو مع أي شيء قلته.

لقد زعمت أنه لم يكن هناك وقت كافٍ لمعرفة مقدار الاختلاف الملحوظ بين الجينوم البشري والشمبانزي.

أشرت أولاً إلى أن رقم الاختلاف & quot10٪ & quot يأتي من تضمين أشياء مثل indels ، والتي تحدث في أجزاء كبيرة بدلاً من الطفرات النقطية. هذه تتطلب فقط استبدال indel كل

15 جيلًا ، ليس عددًا مستحيلًا.

ثم انتقلنا إلى الطفرات النقطية (الفرق 1٪) ، وأشرت إلى أن المقدار الملحوظ من فرق الاستبدال بين الشمبانزي والإنسان يساوي تقريبًا ما يجب أن نتوقعه بالنظر إلى وقت الانقسام بين الشمبانزي والإنسان ومعدل الطفرة المرصودة. ما من شيء نشرته يتعارض مع هذا.

فقط اعترف بأن مطالبتك الأصلية كانت خاطئة. هذه هي الطريقة العلمية.

أو اقرأ p. 239 هنا: http://books.google.com/books؟id=ng85sd1UR7EC&lpg=PA72&ots=pqL73i-4iH&dq=4N٪20generations&pg=PA239#v=onepage&q=substitution٪20rate&f=false

نيكم:
إذن ما المشكلة مرة أخرى يا JoeG؟ لم يتعارض أي من الروابط التي نشرتها للتو مع أي شيء قلته.

قلت أنه سيكون هناك عدد من الطفرات التي يتم إصلاحها في جيل واحد / كل جيل. من الواضح أن هذا خطأ

لقد زعمت أنه لم يكن هناك وقت كافٍ لمعرفة مقدار الاختلاف الملحوظ بين الجينوم البشري والشمبانزي.

هناك إذا كنت تعتمد على التصميم. لا يوجد & # 39t إذا كنت تعتمد على أي شيء آخر.

أشرت أولاً إلى أن رقم الاختلاف & quot10٪ & quot يأتي من تضمين أشياء مثل indels ، والتي تحدث في أجزاء كبيرة بدلاً من الطفرات النقطية.

شيء عرفته منذ سنوات.

هذه تتطلب فقط استبدال indel كل

15 جيلًا ، ليس عددًا مستحيلًا.

أشبه بـ 10 أجيال ولا يوجد أي شيء يدعم معدل تثبيت بهذا الارتفاع. وهذا مخصص لـ indels فقط ، وهو جزء صغير من الاختلافات التي يجب أخذها في الاعتبار.

ثم انتقلنا إلى الطفرات النقطية (الفرق 1٪) ، وأشرت إلى أن المقدار الملحوظ من فرق الاستبدال بين الشمبانزي والإنسان يساوي تقريبًا ما يجب أن نتوقعه بالنظر إلى وقت الانقسام بين الشمبانزي والإنسان ومعدل الطفرة المرصودة. ما من شيء نشرته يتعارض مع هذا.

كل ما نشرته يتناقض مع ذلك.

أجيال 4N للحصول على طفرة واحدة ثابتة (تقدير) ، حيث N هو حجم السكان.

نشر هالدين واحدًا من كل 300 جيل ، وقد أجريت التجارب عليه في أكثر من 600 جيل من أجل الطفرات المفيدة التي ستصبح ثابتة بشكل أسرع من أي طفرة محايدة.

لذا فإما أنك لا تفهم أي شيء قمت بنشره ، وهو أمر واضح جدًا بسبب رجلك الذي دحضته عند وصولك لأول مرة ، وتجنبك لبقية الطفرات التي تتعدى indels ، وتجاهلك الواضح للرياضيات.

والآن لدينا اعتمادك على معدلات الاستبدال التي لم نسمع بها من قبل عن منتجات indels.

لكن نعم سأقوم بمراجعة ادعائي الأصلي لأقول:

بالنظر إلى اختلاف وراثي بنسبة 10٪ بين الشمبانزي والبشر بعض يجب أن يتم إصلاح عدد الطفرات كل عام.

(وكل ما احتاجه هو واحد-
كل ما احتاجه هو واحد-
كل ما أحتاجه هو 1 ، 1.
1 هو كل ما أحتاجه)

آه ، أرى مشكلتك. تعتقد أن طفرة واحدة (طفرة إندل أو نقطة) يجب أن تنشأ ، ثم تنتشر إلى التثبيت ، ثم يجب أن تكرر الطفرة التالية نفس العملية.

سيكون هذا بطيئًا بالفعل.

لسوء حظك ، يمكن أن تنجرف العديد من الطفرات في مجموعة سكانية في نفس الوقت. كلهم ، في الواقع. أولاً ، لدينا 23 زوجًا من الكروموسومات ، وتكرار أي متغير في مجموعة الكروموسوم 1 يمكن أن يرتفع أو ينخفض ​​بشكل مستقل عما يحدث لتكرار أي متغير في مجموعة الكروموسوم 2.

ثانيًا ، تتعرض الكروموسومات جميعها للعديد من الأحداث المتقاطعة في كل انقسام ، لذلك ينقسم كل كروموسوم إلى العديد من الأجزاء الصغيرة التي تنفصل بشكل مستقل وتتجمع كل جيل.

أجيال 4N للحصول على طفرة واحدة ثابتة (تقدير) ، حيث N هو حجم السكان.

هذا صحيح ، ولكن هذا & # 39s فقط لطفرة واحدة ، وفقط للطفرات المحظوظة بما يكفي ليتم إصلاحها (الغالبية العظمى لم يتم إصلاحها أبدًا ، وبدلاً من ذلك تضيع ، وبالتالي فإن وقتها للتثبيت & quot هو ما لا نهاية).

في الواقع ، لدينا ما يشبه (20 طفرة جديدة لكل فرد) * (N = حجم السكان) تدخل السكان في كل جيل. تم فقد معظمها ، تم إصلاح القليل منها. متوسط ​​المعدل الذي يُثبت فيه السكان الطفرات يساوي mu ، معدل الطفرات.

أنت تتحدث عن شيء مختلف ، متوسط ​​الوقت اللازم للتثبيت لطفرة واحدة والتي ، بعد الحقيقة ، نعلم أنها قد تم إصلاحها. لا يؤثر على وجهة نظري ولا على خطأك بشأن مطالبتك الإجمالية.

أنت المشكلة. تحتاج إلى تراكمات من الطفرات وعليها أن تتسبب في إصابة أفراد اليوم.

320،000،000+ فروق متراكمة.

كيف تتراكم الطفرات إذا لم يتم إصلاحها أولاً؟

بمجرد خسارته لم يعد بإمكانه التراكم.

كيمورا ، وعلم الوراثة السكانية ، والتطور الجزيئي ، والنظرية المحايدة: & quot إذا كان الطافرة محايدة بشكل انتقائي ، فإن احتمال التثبيت النهائي يساوي تواترها الأولي ، أي u = 1 / (2N) في مجموعة ثنائية الصبغيات ، وبالتالي ، من مكافئ. (1) ، لدينا Ks = v. بعبارة أخرى ، بالنسبة للأليلات المحايدة ، فإن معدل التطور يساوي معدل الطفرات. & quot

إنه اشتقاق بسيط للغاية. يكفي مثال بسيط. ضع في اعتبارك عددًا فرديًا من السكان ، الحجم N) مع طفرة محايدة واحدة في المتوسط ​​لكل فرد (لنفترض أن الجينوم 10 ^ 8 ومعدل طفرة 10 ^ -8). فرصة التثبيت هي معكوس حجم السكان ، أو 1 / N. لكن لدينا طفرات N لكل جيل. وبالتالي ، فإن معدل التثبيت المتوقع هو N * 1 / N. أي أن طفرة واحدة ستصلح في المتوسط ​​لكل جيل.

زاتشو:
أي أن طفرة واحدة ستصلح في المتوسط ​​لكل جيل.

كيف يكون ذلك ممكنًا إذا كان عدد السكان أكبر من 3؟

إذا حصل النسل ، أي الجيل القادم ، على طفرة جديدة ، خمنوا ماذا؟ الآباء ليس لديهم ذلك حتى لا يمكن إصلاحه حتى يموتوا. وبعد ذلك يصبح ثابتًا إذا كان الجيل التالي يبلغ عدد سكانه 1.

إذا كان معدل الطفرات 1.1 × 10-8 ، فهذا هو عدد الطفرات ، وبما أن هذا ليس عددًا صحيحًا وأقل بكثير من 1 ، فمن الواضح أنك جاهل.

لكن شكرا على الترفيه.

لدى Talk Origins طفرة محايدة يتم إصلاحها كل 4N أجيال (حيث N = حجم السكان).

المراجع ذات الصلة (من الانحراف الجيني- انظر أعلاه) التي تدعم ادعائي ، وهو حقًا ادعاء علم الأحياء التطوري:

هيدريك ، فيليب و. (2004). علم الوراثة للسكان ، 737 ، جونز وبارتليت للنشر.

دانيال هارتل ، أندرو كلارك (2007). مبادئ علم الوراثة السكانية ، الطبعة الرابعة

وين هسيونغ لي ، دان غراور (1991). أساسيات التطور الجزيئي ، سيناوير أسوشيتس.

كيمورا ، موتو (2001). الجوانب النظرية لعلم الوراثة السكانية ، 232 ، مطبعة جامعة برينستون.

Masel J ، King OD ، Maughan H (2007). فقدان اللدونة التكيفية خلال فترات الركود البيئي الطويلة. American Naturalist 169 (1): 38-46.

جو جي: كيف يكون ذلك ممكنًا إذا كان عدد السكان أكبر من 3؟

فرصة التثبيت هي 1 / N ، لذلك إذا كان عدد السكان 100 ، فإن فرصة وصوله في النهاية إلى التثبيت هي 1/100. ومع ذلك ، بالنظر إلى مثالنا ، تحدث 100 طفرة في كل جيل. لذلك يمكننا أن نتوقع ، في المتوسط ​​، أن تصل 100 * 1/100 أو واحد إلى التثبيت في النهاية. كل جيل.

جو جي: لدى Talk Origins طفرة محايدة يتم إصلاحها كل 4N أجيال (حيث N = حجم السكان).

هذا هو الوقت * للتثبيت. مع مثالنا ، 4N منذ أجيال ، حدث ما معدله 100 طفرة ، وصل 1/100 منها الآن إلى التثبيت. في المتوسط ​​بالطبع.

زاتشو:
فرصة التثبيت هي 1 / N ، لذلك إذا كان عدد السكان 100 ، فإن فرصة وصوله في النهاية إلى التثبيت هي 1/100. ومع ذلك ، بالنظر إلى مثالنا ، تحدث 100 طفرة في كل جيل. لذلك يمكننا أن نتوقع ، في المتوسط ​​، أن تصل 100 * 1/100 أو واحد إلى التثبيت في النهاية. كل جيل.

هذا مجرد غباء. إذا حدثت 100 طفرة مختلفة فكيف يمكن للمرء أن يصل إلى التثبيت في جيل واحد؟

ليس لديك أي فكرة عما تتحدث عنه ولا يزال يظهر.

لدى Talk Origins طفرة محايدة يتم إصلاحها كل 4N أجيال (حيث N = حجم السكان).

هذا هو الوقت * للتثبيت

لا ، هذا هو عدد الأجيال. لذا ، مع وجود عدد سكان يبلغ 100 ، فهذا يعني أن الأمر سيستغرق 400 جيل حتى تصل طفرة محايدة واحدة إلى التثبيت.

من الواضح أنك ما زلت جاهلًا عندما يتعلق الأمر بالرياضيات.

ولكن لا تتردد في تقديم بعض الأدلة الإيجابية لمطالبتك.

جو جي: هذا مجرد غباء. إذا حدثت 100 طفرة مختلفة فكيف يمكن للمرء أن يصل إلى التثبيت في جيل واحد؟

لا يتم إصلاحهم في جيل واحد. يتم إصلاح حوالي واحد من كل مائة بعد أجيال 4N. في المتوسط. ومع ذلك ، هناك طفرات جديدة تحدث باستمرار. تلك التي تم إصلاحها في الجيل الحالي حدثت قبل 4N أجيال ، في المتوسط.

جو جي: لذا ، مع وجود عدد سكان يبلغ 100 ، فهذا يعني أن الأمر سيستغرق 400 جيل حتى تصل طفرة محايدة واحدة إلى التثبيت.

هذا صحيح. في المتوسط ​​، سيصل واحد فقط من المائة إلى التثبيت ، وسيستغرق الأمر 400 جيل ، في المتوسط ​​ليحدث ذلك. عندما يتم إدخال الطفرات في كل جيل ، فهذا يعني أن هناك تيارًا ثابتًا من الطفرات التي تصبح ثابتة.

دعونا نترك جانباً متوسط ​​البت ، ونفترض بالضبط 100 طفرة محايدة لكل جيل في مجموعة من 100 ووقت تثبيت من 400 جيل. في الجيل 0 ، لدينا 100 طفرة ، بمرور الوقت ستفقد 99 طفرة ، لكن واحدة ستصلح في الجيل 400. في الجيل 1 ، لدينا 100 طفرة ، بمرور الوقت ستفقد 99 طفرة ، ولكن سيتم إصلاحها في الجيل 401. في الجيل 2 ، لدينا 100 طفرة ، بمرور الوقت ستفقد 99 طفرة ، لكن واحدة ستصلح في الجيل 402. وهكذا دواليك. سيكون هناك طفرة واحدة ثابتة في كل جيل ، على الدوام.

زاتشو:
لا يتم إصلاحهم في جيل واحد.

زاتشو سابقًا:
أي أن طفرة واحدة ستصلح في المتوسط ​​لكل جيل.

زاتشو:
يتم إصلاح حوالي واحد من كل مائة بعد أجيال 4N.

زاتشو:
تلك التي تم إصلاحها في الجيل الحالي حدثت قبل 4N أجيال ، في المتوسط.

إذا كان هناك حتى أجيال 4N.

لذلك مع وجود عدد سكان يبلغ 100 ، فهذا يعني أن الأمر سيستغرق 400 جيل حتى تصل طفرة محايدة واحدة إلى التثبيت.

حسنًا ، فأنت توافق على ما قلته. ما هي وجهة نظرك؟

عندما يتم إدخال الطفرات في كل جيل ، فهذا يعني أن هناك تيارًا ثابتًا من الطفرات التي تصبح ثابتة.

لا ، هذا يعني فقط أن هناك دفقًا ثابتًا من التباين.

مرة أخرى ، من الواضح أنه ليس لديك فكرة عما تتحدث عنه.

في الجيل 0 ، لدينا 100 طفرة ، ومع مرور الوقت ستفقد 99 ، لكن إحداها ستصلح في الجيل 400.

هناك الكثير من المجهول لتقديم هذا الادعاء. لا تأخذ المعادلات في الاعتبار الضغوط اليومية للعالم الحقيقي. ثم هناك نمو سكاني ومنافسة ذات سمات مفيدة.

لكن على أي حال ، عندما ترى أنك واثق جدًا من إفسادك ، ربما يجب عليك محاولة نشره. ثم ربما شخص ما سوف يهتم.

جو جي: لا تأخذ المعادلات في الاعتبار الضغوط اليومية للعالم الحقيقي.

بالنظر إلى النموذج المذكور للطفرات المحايدة ، فإن معدل تثبيت الطفرات المحايدة الجديدة يساوي معدل الطفرات. إنها نتيجة بسيطة ومباشرة.

جو جي: لكن على أي حال ، عندما ترى أنك واثق جدًا من إفسادك ، ربما يجب عليك محاولة نشره. ثم ربما شخص ما سوف يهتم.

تم نشره بالفعل من قبل شخص يدعى Motoo Kimura.

كيمورا ، وعلم الوراثة السكانية ، والتطور الجزيئي ، والنظرية المحايدة: & quot إذا كان الطافرة محايدة بشكل انتقائي ، فإن احتمال التثبيت النهائي يساوي تواترها الأولي ، أي u = 1 / (2N) في مجموعة ثنائية الصبغيات ، وبالتالي ، من مكافئ. (1) ، لدينا Ks = v. بعبارة أخرى ، بالنسبة للأليلات المحايدة ، فإن معدل التطور يساوي معدل الطفرات. & quot

زكريل:
بالنظر إلى النموذج المذكور للطفرات المحايدة ، فإن معدل تثبيت الطفرات المحايدة الجديدة يساوي معدل الطفرات. إنها نتيجة بسيطة ومباشرة.

إلا أنه ليس بهذه البساطة ولا يقترب من أن يكون مباشرًا.

تختلف معدلات الطفرات وهي كلها أعداد صغيرة جدًا ، أي 10 ^ -8.

على ما يبدو ليس لديك فكرة عما يعنيه ذلك.

لكن على أي حال ، عندما ترى أنك واثق جدًا من إفسادك ، ربما يجب عليك محاولة نشره. ثم ربما شخص ما سوف يهتم.

زكريل:
تم نشره بالفعل من قبل شخص يدعى Motoo Kimura.

لسوء الحظ بالنسبة لك ، لم يقل أي شيء عن التثبيت المتسلسل للقطرات المحايدة بعد تجاوز بعض العتبة.

آيو زاتشو أنت كاذب طنان.

معدل الاستبدال = معدل الطفرة

ومع ذلك ، فإن معدل الطفرة للطفرات المحايدة غير معروف مما يعني أن معدل الاستبدال غير معروف أيضًا.

& quot؛ وبالتالي ، فإن معدل التثبيت لطفرة لا تخضع للاختيار هو ببساطة معدل إدخال مثل هذه الطفرات. & quot

نجاح باهر تحقق من تروي ، رابطًا إلى الهراء الذي ناقشناه بالفعل واتفقنا عليه.

ومع ذلك ، فإن معدل الطفرة للطفرات المحايدة غير معروف مما يعني أن معدل الاستبدال غير معروف أيضًا.

كل ما قيل من تأملات نظرية جيدة ولكن عاجلاً أم آجلاً يجب أن يكون هناك بعض الأدلة التجريبية المؤكدة ، والتي لا تزال تفتقر إلى النظرية المحايدة المتعلقة بتثبيت الطفرات المحايدة.

جو جي: إلا أنه ليس بهذه البساطة ولا يقترب من أن يكون مباشرًا. تختلف معدلات الطفرات وهي كلها أعداد صغيرة جدًا ، أي 10 ^ -8. على ما يبدو ليس لديك فكرة عما يعنيه ذلك.

هذا يعني أنه * إذا * كان لدينا جينوم بطول 10 ^ 8 ومعدل طفرة 10 ^ -8 لكل موقع لكل جيل ، فإن القيمة المتوقعة هي طفرة واحدة لكل جينوم لكل جيل. إذا كان هناك 100 جينوم في السكان ، فإن القيمة المتوقعة هي 100 طفرة عبر السكان لكل جيل. من منشورك الأصلي:

جو جي: ما لا يبدو أن NickM يدركه هو أن معدل الاستبدال = 1.1 × 10 ^ -8 ، وليس 40 طفرة / جيل. 40 هو عدد الطفرات التي يمكن أن نتوقعها في كل ولادة في ظل جينوم يبلغ 3.2 نقطة أساس.

معدل الاستبدال يساوي معدل الطفرات المحايدة. هذا يعني أنه إذا كان المعدل 40 طفرة محايدة لكل ولادة لكل جيل ، فإن القيمة المتوقعة هي 40 طفرة (حدثت سابقًا) تصبح ثابتة عبر السكان في كل جيل. كما قال نيك.

زاتشو:
هذا يعني أنه إذا كان المعدل 40 طفرة محايدة لكل ولادة لكل جيل ، فإن القيمة المتوقعة هي 40 طفرة (حدثت سابقًا) تصبح ثابتة عبر السكان في كل جيل.

واو ، إما أنك غبي حقًا أو جاهل حقًا.

40 هو عدد الطفرات وليس المعدل.

كل ما قيل من تأملات نظرية جيدة ولكن عاجلاً أم آجلاً يجب أن يكون هناك بعض الأدلة التجريبية المؤكدة ، والتي لا تزال تفتقر إلى النظرية المحايدة المتعلقة بتثبيت الطفرات المحايدة.

إنه لأمر مدهش ما سوف يعتقده evotards إذا اعتقدوا أنه يدعم ادعاءاتهم.

راجع للشغل Zacho- أنت بحاجة إلى معرفة معدل الطفرات المحايدة لأن معدل الطفرات يشمل جميع الأنواع ، محايدة ، حساسة ومفيدة. وهذا لا يغتسل مع المعادلة.

جو جي: 40 هو عدد الطفرات وليس المعدل.

إذا كان المعدل 1.1e-8 لكل قاعدة لكل جيل ، إذا كان طول الجينوم 3.2e9 من القواعد ، يكون المعدل

40 لكل جينوم لكل جيل.

هل هناك سبب يجعل كل تعليقاتنا تخضع للاعتدال؟

زاتشو:
إذا كان المعدل 1.1e-8 لكل قاعدة لكل جيل ، إذا كان طول الجينوم 3.2e9 من القواعد ، يكون المعدل

40 لكل جينوم لكل جيل.

خطأ - أنت تخلط بين الرقم والسعر.

ليس فقط أنه ليس لديك أي دليل تجريبي لدعم هذا الرقم.

لذلك عليك أن تبدأ من هناك. وإذا لم تقل أدلة تجريبية ، فلن يكون لديك أي شيء.

هل هناك سبب يجعل كل تعليقاتنا تخضع للاعتدال؟

زكريل: إذا كان المعدل 1.1e-8 لكل قاعدة لكل جيل ، إذا كان طول الجينوم 3.2e9 من القواعد ، يكون المعدل

40 لكل جينوم لكل جيل.

جو جي: خطأ - أنت تخلط بين الرقم والسعر.

1.1e-8 الطفرات لكل قاعدة لكل جيل هو معدل. 4e1 لكل جينوم لكل جيل هو معدل.

لماذا ترفض تقديم دعم تجريبي لمطالباتك؟

ما هو دليلك على وجود 40 طفرة محايدة لكل جينوم لكل جيل؟

لماذا ترفض تقديم دعم تجريبي لمطالباتك؟

ما هو دليلك على وجود 40 طفرة محايدة لكل جينوم لكل جيل؟

الآن بعد أن يبدو أنك حصلت أخيرًا على 1.1 × 10 ^ -8 طفرات لكل أساس لكل ولاد مرة 3.2 × 10 × 9 قواعد في الجينوم البشري = 35.2 طفرة لكل جينوم لكل ولادة ، وأن * كلاهما * معدلان ، يمكننا ناقش سؤالك أعلاه.

1. جاء عدد الطفرات 1.1 × 10 ^ -8 من البيانات التجريبية ، انظر صفحة ويكيبيديا للمرجع. هناك العديد من التجارب الشائعة لتحديد معدلات الطفرات ، على سبيل المثال:

(أ) ترتيب الوالدين والنسل وإحصاء الفروق

(ب) تسلسل الرجل والحمض النووي لبعض خلايا الحيوانات المنوية (شائعة في اليوم بسبب شيوع خلايا الحيوانات المنوية المذكورة)

2. الآن ، كم من هذه الطفرات محايدة؟ الإجابة: جميعها تقريبًا ، نظرًا لأن نسبة قليلة فقط من شفرات الجينوم للجينات أو تنظيم الجينات ، وحتى في الجينات ، فإن معظم الطفرات النقطية محايدة بسبب تكرار الشفرة الجينية.

هناك بعض الأدلة على أن بعض الطفرات & quot؛ المحايدة & quot (مثل الموضع الثالث في أكواد الحمض النووي) قد لا تكون محايدة بشكل انتقائي تمامًا ، وقد يكون بعضها مفيدًا أو ضارًا إلى حد ما. لكن الاختيار يمكن فقط & quot؛ & quot؛ & عرض & اقتباس الطفرات مع قيمة انتقائية معينة (القيمة يجب أن تكون مثل s أكبر من 1 / N ، لا أتذكر تمامًا). لذا ، إذا كان العيب الانتقائي للطفرة هو 1/10000 فقط ، فسيكون محايدًا بشكل فعال في نوع مثل البشر مع عدد سكان مؤثر تاريخيًا يصل إلى 1/10000. وأي شيء يقترب من 1/10000 سيكون أيضًا محايدًا تقريبًا (أي أن الانجراف الجيني سيكون له تأثير كبير على مصيره ، مقارنة بالاختيار).

نيكم:
1. جاء عدد الطفرات 1.1 × 10 ^ -8 من البيانات التجريبية ، انظر صفحة ويكيبيديا للمرجع.

2. الآن ، كم من هذه الطفرات محايدة؟ الإجابة: جميعها تقريبًا ، نظرًا لأن نسبة قليلة فقط من شفرات الجينوم للجينات أو تنظيم الجينات ، وحتى في الجينات ، فإن معظم الطفرات النقطية محايدة بسبب التكرار في الشفرة الجينية.

هراء غير قابل للاختبار حيث لا توجد طريقة لإجراء A) اختبار رموز ٪ للأشياء الضرورية و B) نعرف العديد من الطفرات الصامتة المزعومة التي لها تأثير - وهذا يرجع إلى طريقة عمل الترميز.

ومع ذلك ، فأنت بحاجة إلى بعض البيانات التجريبية ، أو بيانات العالم الحقيقي ، لدعم مطالبتك بمعدلات الاستبدال.

ليس لديك ذلك أو لسبب ما ترفض تقديمه.

لذا حتى تفعل ذلك ، فلن يكون لديك أي شيء سوى تأكيد أصلع.

نيكم: لكن الاختيار يمكن فقط & quot؛ & quot؛ & عرض & اقتباس الطفرات مع قيمة انتقائية معينة (القيمة يجب أن تكون مثل s أكبر من 1 / N ، لا أتذكر تمامًا).

هذا صحيح. ستكون الطفرة محايدة بشكل فعال إذا | s | & lt & lt 1 / (2N) ، ثنائي الصيغة الصبغية.

وما زلت ترفض تقديم دعم تجريبي لمطالباتك.

جو جي: وما زلت ترفض تقديم دعم تجريبي لمطالباتك.

لم نقم بأي مطالبات تجريبية. بدلاً من ذلك ، أجبنا على سؤال حول كيفية انتشار الطفرات المحايدة في مجموعة سكانية بالنظر إلى معدل معين من الطفرات المحايدة.

زاتشو:
بدلاً من ذلك ، أجبنا على سؤال حول كيفية انتشار الطفرات المحايدة في مجموعة سكانية بالنظر إلى معدل معين من الطفرات المحايدة.

& quotanswer & quot الخاص بك غير مدعوم ، مما يعني أنه ليس إجابة على الإطلاق.

راجع للشغل الجزء & quothow & quot هو مجرد صدفة ، لذلك لم تجب كيف.

زاتشو:
هذا يعني أنه إذا كان المعدل 40 طفرة محايدة لكل ولادة لكل جيل ، فإن القيمة المتوقعة هي 40 طفرة (حدثت سابقًا) تصبح ثابتة عبر السكان في كل جيل.

هراء محض - معنى بدون دعم تجريبي. وحتى تحصل على دعم تجريبي سيكون هراء محض.

لذلك إما أن تقوم بذلك أو تقوم برحلة أسفل شيناندواه وتذهب إلى البحر ، إذا لاحظت انجرافتي.

جو جي: & quotanswer & quot الخاص بك غير مدعوم ، مما يعني أنه ليس إجابة على الإطلاق.

هاه؟ لم نقم فقط بشرح سبب تساوي معدل الاستبدال مع معدل الطفرات ، ولكننا استشهدنا مباشرةً بكيمورا. ها هو مرة أخرى:

كيمورا ، وعلم الوراثة السكانية ، والتطور الجزيئي ، والنظرية المحايدة: & quot إذا كان الطافرة محايدة بشكل انتقائي ، فإن احتمال التثبيت النهائي يساوي تواترها الأولي ، أي u = 1 / (2N) في مجموعة ثنائية الصبغيات ، وبالتالي ، من مكافئ. (1) ، لدينا Ks = v. بعبارة أخرى ، بالنسبة للأليلات المحايدة ، فإن معدل التطور يساوي معدل الطفرات. & quot

طريقة لإثبات طبيعتك الجبانة من خلال عدم معالجة ما أنشره.

زاتشو:
لم نقم فقط بشرح سبب تساوي معدل الاستبدال مع معدل الطفرات ، ولكننا استشهدنا مباشرةً بكيمورا.

لسوء الحظ ، لا تدعم imura مطالبتك بـ:

هذا يعني أنه إذا كان المعدل 40 طفرة محايدة لكل ولادة لكل جيل ، فإن القيمة المتوقعة هي 40 طفرة (حدثت سابقًا) تصبح ثابتة عبر السكان في كل جيل.

أنت مخادع كاذب. مما يعني أن ما تقوله هو هراء خالص- معنى بدون دعم تجريبي. وحتى تحصل على دعم تجريبي سيكون هراء محض.

انظر ، كل ما أطلبه هو دليل لدعم مطالبتك:

هذا يعني أنه إذا كان المعدل 40 طفرة محايدة لكل ولادة لكل جيل ، فإن القيمة المتوقعة هي 40 طفرة (حدثت سابقًا) تصبح ثابتة عبر السكان في كل جيل.

لقد قدمت المراجع التي تقول أجيال 4N لـ 1.

بدأ NickM بعدد سكان يبلغ 10000. هل فهمت ماذا نعني؟

جو جي: بدأ NickM بعدد سكان يبلغ 10000. هل فهمت ماذا نعني؟

نعم ، هذا يعني أن 40 طفرة محايدة أو نحو ذلك وصلت إلى التثبيت حدثت اليوم منذ 40 ألف جيل في المتوسط.

ما هو الدليل التجريبي لدعم مطالبتك؟

جو جي: يبدو أن هناك بعض الالتباس حول ما تقوله النظرية المحايدة عن معدلات الإحلال.

جو جي: وكيف يمكننا ان نقول؟ ما هو الدليل التجريبي لدعم مطالبتك؟

إنه ليس ادعاءً تجريبيًا ، ولكنه يستتبع نموذج النظرية المحايدة للتطور الذي قدمته في مشاركتك الأصلية.

زاتشو:
إنه ليس ادعاءً تجريبيًا ، ولكنه يستتبع نموذج النظرية المحايدة للتطور الذي قدمته في مشاركتك الأصلية.

لم أقم بتقديم النظرية المحايدة. فعل كيمورا.

وكيف تم تحديد أن الأمر يستتبع دون أي دعم تجريبي؟

جو جي: لم أقم بتقديم النظرية المحايدة. فعل كيمورا.

لقد طرحت نظرية محايدة في منشورك الأصلي.

جو جي: وكيف تم تحديد أن الأمر يستتبع دون أي دعم تجريبي؟

النظرية هي نموذج ، في هذه الحالة ، نموذج لكيفية انتشار الطفرات المحايدة من خلال مجموعة سكانية. بالنظر إلى أن بعض الطفرات محايدة (مثل البدائل المترادفة أو القواعد في الجين الكاذب) ، يمكن التنبؤ بتوزيعها الإحصائي. على وجه الخصوص ، فإن معدل تثبيت الطفرات المحايدة سيكون مساويًا لمعدل الطفرات المحايدة.

جو جي: وكيف تم تحديد أن الأمر يستتبع دون أي دعم تجريبي؟

هل تعلم ماذا تعني & quotentailment & quot؟

زاتشو:
هل تعلم ماذا تعني & quotentailment & quot؟

أجل أقبل. فكيف تعرف أن ما قلته من مقتضيات النظرية؟

زاتشو:
لقد طرحت نظرية محايدة في منشورك الأصلي.

وذلك لأن NickM طرحها في الخيط الآخر حول الشمبانزي والحمض النووي البشري.

لكن طرحه ليس هو نفسه تقديمه.

وكيف تم تحديد أن الأمر يستتبع دون أي دعم تجريبي؟

النظرية هي نموذج ، في هذه الحالة ، نموذج لكيفية انتشار الطفرات المحايدة من خلال السكان.

يمكن أن & # 39t نموذجًا علميًا لشيء ما دون دعم الأدلة.

بالنظر إلى أن بعض الطفرات محايدة (مثل البدائل المترادفة أو القواعد في الجين الكاذب) ، يمكن التنبؤ بتوزيعها الإحصائي.

لا قيمة للتنبؤ بدون دعم تجريبي أو إثباتي.

على وجه الخصوص ، فإن معدل تثبيت الطفرات المحايدة سيكون مساويًا لمعدل الطفرات المحايدة.

نعم ، ويمكنك قول أي شيء طالما أنك لست مطالبًا بدعمه. وهذا يجعله مجرد هراء ، كما قلت من قبل.

زكريل: هل تعلم ماذا تعني & quotentailment & quot؟

ثم أخبرنا ما هو الاستحقاق.

هناك العديد من التعريفات ولكن أود أن أقول إنك تستخدمها لتعني & الحصة اللازمة للمرافقة أو النتيجة & quot ، ولهذا السبب سألت فكيف تعرف أن ما قلته من مقتضيات النظرية؟

لقد تجنبت هذا السؤال لأن لديك مشكلات تتعلق بالنزاهة الفكرية.

الإعلان عن شيء ما على أنه استلزام ووجود دليل على أنه بالفعل شيئان مختلفان. لا يمكنك فهم ذلك.

جو جي: فكيف تعرف أن ما قلته من مقتضيات النظرية؟

لأنه يتبع مباشرة من المبنى. بافتراض وجود طفرات محايدة عشوائية غير مرتبطة μ ، في مجموعة ثنائية الصبغيات N:

التردد في مجتمع طفرة جديدة هو 1 / (2N).
احتمالية تثبيت الطفرة هي تواترها بين السكان.
عدد الطفرات الجديدة في السكان هو 2Nμ.
لذلك ، فإن معدل تثبيت الطفرات المحايدة هو 2Nμ * 1 / (2N) = μ.

من الواضح أن بعض الطفرات محايدة ، مثل القواعد في الجينات الكاذبة. والأدلة تدعم تطورهم المحايد.

فكيف تعرف أن ما قلته من مقتضيات النظرية؟

لأنه يتبع مباشرة من المبنى.

ولكن كل ما لدينا هو كلمتك لذلك. وهذا يعني أنه لا معنى له.

يمكنك الاستمرار في تكرار جميع المعادلات التي لم يتم التحقق منها ، والتي لا تجعلها صحيحة. ولا يعني ذلك أنك تفهمهم.

لذلك لا يوجد دعم تجريبي لإعلان الصلع.

عندما نشر أينشتاين نظريته عن النسبية لأول مرة ، احتوت حساباته على استنتاج. الغريب أنه لم يصدقه أحد حتى أكده إدينجتون عبر تجربة طبيعية. وقد تم تأكيده مرارًا وتكرارًا من خلال التجارب.

النظرية المحايدة & # 39s يستتبع عالق على الورق وهذا يجعلها موضع نقاش في العالم الحقيقي.

الإعلان عن شيء ما على أنه استلزام ووجود دليل على أنه بالفعل شيئان مختلفان. لا يمكنك فهم ذلك.

ومن الواضح أن زاتشو لا يفهم ذلك.

تحقق توقع آخر.

جو جي: ولكن كل ما لدينا هو كلمتك لذلك.

أم لا. يتبع الاستحقاق من مبنى النموذج ، الذي أظهرناه. كل ما تبقى هو التلويح باليد. حظا جيدا في ذلك.

ولكن كل ما لدينا هو كلمتك لذلك.

بدون دليل تجريبي ، كل ما لدينا هو كلمتك. وقد اعترفت بأن مطالبتك لا تحظى بدعم تجريبي.

يترتب على الاستحقاق من مباني النموذج.

الاستنتاج بدون دعم تجريبي لا معنى له. والنموذج بدون دعم تجريبي هو حلم بعيد المنال.

لقد أظهرت أنك تتفوق على الأشخاص الذين ليس لديهم أي نية لدعم أي شيء تدعي.


ما الفرق بين معدلات الطفرات والإحلال؟ - مادة الاحياء

مثال على طفرة الاستبدال: يحدث فقر الدم المنجلي بسبب طفرة الاستبدال ، حيث في الكودون (يتحور GAG إلى - & gt GTG) ويؤدي إلى تغيير (Glu - & gt Val).


إدراج

الإدخال عبارة عن طفرات يتم فيها إدخال أزواج قاعدية إضافية في مكان جديد في الحمض النووي. يمكن أن يتراوح عدد الأزواج الأساسية المُدخلة من واحد إلى آلاف!

مثال على طفرة الإدراج: يعد مرض هنتنغتون ومتلازمة X الهشة أمثلة على طفرة الإدراج حيث يتم إدخال تكرارات ثلاثي النوكليوتيد في تسلسل الحمض النووي مما يؤدي إلى هذه الأمراض.

عمليات الحذف

عمليات الحذف عبارة عن طفرات يتم فيها فقد أو حذف جزء من الحمض النووي. يمكن أن يتراوح عدد الأزواج الأساسية المحذوفة من واحد إلى آلاف!
غالبًا ما يطلق على طفرات الإدراج والحذف معًا اسم INDELS.

مثال على طفرة الحذف: تحدث متلازمة الحذف 22q11.2 بسبب حذف بعض قواعد الكروموسوم 22. يتميز هذا المرض بشق سقف الحلق وعيوب القلب واضطرابات المناعة الذاتية وما إلى ذلك.

يصف الفيديو التالي الأنواع المختلفة من الطفرات بطريقة لطيفة للغاية:

آمنة 82
عضو جديد

ExpertScie
نشر النزوة

الطفرات ، هي التغيير في البصمة الزرقاء للحياة وتلك البصمة الزرقاء هي حمضنا النووي الذي يتم فيه ترميز جميع التعبيرات المظهرية. اكتشف عالم التكنولوجيا الحيوية والأبحاث في هذا المجال اليوم أن الطفرة لا تغير المظهر فحسب ، بل تشارك أيضًا في سلوك الرجال والنساء!

أظهرت الدراسات الحديثة في هذا المجال أنه مع حدوث طفرة في جين BRCA (BRCA1 و BRCA2) ، تقود الشابات إلى اتخاذ قرارات معقدة بشأن خطط الحياة ويشعرن بشكل مختلف بشأن وجهة نظرهن في العلاج والعلاقة والإنجاب بالإضافة إلى الوظيفة! وبالتالي ، فمن المثير للاهتمام أن الطفرات تشارك أيضًا في العواقب النفسية والاجتماعية. لقد أدت الطفرات إلى تطورات بشرية وقد تكون لتطور سلوكهم الذي يتم إثباته اليوم من خلال دراسات الطفرات الجينية BRCA والعديد من الدراسات الأخرى الجارية! كما أن نوع الطفرات يؤدي إلى فرص الإصابة بأنواع مختلفة من الأمراض مثل النساء المصابات بطفرة وراثية BRCA 1 تزيد من خطر الإصابة بالسرطان المتعلق بالثدي والمبيض. بينما تؤدي الطفرة في جين BRCA2 إلى زيادة خطر الإصابة بسرطان البنكرياس والمعدة والمرارة. لذلك ، تساعد الأبحاث في مجال الطفرات على فهم تأثيرها بشكل أفضل في وقت مبكر ، وبالتالي مساعدة العلماء على علاج الأمراض ذات الصلة والوقاية منها.

على الرغم من حدوث طفرة إلا أن بقاء النوع يتطلب استقرارًا وراثيًا! في الطبيعة ، تحدث الطفرات ولكن نادرًا ما تظل غير مصححة ، لأن الحمض النووي وتكرار الحمض النووي الريبي وتسلسله يتم الحفاظ عليه بدقة عالية جدًا. حتى التغيير البسيط في التسلسل يتم تصحيحه بواسطة آلية إصلاح الحمض النووي. معظم الطفرات ضارة ويتم القضاء عليها من خلال عملية الانتقاء الطبيعي ومعدل الطفرات. أظهرت التغييرات في التعليمات الوراثية طريقة التطور على الأرض. الطفرة غير متوقعة. إذا حدثت طفرة في الخلايا الجسدية ، فلن ينتقل ذلك إلى الجيل التالي ، ولكن إذا حدث في الخلايا الجرثومية ، فسيؤدي إلى الوفاة ، حيث قد ينتقل هذا إلى الجيل التالي.

يتم تصنيف الطفرات على نطاق واسع في ست طرق حيث سيحدث تغيير طفرة النقطة في تسلسل جيني واحد. طفرة تحول الإطار - يحدث التغيير كإضافة أو حذف لتسلسل أساسي واحد أو أكثر في الجين ، طفرة الحذف - هذه الطفرة مرتبطة بشكل أو بآخر بطفرة تحول الإطار ولكن في هذا حذف المزيد من القواعد التي قد تؤثر على عدد كبير من الجينات في الكروموسوم ، الإدراج الطفرة- هي إضافة قواعد إضافية في الجينات ، الطفرة الانعكاسية- ينقلب خيط الحمض النووي بالكامل أو يقول أن كل التسلسل الأساسي ينعكس ، طفرة تعبير الحمض النووي- يسبب التباين في عملية التعبير عن الحمض النووي ، لذلك يتم تصنيع بروتين أقل أو أكثر!


نتائج

بدائل الاستبدال

يوضح الشكل 1 مناطق الجينين المتسلسلين ، ويوضح الشكل 2 أشجار الجينين المدروسين. كلا المجموعتين الخارجيتين متسقتان في موضع العقدة التي تجذر المتواليات المتجانسة المرتبطة بـ X و Y. يوضح الشكل 2 أيضًا قيم الاختلاف المقدرة بين التسلسلات. بين ال SlX1 و سلاي 1 إما الجينات S. Latifolia أو S. ديويكا، لم تكن هناك اختلافات في موقع الاستبدال ، ولكن بينهما SlX4 و SlY4 ،كأ = 2.4 ± 0.5٪ ل S. Latifolia و 1.6 ± 0.4٪ ل S. ديويكا. لمقارنة معدلات الاستبدال في هذه الجينات ، قدرنا اختلاف موقعهم غير المجهول عن تسلسل المجموعة الخارجية المتماثل لـ S. فولغاريس ( الجدول 1 ). معدلات الاستبدال غير المرادفة أعلى في سلاي 4 الجين في SlX4 ، لكليهما S. Latifolia و S. ديويكا، لكن ال سلاي 4 المعدلات المرادفة أعلى أيضًا (الجدول 1). ال كأ قيم SlX4 و سلاي 4 تختلف الجينات بشكل كبير. تم تأكيد هذا الاستنتاج من خلال تحليل ML لمعدلات الاستبدال في موقعي الترميز الأول والثاني (740 نقطة أساس) من SlX4-سلي 4 الجينات. نموذج بثلاثة معدلات (مرتبط بـ X ، مرتبط بـ Y ، وغير مرتبط بالجنس 2ΔL = 12.52 ، ص & lt 0.001 × 2 مع df = 1) يناسب البيانات بشكل أفضل بكثير من النموذج بمعدلين (مع الجينات المرتبطة بـ X و Y لها نفس المعدل ومعدل مختلف غير مرتبط بالجنس).

ومع ذلك ، كما أوضحنا سابقًا ، فإن معدلات الاستبدال غير المرادفة المختلفة في SlX4 و سلي 4 قد تنتج الجينات إما من الاختلافات في فعالية الانتقاء في هذه الجينات أو معدلات الطفرات المختلفة. ارتفاع معدل الاستبدال الصامت في سلاي 4 من SlX4 يوحي بأن عالية سلاي 4 قد لا يشير المعدل غير المجهول إلى انخفاض فعالية الاختيار. للتعويض عن معدلات الطفرات المختلفة ، قمنا بإجراء المقارنة كأ/كس النسب للجينات المرتبطة بـ X و Y. النسبة ل سلاي 4 (كأ/كس = 0.119 ± 0.0019) أعلى بقليل من ذلك الخاص بـ SlX4 الجين (كأ/كس = 0.115 ± 0.0040) ، والفرق ليس كبيرا. اختبار LR (انظر المواد والأساليب) ، كان أيضًا غير مهم (2ΔL = 0.0).

تطور متواليات الأحماض الأمينية المرتبطة بـ X و Y

إذا كانت فعالية الانتقاء أقل في الجينات المرتبطة بـ Y- من الجينات المرتبطة بـ X ، فإن التنبؤ الآخر هو أن الجينات المرتبطة بـ Y يجب أن تجمع المزيد من بدائل الأحماض الأمينية غير المحافظة. لذلك قمنا بمقارنة أنواع بدائل الأحماض الأمينية في سلي 4 و SlX4 عن طريق تقدير أعداد وأنواع الطفرات في منطقة الترميز الخاصة بـ S. LatifoliaSlX4 و سلاي 4 الجينات منذ انفصالها (الجدول 2). سيلين ديويكا التسلسلات تشبه إلى حد كبير تلك الموجودة في S. Latifolia، وتقريبًا جميع الاختلافات غير المترادفة بين SlX4 و سلاي 4 في S. ديويكا متطابقة مع تلك الموجودة في S. Latifolia. لم يتم إجراء هذا التحليل لـ SlX1-سلاي 1 الجينات لأنه لا توجد بدائل غير مترادفة بين هذه الجينات.

تم الكشف عن أربعة عشر بدائل من الأحماض الأمينية في S. Latifoliaسلي 4 الجين ولكن ثلاثة فقط في SlX4 (الجدول 2) مما يحد من حساسية التحليل. لكليهما SlX4 و SlY4 ، عدد الاستبدالات في جميع الفئات غير المجهولة (انظر المواد والأساليب) أقل من المتوقع من عمليات المحاكاة المشروطة بالعدد الملحوظ من الاستبدالات الصامتة في هذه الجينات (ويكوف ، وانج ، وو 2000) ، بما يتفق مع انخفاضها. كأ/كس النسب. لم يختلف التوزيع الملحوظ لبدائل الأحماض الأمينية أيضًا بشكل كبير عن ذلك المتوقع ، حيث تم تكييف عمليات المحاكاة على الأعداد المرصودة للبدائل غير المرادفة (تجميع الفئات الأربعة غير المجهولة) ، مما يشير إلى أن الاختيار لم يغير نمط البدائل في سلاي 4 الجين.

تحيز كودون

تتنبأ الفعالية المنخفضة لاختيار الجينات المرتبطة بـ Y أيضًا بانخفاض تحيز الكودون في Y- مقارنة بالجينات المرتبطة بـ X. لا يمكننا مقارنة البدائل المترادفة المنفصلة والثابتة على الكروموسومات X و Y (Akashi 1995) نظرًا لوجود عدد قليل من المتغيرات المتسلسلة في الجينات المرتبطة بـ Y (Filatov et al.2000، 2001). كبديل ، قمنا بمقارنة عدد الاستبدالات من الكودونات المترادفة المفضلة إلى غير المفضلة (المشار إليها أدناه بالبدائل "غير المفضلة") وغير المفضلة للكودونات المفضلة (البدائل "المفضلة") في SlX4 و سلاي 4 الجينات. إذا كان هناك اختيار لاستخدام الكودون في الجينات المرتبطة بـ X ، ولكنه أقل فعالية للجينات المرتبطة بـ Y ، فيجب أن يؤدي ذلك إلى زيادة غير مفضلة على البدائل المفضلة في الجينات المرتبطة بـ Y. متوسط ​​تحيز كودون S. Latifolia الجينات منخفضة ، بمتوسط ​​ENC (Wright 1990) يبلغ 54.7 ونطاق 36.9-61. 11 كودونًا فقط ، لكل منها حمض أميني مختلف ، ترتبط ارتباطًا إيجابيًا كبيرًا بتحيز الكودون ، وبالتالي يمكن استنتاجها على أنها رموز رئيسية (TTC ، CTC ، ATA ، GTC ، TCA ، ACT ، CAC ، AAC ، AAG ، GAG ، و GGA ). تُظهر سبعة أكواد أخرى ، ترميز ستة أحماض أمينية مختلفة أخرى (CCA ، GCA ، CAG ، GAC ، TGT ، CGT ، AGG) ارتباطات إيجابية كبيرة ، ولكنها غير مهمة ، مع تحيز الكودون ، مما يشير إلى أن هذه الكودونات قد تكون مفضلة أيضًا في S. Latifolia. ومع ذلك ، ستكون هناك حاجة إلى مزيد من تسلسل (كدنا) لاختبار هذا.

باستخدام الكودونات الرئيسية المفترضة فقط ، تمت ملاحظة ثمانية غير مفضلة واستبدلين مفضلين في سلاي 4 الجين واستبدال واحد فقط مفضل في SlX4. فائض غير المفضل على البدائل المفضلة في سلي 4 الجين مهم بشكل هامشي (جي- الاختبار = 3.85 ، ص & lt 0.05). باستخدام جميع الكودونات الثمانية عشر المرتبطة بشكل إيجابي بتحيز الكودون ، بغض النظر عن الأهمية ، نجد 12 بدائل غير مفضلة وسبعة بدائل مرادفة مفضلة في سلاي 4 (جي-test = 1.33، NS) مقابل واحد مفضل في SlX4 الجين. لا يوجد سوى ستة اختلافات مترادفة بين سلاي 1 و SlX1 ، لذلك هذا التحليل غير ممكن لهذه الجينات.

معدلات الاستبدال الصامت

كما لوحظ سابقًا ، فإن اختلاف موقع intron والمرادف لـ سلاي 4 الجين من نظيره في غير الشرعي S. فولغاريس أعلى بكثير من ذلك في SlX4 ( الجدول 1 ). تم العثور على تأثير مشابه ولكن أقل وضوحًا لـ سلاي 1 و SlX1 ( الجدول 1 ). لاختبار أهمية فروق معدل الاستبدال في فروع أشجار الجينات للمواضع المرتبطة بـ X و Y والمكان الجسدي (الشكل 1) ، أجرينا اختبارات LR (Muse and Weir 1992) باستخدام وضع الساعة الجزيئي المحلي في برنامج baseml (يانغ 2001). قدرنا احتمالية النموذج الفارغ بثلاثة معلمات معدل تطوري ، واحدة لكل من الفروع المرتبطة بـ X والمرتبطة بـ Y وغير المرتبطة بالجنس (الشكل 2). تمت مقارنة ذلك مع احتمالية النماذج البديلة التالية مع معلمتين معدل (الجدول 3): (1) الجينات المرتبطة بـ X و Y التي تم إجبارها على الحصول على نفس المعدل ، (2) الجين المرتبط بـ X وغير المرتبط بالجنس أجبرت المعدلات على أن تكون متساوية ، و (3) الجينات المرتبطة بـ Y وغير المرتبطة بالجنس لها نفس المعدل. يناسب النموذج ثلاثي المعلمات البيانات بشكل أفضل بكثير من أي من النماذج ثنائية المعلمات (الجدول 3). وبالتالي ، تختلف معدلات الاستبدال الصامت اختلافًا كبيرًا بين الجينات المرتبطة بـ X و Y وغير المرتبطة بالجنس ، حيث تتمتع كل من الجينات المرتبطة بـ X بمعدلات استبدال أقل بكثير من المتماثلات المرتبطة بـ Y أو غير المرتبطة بالجنس.

التطور الذي يحركه الذكور

لاختبار التطور الذي يحركه الذكور ، قدرنا صص/صX و صX/صأ النسب و SE بواسطة ML ، بافتراض طوبولوجيا شجرة الجينات في الشكل 2 واستخدام النموذج بثلاثة معدلات استبدال موصوفة سابقًا. تم تقدير جميع النسب للمواقع الصامتة ، باستخدام أربعة أضعاف فقط المواقع المنحلة وغير المشفرة (معظمها intron) (2618 موقعًا لـ سلاي 1-SlX1 الجينات ، و 699 موقعًا لـ سلاي 4-SlX4 الجينات). صX/صأ هو 0.25 ± 0.06 من أجل سلاي 1-SlX1 و 0.47 ± 0.15 لـ سلاي 4-SlX4 ، كلاهما أقل بكثير من 2/3. ل سلاي 4-SlX4 ،صص/صX هو 4.24 ± 1.18 ، أكبر بشكل هامشي من ثلاثة. وبالتالي ، فإن الفرق في معدلات الاستبدال لهذه الجينات يصعب تفسيره من خلال التطور الذي يحركه الذكور. بالنسبة إلى سلاي 1 و SlX1 الجينات ، ومع ذلك ، صص/صX هو 1.91 ± 0.39 ، ضمن النطاق المتوقع في ظل التطور الذي يحركه الذكور.

الأسباب المحتملة لاختلافات معدل الطفرة

في الثدييات ، تم الإبلاغ عن ارتباط معدلات الاستبدال لمناطق الجينوم المختلفة بمحتوياتها من GC (Wolfe و Sharp و Li 1989) ، على الرغم من أن هذا تم التشكيك فيه مؤخرًا (Hurst and Williams 2000). لذا فإن إمكانية وجود محتويات GC مختلفة للتسلسلات المرتبطة بـ X و Y تستحق الدراسة. ومع ذلك ، فإن محتوى GC متشابه في جميع الأنواع التي تمت مقارنتها (البيانات غير معروضة). لم نعثر أيضًا على عدم استقرار كبير لمحتوى GC للجينات المدروسة ، باستخدام النهج الذي اقترحه Eyre-Walker (1994).

الميثيل هو سبب آخر محتمل لفروق معدل الاستبدال بين الجينات المرتبطة بـ X و Y والجينات الجسدية. كانت الأعداد الملحوظة لأزواج CG أقل بكثير من المتوقع (بين قوسين) من محتوى GC الكلي. ل S. Latifolia، كانت القيم ، من أجل سلي 4 و SlX4 ، على التوالي: 42 (78) و 47 (78) و S. ديويكاسلاي 4 و SlX4 42 (76) و 49 (78). يكون نقص أزواج CG أكبر في SlX1 و سلاي 1 الجينات: 52 (123) ، 56 (124) ، 60 (125) ، 58 (124) من أجل S. Latifoliaسلاي 1 و SlX1 ، و S. ديويكاسلاي 1 و SlX1 الجينات ، على التوالي. يشير هذا إلى أن المثيلة تضخم عدد انتقالات C → T في هذه الجينات. إذا كان معدل الطفرة الأعلى في الجينات المرتبطة بـ Y ناتجًا عن الميثيل المفرط للكروموسوم Y ، فيجب أن تكون طفرات C → T نسبة أعلى من جميع الطفرات في ثنائي النوكليوتيدات CG ، في Y المرتبطة بالجينات المرتبطة بـ X. لاختبار ذلك ، استخدمنا تسلسل الأجداد المعاد بناؤه (انظر المواد والأساليب) لتقدير هذه النسب للجينات المرتبطة بـ X و Y. بالنسبة للنوعين ثنائي المسكن ، يكون متوسط ​​نسبة تحولات C → T في ثنائي النوكليوتيدات CG أعلى في الجينات المرتبطة بـ X (8.3٪ لـ SlX1 و 12.5٪ ل SlX4) مقارنة بالمثيلات المرتبطة بـ Y (8.1٪ لـ سلاي 1 و 8.9٪ ل سلاي 4). وبالتالي ، على الرغم من أن المثيلة عامل مطفر مهم في هذه الجينات ، فإن الاختلاف في معدلات الاستبدال بين جينات الكروموسومات Y و X لا يُعزى إلى المثيلة.

لمقارنة أنماط الطفرات في الجينات المرتبطة بـ Y و X ، قمنا أيضًا بإحصاء أعداد جميع أنواع الطفرات من خلال مقارنة التسلسل السلفي والتسلسل الفعلي. كان الاختلاف في نمط الطفرة بين الجينات المتماثلة المرتبطة بـ X و Y مهمًا لا لجميع المواقع ولا فقط للمواقع الصامتة. ومع ذلك ، فإن نسبة الانتقال (ts) / التحويل (tv) لـ سلاي 4 كان أقل بكثير (1.24 ± 0.005) من ذلك الخاص بـ SlX4 الجين (1.82 ± 0.016). ولوحظ اتجاه مماثل في SlX1 (ts / tv = 2.14 ± 0.015) وملف سلاي 1 (ts / tv = 1.88 ± 0.009) زوج من الجينات. أسباب هذه الاختلافات في نمط الاستبدال غير واضحة ، ولكن هذا هو عكس ما يمكن توقعه إذا كان الاختلاف ناتجًا عن انتقالات C → T في ثنائي النوكليوتيدات CG الناتجة عن اختلافات المثيلة. لا يختلف عدد الاستبدالات (C أو G) → (A أو T) اختلافًا كبيرًا عن الرقم في الاتجاه المعاكس (2 × 2 الطوارئ) جي-test) ، مما يؤكد استنتاجنا بأن محتوى GC في هذه الجينات لا ينحرف بشكل كبير عن الثبات.


المحتوى: الطفرة مقابل التغيير

رسم بياني للمقارنة

تعريف الطفرة

طفره يُقال على أنه تغيير تلقائي يحدث على مستوى جينوم الكائن الحي. يمكن أن يحدث في خلية سلالة جرثومية أو خلية جسدية ، ولكن إذا حدث في خلية مشيمة أو خلية تناسلية ، فإنه يتم نقله إلى جيل آخر ، وهذا ليس هو الحال في الخلايا الجسدية أو الخلايا الجرثومية. تؤدي الطفرات إلى التغيير في تسلسل الحمض النووي ، والذي يمكن أن يكون بسبب الإشعاعات الضارة أو العوامل البيئية أو الدخان أو الأخطاء أثناء تكرار الحمض النووي.

على الرغم من أن الطفرات أثناء تكاثر الخلية غالبًا ما تتعرف عليها الخلية ويتم حلها ، فإن بعض الطفرات لديها القدرة على إحداث ضرر وتصبح طفرة ثابتة. هذه الطفرات الثابتة موروثة وتؤثر بشكل إيجابي ، في حين أن البعض قد يظهر الآثار السيئة أيضًا وقد ينشأ مرض مثل فقر الدم المنجلي والتلاسيميا. إذا أثرت الطفرات على نشاط الجين فقد تسبب السرطان أيضًا.

طفرة وراثية أو صبغية هي الطفرات التي تحدث في الخلية الجرثومية لبويضة (أنثى) أو حيوان منوي (ذكر) ، مثل هذا التغيير الجيني هو نقل أو نقل إلى الخلية الجديدة الحية والمقسمة للكائن الحي الجديد. تلعب طفرات الكروموسومات دورًا أكبر في تغيير الجينوم حيث يتم إحداث التغييرات أثناء عملية الانقسام الاختزالي.

طفرات مستوى الكروموسومات هي من أنواع مختلفة ، يمكن أن تكون تشوهات عددية وتشوهات هيكلية. الشذوذات العددية هي من نوعين اختلال الصيغة الصبغية وتعدد الصبغيات ، في حين أن التشوهات الهيكلية لها خمسة أنواع تسمى الحذف ، والانعكاسات ، والانتقالات ، وتشكيل الحلقات. بصرف النظر عن هذا ، هناك أيضًا طفرات مرتبطة بالجنس مرتبطة بالطفرات في الكروموسومات الجنسية.

بعض الطفرات مفيد وتعطي تأثيرًا إيجابيًا على الكائن الحي وتسمى بالتالي الطفرات المفيدة لأنها تدعم الفرد في التكيف مع أوضاع البيئة ، في حين أن بعض الطفرات قد تكون ضارة وتجذب الاضطرابات والأمراض.

تعريف الاختلاف

التباين الوراثي هي الكلمة المستخدمة لإظهار السمات المميزة بين الكائنات الحية المختلفة ، وكيف تختلف عن بعضها البعض من الشعر إلى الأظافر ، واليدين ، والارتفاعات ، والألوان ، وأشكال الجسم ، وما إلى ذلك. وهي تصف تسلسل الحمض النووي الذي يغير جينومًا واحدًا عن الآخر ، وكيف تتنوع الكائنات الحية. الكائنات الحية فريدة من نوعها عن بعضها البعض.

الاختلافات تساعد على التغيير والتغلب على السكان وفقا للتغير في البيئة. تدعم هذه الاختلافات الفرد للبقاء على قيد الحياة وإنتاج المزيد من نوعه ، وبالتالي نقل الاختلافات إلى الأجيال القادمة. الاختلافات هي الطريقة الرئيسية لعملية التحديدات الطبيعية ، لأنها تلغي العامل الذي يعيق مسار التباين.

التباين أو الاختلاف البيئي يُلاحظ في السكان بسبب التغيير في الكائن الحي ، بينما تنتقل الاختلافات الجينية من جيل إلى آخر.إذا كان التباين مستمرًا من جيل إلى آخر وكان هناك اختلاف طفيف في كائنين ، يُطلق عليه اسم مستمر ، بينما إذا لم يستمر التباين في الجيل القادم ، يُطلق عليه الاختلاف غير المستمر.


ما الفرق بين معدلات الطفرات والإحلال؟ - مادة الاحياء

هناك العديد من الطرق المختلفة التي يمكن من خلالها تغيير الحمض النووي ، مما يؤدي إلى أنواع مختلفة من الطفرات. فيما يلي ملخص سريع لبعض هذه:

  1. قم بتغيير كودون إلى كودون يشفر حمضًا أمينيًا مختلفًا ويسبب تغييرًا طفيفًا في البروتين المنتج. على سبيل المثال ، يحدث فقر الدم المنجلي بسبب استبدال جين هيموجلوبين بيتا ، والذي يغير حمض أميني واحد في البروتين المنتج.
  2. قم بتغيير كودون إلى كودون يشفر نفس الحمض الأميني ولا يسبب أي تغيير في البروتين المنتج. هذه تسمى الطفرات الصامتة.
  3. تغيير كودون ترميز الأحماض الأمينية إلى كودون واحد "توقف" ويسبب بروتين غير مكتمل. يمكن أن يكون لهذا آثار خطيرة لأن البروتين غير المكتمل ربما لن يعمل.

على سبيل المثال ، ضع في اعتبارك الجملة ، "جلست القطة السمينة". كل كلمة تمثل كودون. إذا حذفنا الحرف الأول وقمنا بتحليل الجملة بنفس الطريقة ، فلن يكون ذلك منطقيًا.

في الإطارات ، يحدث خطأ مشابه على مستوى الحمض النووي ، مما يتسبب في تحليل الكودونات بشكل غير صحيح. هذا عادة ما يولد بروتينات مبتورة عديمة الفائدة مثل "hef atc ats at" غير مفيد.

هناك أنواع أخرى من الطفرات أيضًا ، لكن هذه القائمة القصيرة يجب أن تعطيك فكرة عن الاحتمالات.


يزيد الطي غير المعتاد للحمض النووي من معدلات الطفرات

يونيفريسيتي بارك ، بنسلفانيا - تميل تسلسلات الحمض النووي التي يمكن أن تنثني إلى أشكال أخرى غير الحلزون المزدوج الكلاسيكي إلى معدلات طفرة أعلى من المناطق الأخرى في الجينوم البشري. أظهر بحث جديد أجراه فريق من علماء ولاية بنسلفانيا أن معدل الطفرات المرتفعة في هذه التسلسلات يلعب دورًا رئيسيًا في تحديد التباين الإقليمي في معدلات الطفرات عبر الجينوم. يعد فك رموز أنماط وأسباب التباين الإقليمي في معدلات الطفرات أمرًا مهمًا لفهم التطور والتنبؤ بمواقع الطفرات الجديدة التي يمكن أن تؤدي إلى المرض.

ورقة تصف البحث متاحة على الإنترنت في مجلة Nucleic Acids Research.

قال ويلفريد غويبلت ، المؤلف الأول المشارك للورقة ، وهو طالب دراسات عليا في ولاية بنسلفانيا في ذلك الوقت البحث وهو الآن باحث ما بعد الدكتوراه في المعهد الوطني للسرطان. "ولكن ، يمكن أن يتحول ما يصل إلى 13٪ من الجينوم البشري إلى تركيبات مختلفة تسمى" DNA non-B. "أردنا استكشاف الدور ، إن وجد ، الذي يلعبه هذا الحمض النووي غير B في التباين الذي نراه في معدلات الطفرات بين مناطق مختلفة من الجينوم ".

يمكن أن ينثني الحمض النووي غير B في عدد من التشكيلات المختلفة اعتمادًا على تسلسل الحمض النووي الأساسي. تشمل الأمثلة G-quadruplexes ، و Z-DNA ، و H-DNA ، والخيوط المنزلقة ، ومختلف التركيبات الأخرى. كشفت الأبحاث الحديثة أن الحمض النووي غير B يلعب أدوارًا مهمة في العمليات الخلوية ، بما في ذلك تكرار الجينوم ونسخ الحمض النووي إلى الحمض النووي الريبي ، وأن الطفرات في التسلسلات غير B مرتبطة بأمراض وراثية.

قالت كاترينا ماكوفا ، فيرن م. ويلامان رئيس علوم الحياة في ولاية بنسلفانيا وأحد قادة فريق البحث. نعتقد أن السبب في ذلك هو أن الإنزيم الذي ينسخ الحمض النووي أثناء التسلسل يواجه صعوبة في قراءة الحمض النووي غير B. أردنا هنا أن نرى ما إذا كانت توجد ظاهرة مماثلة في الخلايا الحية ".

قارن الفريق معدلات الطفرات بين الحمض النووي B و non-B في مقياسين زمنيين مختلفين. للنظر في التغييرات الحديثة نسبيًا ، استخدموا قاعدة بيانات موجودة لتسلسل الحمض النووي البشري لتحديد النيوكليوتيدات الفردية - الحروف في أبجدية الحمض النووي - التي تختلف بين البشر. تمثل هذه "الأشكال المتعددة للنيوكليوتيدات المفردة" (SNPs) أماكن في الجينوم البشري حدثت فيها طفرة في وقت ما في الماضي في فرد واحد على الأقل. للنظر في المزيد من التغييرات القديمة ، قارن الفريق أيضًا تسلسل الجينوم البشري بجينوم إنسان الغاب.

قاموا أيضًا بالتحقيق في المقاييس المكانية المتعددة على طول الجينوم البشري ، لاختبار ما إذا كان الحمض النووي غير B قد أثر على معدلات الطفرات في النيوكليوتيدات المجاورة له وعلى مسافة أبعد.

"لتحديد الاختلافات في معدلات الطفرات بين الحمض النووي B و non-B ، استخدمنا أدوات إحصائية من" تحليل البيانات الوظيفية "الذي نقارن فيه البيانات كمنحنيات بدلاً من النظر إلى نقاط البيانات الفردية" ، قالت Marzia A. المؤلف الأول للورقة ، باحث ما بعد الدكتوراه في ولاية بنسلفانيا وقت البحث ، وهو الآن أستاذ مساعد في جامعة لافال في كيبيك ، كندا. "تمنحنا هذه الطرق القوة الإحصائية لمقارنة معدلات الطفرات لأنواع مختلفة من DNA non-B مع عناصر تحكم B-DNA."

بالنسبة لمعظم أنواع الحمض النووي غير B ، وجد الفريق معدلات طفرات متزايدة. كانت الاختلافات كافية لأن معدلات طفرة الحمض النووي غير B أثرت على التباين الإقليمي في محيطها المباشر. ساعدت هذه الاختلافات أيضًا في تفسير جزء كبير من التباين الذي يمكن رؤيته على طول الجينوم على مقياس ملايين النيوكليوتيدات.

قالت فرانشيسكا شيارومونتي ، رئيسة قسم الإحصاء لعلوم الحياة في ولاية بنسلفانيا وأحد القادة: "عندما ننظر إلى جميع العوامل المعروفة التي تؤثر على التباين الإقليمي في معدلات الطفرات عبر الجينوم ، فإن الحمض النووي غير B هو المساهم الأكبر من فريق البحث. "لقد درسنا التباين الإقليمي في معدلات الطفرات لفترة طويلة من العديد من الزوايا المختلفة. حقيقة أن الحمض النووي غير B هو أحد المساهمين الرئيسيين في هذا الاختلاف هو اكتشاف مهم ".

قالت كريستين إيكرت ، أستاذة علم الأمراض والكيمياء الحيوية والبيولوجيا الجزيئية في كلية الطب بولاية بنسلفانيا ، وباحثة معهد ولاية بنسلفانيا للسرطان ، ومؤلفة الورقة البحثية ، والمتعاون منذ فترة طويلة مع الفريق: "نتائجنا لها آثار طبية خطيرة". "على سبيل المثال ، يجب على علماء الوراثة البشرية النظر في إمكانية تكوين موقع ما لتكوين DNA غير B عند تقييم المتغيرات الجينية المرشحة للأمراض الوراثية البشرية. يركز بحثنا الحالي والمستقبلي على كشف الأساس الآلي لمعدلات الطفرات المرتفعة في DNA non-B ".

النتائج لها أيضا آثار تطورية.

قال Yi-Fei Huang ، الأستاذ المساعد في علم الأحياء في ولاية بنسلفانيا: "نحن نعلم أن الانتقاء الطبيعي يمكن أن يؤثر على التباين في الجينوم ، لذلك في هذه الدراسة نظرنا فقط في مناطق الجينوم التي نعتقد أنها ليست تحت تأثير الانتقاء". وأحد قادة فريق البحث. "يتيح لنا ذلك تحديد معدل طفرة أساسي لكل نوع من أنواع الحمض النووي غير B والذي من المحتمل أن نستخدمه في المستقبل للمساعدة في تحديد بصمات الانتقاء الطبيعي في هذه التسلسلات."

بسبب معدلات الطفرات المتزايدة ، يمكن أن تكون تسلسلات الحمض النووي غير B مصدرًا مهمًا للتنوع الجيني ، وهو المصدر النهائي للتغيير التطوري.

قالت ماكوفا ، باحثة في معهد ولاية بنسلفانيا للسرطان: "يُعتقد عادةً أن الطفرات نادرة جدًا ، لذلك عندما نرى نفس الطفرة في أفراد مختلفين ، فإن الافتراض هو أن هؤلاء الأفراد قد شاركوا سلفًا مرر الطفرة لهم على حد سواء". "ولكن من الممكن أن يكون معدل الطفرات مرتفعًا جدًا في بعض مناطق الحمض النووي غير B بحيث يمكن أن تحدث الطفرة نفسها بشكل مستقل في العديد من الأفراد المختلفين. إذا كان هذا صحيحًا ، فسيغير طريقة تفكيرنا في التطور ".


ما الفرق بين معدلات الطفرات والإحلال؟ - مادة الاحياء

لقد تعلمنا كيف يمكن للانتخاب أن يغير ترددات الأليلات والأنماط الجينية في السكان. عادةً ما يزيل التحديد الاختلاف من داخل المجموعات السكانية. (الاستثناء العام لهذا الادعاء هو مع نماذج اختيار الفئة التي أطلقنا عليها & quotbalancing & quot الاختيار حيث يتم الحفاظ على الأليلات في السكان عن طريق السيطرة المفرطة أو الاختيار الخاص بالموائل أو الاختيار المعتمد على التردد). إذا أدى الاختيار إلى إزالة التباين ، فلن يكون هناك المزيد من الاختلاف في وقت قريب لكي يعمل الاختيار بناءً عليه ، وسيتوقف التطور ، أليس كذلك؟ سيكون هذا صحيحًا لولا حقيقة الطفرة التي ستعيد التباين الجيني المستبعد عن طريق الانتقاء. وبالتالي ، فإن الطفرات هي المادة الخام الأساسية للتطور.

سنكون في حالة جن من خلال النظر في ما ستفعله الطفرة كقوة تطورية تعمل من تلقاء نفسها. ببساطة ، ستغير الطفرة ترددات الأليل ، وبالتالي ترددات النمط الجيني. لنفكر في & quotfight & quot بين الطفرة الأمامية والخلفية. تغير الطفرة الأمامية الأليل A إلى الأليل بمعدل (u) تتغير الطفرة العكسية من a إلى A بمعدل (v). يمكننا التعبير عن التردد (p) للأليل A في الجيل التالي (p t + 1) من حيث هذه الطفرات الأمامية والعكسية المتعارضة ، تمامًا مثل المعادلات الكيميائية الأمامية والعكسية: (p t + 1) = pt (1) -u) + كيو تي (ت). الجزء الأول على اليمين عبارة عن حسابات للأليلات غير المتحولة (1-u) ، والجزء الثاني يمثل الزيادة في p بسبب الطفرة من a إلى A (تكرار مرات معدل الطفرة إلى A). يمكننا أيضًا وصف التغيير في تردد الأليل بين الأجيال (D p) على النحو التالي: D p = (p t + 1) - (p t). هذا مفيد لأنه يتيح لنا حساب تردد التوازن النظري الذي يتم تعريفه على أنه النقطة التي لا يوجد عندها أي تغيير في ترددات الأليل ، أي عندما يكون D p = 0 وهو عندما (p t + 1) = (pt) من أعلى : pt (1-u) + (1-p) t (v) = pt [تذكر ، q = (1-p)]. حل المشكلة الآن من أجل p واقنع نفسك أن تردد التوازن = p = v / (u + v). وبالمثل ، فإن تردد التوازن لـ q = u / (u + v).

توازن الطنين والاختيار

في العالم الحقيقي ، لن نجد بشكل عام قوى تطورية محددة تعمل بمفردها ، وستكون هناك دائمًا قوة أخرى قد تتصدى لقوة معينة من الاهتمام. تعتمد قدرتنا على اكتشاف هذه القوى التطورية المتعارضة ، بالطبع ، على القوة النسبية للقوتين (أو أكثر). ومع ذلك ، فمن المفيد دراسة الظروف التي تتعارض فيها القوى التطورية مع بعضها البعض لتعطينا إحساسًا بتعقيد العمليات التطورية. هنا سننظر في حالة بسيطة حيث تدخل الطفرة أليلًا ضارًا في المجتمع ويحاول الانتقاء القضاء عليه.

كما هو مذكور أعلاه ، نحدد معدل الطفرة (u) كمعدل الطفرة إلى & quota & quot أليل. سيؤدي هذا إلى زيادة وتيرة a (أي سيزداد q). في الواقع ، تزداد q بمعدل u (1-q) تذكر ، (1-q) = p ، أو تردد الأليل A. سيزيد ضغط الطفرة هذا من عدد الأليلات التي يمكن أن يعمل الانتخاب ضدها.

للاختيار ضد الأليل ، سنفترض أولاً الهيمنة الكاملة ، أي أن التأثيرات الضارة للأليل يتم ملاحظتها فقط في الزيجوت متماثل الزيجوت. في ظل هذه الظروف ، يقل تكرار & quota & quot (q) عن طريق الاختيار بمعدل -sq 2 (1-q) ، حيث s هو معامل الاختيار. لن نشتق هذا من أجلك ، لكن لاحظ أن مقدار التغيير الناتج عن هذا التحديد هو دالة لتكرار الزيجوت المتماثل aa (q 2) وتكرار الأليل A (1-q). بعبارة أخرى ، يتناسب مقدار التغيير مع مقدار التباين الجيني في السكان ، كما أوضحنا في المحاضرة الأخيرة.

إذا وضعنا هذين المصطلحين للطفرة والاختيار معًا ، فإن مقدار التغيير في الأليل هو:

الآن ، إذا كان & quotfight & quot بين الانتقاء والطفرة هو & quotdraw & quot ، فلدينا حالة لا يوجد فيها تغيير في تواتر الأليل لأن الطفرة تتزايد q بنفس السرعة التي يؤدي بها التحديد إلى تقليله. في ظل هذه الظروف ، D q = 0 ، ونقول أنه تم الوصول إلى تردد أليل التوازن ، q-hat ، (في التدوين الرسمي ، q-hat هي q مع وجود محيط علوي). نحن ببساطة نعيد ترتيب الصيغة أعلاه بحيث تصبح: u (1-q) = sq 2 (1-q). نحل هذا من أجل q لإعطاء تردد أليل التوازن ، q-hat: q = sqrt (u / s) (sqrt تعني الجذر التربيعي).

معظم معدلات الطفرات هي أعداد صغيرة نسبيًا (حوالي 10 -6) ، لذا تشير هذه المعادلة إلى أن الأليلات الضارة ستظل ثابتة في توازن اختيار الطفرات عند ترددات منخفضة نسبيًا. ومع ذلك ، فإن هذا البيان هو بالضبط ما يهدف هذا الوضع إلى توضيحه: لا يمكننا أن نقول ما هو هذا التردد حتى نعرف كلا من معدل الطفرة ومعامل الاختيار. ومع ذلك ، سوف نشير إلى توازن اختيار الطفرات عدة مرات خلال الدورة ، لذلك من الضروري أن يكون لديك شعور بديناميكيات هذا التفاعل التطوري.

في علم الوراثة السكانية ، يُقصد بمصطلح & quotmigration & quot حقًا وصف تدفق الجينات ، والذي يُعرّف بأنه حركة الأليلات من منطقة (deme ، السكان ، المنطقة) إلى أخرى. يفترض تدفق الجينات شكلاً من أشكال التشتت أو الهجرة (التلقيح بالرياح ، تشتت البذور ، تحلق الطيور ، إلخ) ولكن التشتت ليس تدفقًا جينيًا (يجب نقل الجينات ، وليس فقط ناقلاتها)

يمكننا وصف تدفق الجينات (الهجرة) بطريقة مشابهة للطفرة. ضع في اعتبارك مجموعتين من السكان ، x و y بترددات الأليل A لـ p x و p y. ضع في اعتبارك الآن أن بعض الأفراد من السكان y يهاجرون إلى السكان x. نسبة هؤلاء y الأفراد الذين أصبحوا آباءً في السكان x في الجيل التالي = m. بعد حدث الهجرة ، يمكن اعتبار السكان x على أنهم أفراد مهاجرون (نسبة م) وأفراد غير مهاجرين (نسبة [1 م]). وبالتالي فإن تواتر الأليل A في السكان x في الجيل التالي (p x t + 1) هو مجرد التردد في الجزء غير المهاجر (= p x [1-m]) بالإضافة إلى التردد في الجزء المهاجر (p y m). هكذا: p x t + 1 = p x t [1-m] + p y m.

التغيير في تردد الأليل بسبب تدفق الجينات هو D p = (p x t + 1) - p x t وهو مجرد

[p x t [1-m] + p y m] - p x t يؤدي ضرب المصطلحات وإلغائها إلى:

D p = -m (p x t - p y t). هذا منطقي: التغيير في p يعتمد على معدل الهجرة والاختلاف في p بين المجموعتين. إذا أخذنا في الاعتبار شبكة أو مصفوفة من السكان وركزنا على أحد هذه المجموعات السكانية كمجموعة متلقية مع جميع المجموعات السكانية الأخرى التي تساهم بشكل متساوٍ فيها ، فسيتم استبدال p y بمتوسط ​​p لجميع المجموعات السكانية الأخرى. العديد من السيناريوهات ممكنة.

لمعالجة التأثيرات المجمعة لتدفق الجينات والاختيار ، سوف نستدعي & quotfight & quot مشابهًا لما وصفناه لتوازن اختيار الطفرات أعلاه. ضع في اعتبارك أن بعض الأليل الضعيف ينطلق إلى الجانب الآخر من المسارات ، إذا جاز التعبير ، حيث لا ينجو (على سبيل المثال ، الأسماك تسبح في ميناء نيويورك). هناك ضغط تطوري يغير ترددات الأليل في اتجاه واحد (في الميناء) ، وقوة تطورية معاكسة تقضي على تلك الأليلات (مياه الصرف الصحي تقتل الأسماك غير المتسامحة وراثيًا). اعتمادًا على القوة النسبية لهاتين القوتين المتعارضتين ، يمكن أن تنشأ حالة توازن.

دعنا نأخذ في الاعتبار حركة أليل & quota & quot ، ونفترض أنه متنحي تمامًا في نمطه الظاهري للموت بمياه الصرف الصحي. يمكن تعريف التغيير في تردد الأليل من الهجرة إلى الميناء على النحو الوارد أعلاه: D q = -m (q x t - q y t). (لاحظ أننا غيرنا p إلى q لأننا ندرس الأليل x و y يشيران إلى المجموعتين). التغيير في تردد الأليل بسبب الانتقاء مقابل هذا الأليل هو -sq 2 (1-q) (لاحظ أن هذا هو نفس التعبير الذي استخدمناه في توازن اختيار الطفرة أعلاه). من خلال وضع هاتين القطعتين معًا ، يمكننا كتابة التعبير عن التغيير في تردد الأليل الناتج عن كل من تدفق الجينات والاختيار: D q = -m (q x t - q y t) - sq x 2 (1-q x). عندما يكون & quotfight & quot بين تدفق الجينات والاختيار & quotdraw & quot ، يكون النظام في حالة توازن ولن يكون هناك تغيير في q ،

و -m (q x t - q y t) = sq 2 (1-q).

لذا ، عد إلى السمك. دعنا نقول أن الزيجوت متماثل الزيجوت يسقط ميتًا في اللحظة التي يدخلون فيها النهر الشرقي (لكن أسماك AA و Aa جيدة). خارج ميناء نيويورك ، تكون ترددات الأليلين متساوية (p = q = 0.5). تم اكتشاف أنه في النهر الشرقي ، q = 0.1 على مدى أجيال عديدة ، ويريد العمدة معرفة نسبة الأسماك في النهر الشرقي التي تأتي من الخارج كل جيل. تعطينا هذه المعلومات كل ما نحتاجه: إنها في حالة توازن ، q x = 0.1 (النهر الشرقي) ، q y = 0.5 (في الخارج) ، و s = 1.0 نظرًا لأن aa قد ماتت. عوّض بالقيم لتحصل على m = 0.023. يشير هذا إلى أن 2.3٪ من الأسماك في النهر الشرقي يجب أن تأتي من خارج كل جيل للحفاظ على تردد الأليل عند q = 0.1


Sandwalk

الشيء الوحيد الذي يجيده الرجال حقًا هو ارتكاب الأخطاء & اسأل أي امرأة. عندما يتعلق الأمر بالطفرات ، فنحن أفضل بعشر مرات من النساء في ضمان تطور الأنواع.

معرفة المعدل الفعلي للطفرة في البشر و [مدشور] أي نوع آخر و [مدشيس] مهم لأسباب عديدة. لسبب واحد ، يخبرنا عن أقصى معدل ممكن للتطور. من ناحية أخرى ، يعطينا فكرة مهمة عن الاختلافات بين الأليلات المفيدة والضارة والمحايدة.

إن قياس معدلات الطفرات أصعب بكثير مما قد تتخيله. من الناحية النظرية ، يمكنك تسلسل جينومات مئات الآباء وأبنائهم وتحديد الطفرات التي لا بد أنها حدثت في السلالات الجرثومية للوالدين. في الممارسة العملية ، هذا مكلف للغاية ويستغرق وقتًا طويلاً ، بالإضافة إلى أنه سيفتقد أي طفرات ضارة للغاية.

لكن لنفترض أنك أجريت التجربة على الرغم من الوقت والمال. إذا تبين أن معدل الطفرات المقاسة قريب من القيمة المحسوبة ، فيمكنك افتراض أن معظم الطفرات كانت محايدة. القليل قد يكون مفيدا.

الاحتمال الآخر هو قياس عدد الاختلافات بين فردين مفصولين بعدد كبير من الأجيال. في هذه الحالة ، تقوم بقياس التأثير المشترك للطفرة وتثبيت الأليلات في مجموعة سكانية. هذا ما نفعله عندما نقارن تسلسل الجينات من أنواع مختلفة.

يمكن إصلاح الأليلات عن طريق الانتقاء الطبيعي أو عن طريق الانجراف الجيني العشوائي. إذا تم إصلاح معظمها عن طريق الانتقاء الطبيعي (التكيف) ، فستتعلم القليل جدًا عن معدل الطفرات الإجمالي بصرف النظر عن الحد الأدنى للتقدير. هذا لأنك لا تعرف مدى ملاءمة كل أليل ومدى سرعة تثبيته في السكان ولا تعرف عدد الطفرات التي كانت ضارة أو محايدة ، وماذا حدث لها.

يبدو أن حساب معدل التطور من حيث بدائل النوكليوتيدات يعطي قيمة عالية لدرجة أن العديد من الطفرات يجب أن تكون محايدة.

موتو كيمورا (1968)
ومع ذلك ، لديك فرصة قتال إذا أدت معظم الطفرات إلى ظهور أليلات متعادلة. في هذه الحالة ، يكون المعدل الإجمالي للتثبيت عن طريق الانجراف الجيني العشوائي هو نفسه معدل الطفرات [انظر: الانجراف الجيني العشوائي وحجم السكان]. تشير البيانات إلى أن هذا هو السيناريو الصحيح.عندما نقارن الجينات الفردية من الأنواع المختلفة ، فإن الاختلافات الملحوظة تتوافق مع النتيجة المتوقعة إذا كانت معظم الاختلافات ناتجة عن تثبيت الأليلات المحايدة عن طريق الانجراف الجيني العشوائي.

للمقارنة بين البشر والشمبانزي ، فإن المعدلات المقدرة متسقة بشكل ملحوظ. وهي تتراوح من حوالي 2 × 10 -8 إلى حوالي 5 مرات × 10-8 طفرات لكل نيوكليوتيد (زوج أساسي) لكل جيل (Nachman، 2004 Britten، 2002). يتوافق هذا مع معدل الخطأ المعروف لتكرار الحمض النووي ، والذي يبلغ حوالي 10-10 لكل نيوكليوتيد لكل منها تكرار. نظرًا لوجود حوالي 400 تكرار للحمض النووي بين اللاقحة الذكرية والحيوانات المنوية الناضجة ، فإن هذا يترجم إلى 4 مرات و 10 -8 طفرات لكل نوكليوتيد لكل توليد [انظر ، معدلات الطفرات].

هذا هو المكان الذي يأتي فيه الرجال. هناك عدد أقل بكثير من الانقسامات الخلوية في السلالة الأنثوية & mdashabout 30 & mdashso ، تساهم البويضة في حدوث طفرات أقل من الحيوانات المنوية. في الواقع ، بالنسبة لمعظم الأغراض ، يمكننا تجاهل النساء في هذه الحسابات. يتمتع الرجال بميزة أخرى كبيرة. لديهم كروموسومات Y التي تنتقل مباشرة من الأب إلى الابن ولا تتحد مع أي كروموسومات أنثوية. 1 لا داعي للقلق بشأن التثبيت.

إذا قمت بتسلسل كروموسومات Y من رجال ذوي صلة ، يمكنك الحصول على تقدير مباشر لمعدل الطفرات بشرط أن تكون معظم الأليلات محايدة. من الأفضل اختيار الرجال الذين تربطهم قرابة بعيدة نظرًا لعدم وجود اختلافات كثيرة بين الرجال المرتبطين ارتباطًا وثيقًا. على سبيل المثال ، من المحتمل أن يكون لدى اثنين من الأبناء كروموسومات Y متطابقة.

Xue et al. (2009) قام بالتجربة [كشف معدل الطفرات البشرية]. قاموا بتسلسل كروموسومات Y لرجلين انفصلا بمقدار 13 جيلًا. بعد استبعاد المناطق المتكررة ، كانت منطقة المقارنة ذات الصلة 10.15 × 10 6 نيوكليوتيدات (أزواج أساسية ، 10.15 ميجا بايت). يختلف الرجال في أربعة مواقع مؤكدة. هذا يعطي معدل طفرة من 3.0 × 10-8 لكل جيل أو 0.75 × 10-10 لكل نيوكليوتيد لكل تكرار للحمض النووي.

الاتفاق رائع. ما يعنيه هذا هو أننا نتعامل جيدًا مع معدل الطفرات لدى البشر ولدينا أدلة متزايدة على أن معظم الطفرات محايدة (أي أن معظم الجينوم لدينا خردة).

1. هذا ليس صحيحًا تمامًا ولكن يمكنك تجاهل المناطق الصغيرة حيث يمكن إعادة التركيب.


يزيد الطي غير المعتاد للحمض النووي من معدلات الطفرات

يُظهر بحث جديد أن الحمض النووي الذي ينثني لتشكيلات بخلاف الحلزون المزدوج الكلاسيكي (DNA non-B) ، والذي يتضمن ما يصل إلى 13 ٪ من الجينوم البشري ، يؤدي إلى ارتفاع معدلات استبدال النوكليوتيدات في كل من الأشكال غير B نفسها وزخارفها. المناطق المرافقة. تعد معدلات الطفرات المرتفعة هذه مساهمًا رئيسيًا في التباين الإقليمي في معدلات الطفرات عبر الجينوم. الائتمان: ويلفريد جيبليت وداني زيمبا ، ولاية بنسلفانيا

تميل تسلسلات الحمض النووي التي يمكن أن تنثني إلى أشكال أخرى غير الحلزون المزدوج الكلاسيكي إلى الحصول على معدلات طفرة أعلى من المناطق الأخرى في الجينوم البشري. أظهر بحث جديد أجراه فريق من علماء ولاية بنسلفانيا أن معدل الطفرات المرتفعة في هذه التسلسلات يلعب دورًا رئيسيًا في تحديد التباين الإقليمي في معدلات الطفرات عبر الجينوم. يعد فك رموز أنماط وأسباب التباين الإقليمي في معدلات الطفرات أمرًا مهمًا لفهم التطور والتنبؤ بمواقع الطفرات الجديدة التي يمكن أن تؤدي إلى المرض.

ورقة تصف البحث متاحة على الإنترنت في المجلة بحوث الأحماض النووية.

قال ويلفريد غويبلت ، المؤلف الأول المشارك للورقة ، وهو طالب دراسات عليا في ولاية بنسلفانيا في وقت البحث والآن باحث ما بعد الدكتوراه في المعهد الوطني للسرطان. "لكن ما يصل إلى 13٪ من الجينوم البشري يمكن أن ينثني إلى تكوينات مختلفة تسمى" DNA non-B ". أردنا استكشاف الدور ، إن وجد ، الذي لعبه هذا الحمض النووي غير B في التباين الذي نراه في معدلات الطفرات بين مناطق مختلفة من الجينوم. "

يمكن أن ينثني الحمض النووي غير B في عدد من التشكيلات المختلفة اعتمادًا على تسلسل الحمض النووي الأساسي. تشمل الأمثلة G-quadruplexes ، و Z-DNA ، و H-DNA ، والخيوط المنزلقة ، ومختلف التركيبات الأخرى. كشفت الأبحاث الحديثة أن الحمض النووي غير B يلعب أدوارًا مهمة في العمليات الخلوية ، بما في ذلك تكرار الجينوم ونسخ الحمض النووي إلى الحمض النووي الريبي ، وأن الطفرات في التسلسلات غير B مرتبطة بأمراض وراثية.

قالت كاترينا ماكوفا ، فيرن م. ويلامان رئيس علوم الحياة في ولاية بنسلفانيا وأحد قادة فريق البحث. "نعتقد أن هذا يرجع إلى أن الإنزيم الذي ينسخ الحمض النووي أثناء التسلسل يواجه صعوبة في قراءة الحمض النووي غير B. هنا أردنا معرفة ما إذا كانت هناك ظاهرة مماثلة موجودة في الخلايا الحية."

قارن الفريق معدلات الطفرات بين الحمض النووي B و non-B في مقياسين زمنيين مختلفين. للنظر في التغييرات الحديثة نسبيًا ، استخدموا قاعدة بيانات موجودة لتسلسل الحمض النووي البشري لتحديد النيوكليوتيدات الفردية - الحروف في أبجدية الحمض النووي - التي تختلف بين البشر. تمثل هذه "الأشكال المتعددة للنيوكليوتيدات المفردة" (SNPs) أماكن في الجينوم البشري حدثت فيها طفرة في وقت ما في الماضي في فرد واحد على الأقل. للنظر في المزيد من التغييرات القديمة ، قارن الفريق أيضًا تسلسل الجينوم البشري بجينوم إنسان الغاب.

قاموا أيضًا بالتحقيق في المقاييس المكانية المتعددة على طول الجينوم البشري ، لاختبار ما إذا كان الحمض النووي غير B قد أثر على معدلات الطفرات في النيوكليوتيدات المجاورة له وعلى مسافة أبعد.

"لتحديد الاختلافات في معدلات الطفرات بين الحمض النووي B و non-B ، استخدمنا أدوات إحصائية من" تحليل البيانات الوظيفية "حيث نقارن البيانات كمنحنيات بدلاً من النظر إلى نقاط البيانات الفردية ،" قالت مارزيا أ. المؤلف الأول للورقة ، باحث ما بعد الدكتوراه في ولاية بنسلفانيا وقت البحث ، وهو الآن أستاذ مساعد في جامعة لافال في كيبيك ، كندا. "تمنحنا هذه الأساليب القوة الإحصائية لمقارنة معدلات الطفرات لأنواع مختلفة من DNA non-B مع عناصر تحكم B-DNA."

بالنسبة لمعظم أنواع الحمض النووي غير B ، وجد الفريق معدلات طفرات متزايدة. كانت الاختلافات كافية لأن معدلات طفرة الحمض النووي غير B أثرت على التباين الإقليمي في محيطها المباشر. ساعدت هذه الاختلافات أيضًا في تفسير جزء كبير من التباين الذي يمكن رؤيته على طول الجينوم على مقياس ملايين النيوكليوتيدات.

قالت فرانشيسكا شيارومونتي ، رئيسة Huck في إحصائيات علوم الحياة في ولاية بنسلفانيا وأحد القادة: "عندما ننظر إلى جميع العوامل المعروفة التي تؤثر على التباين الإقليمي في معدلات الطفرات عبر الجينوم ، فإن الحمض النووي غير B هو المساهم الأكبر". من فريق البحث. "لقد درسنا التباين الإقليمي في معدلات الطفرات لفترة طويلة من العديد من الزوايا المختلفة. حقيقة أن الحمض النووي غير B هو أحد المساهمين الرئيسيين في هذا الاختلاف هو اكتشاف مهم."

قالت كريستين إيكرت ، أستاذة علم الأمراض والكيمياء الحيوية والبيولوجيا الجزيئية في كلية الطب بولاية بنسلفانيا ، وباحثة معهد ولاية بنسلفانيا للسرطان ، ومؤلفة الورقة البحثية ، والمتعاون منذ فترة طويلة مع الفريق: "نتائجنا لها آثار طبية حاسمة". "على سبيل المثال ، يجب على علماء الوراثة البشرية النظر في إمكانات موضع لتشكيل DNA غير B عند تقييم المتغيرات الجينية المرشحة للأمراض الوراثية البشرية. يركز بحثنا الحالي والمستقبلي على كشف الأساس الآلي وراء معدلات الطفرات المرتفعة في غير B الحمض النووي."

النتائج لها أيضا آثار تطورية.

قال Yi-Fei Huang ، الأستاذ المساعد في علم الأحياء في ولاية بنسلفانيا: "نحن نعلم أن الانتقاء الطبيعي يمكن أن يؤثر على التباين في الجينوم ، لذلك في هذه الدراسة نظرنا فقط في مناطق الجينوم التي نعتقد أنها ليست تحت تأثير الانتقاء". وأحد قادة فريق البحث. "يتيح لنا ذلك تحديد معدل طفرة أساسي لكل نوع من أنواع الحمض النووي غير B والذي من المحتمل أن نستخدمه في المستقبل للمساعدة في تحديد بصمات الانتقاء الطبيعي في هذه التسلسلات."

بسبب معدلات الطفرات المتزايدة ، يمكن أن تكون تسلسلات الحمض النووي غير B مصدرًا مهمًا للتنوع الجيني ، وهو المصدر النهائي للتغيير التطوري.

وقالت ماكوفا ، باحثة في معهد ولاية بنسلفانيا للسرطان: "يُعتقد أن الطفرات نادرة جدًا ، لذلك عندما نرى نفس الطفرة في أفراد مختلفين ، فإن الافتراض هو أن هؤلاء الأفراد شاركوا سلفًا مرر الطفرة لهما". "لكن من الممكن أن يكون معدل الطفرات مرتفعًا جدًا في بعض مناطق الحمض النووي غير B بحيث يمكن أن تحدث الطفرة نفسها بشكل مستقل في عدة أفراد مختلفين. إذا كان هذا صحيحًا ، فسيغير طريقة تفكيرنا في التطور."


شاهد الفيديو: الطفرات الجينية Genetic mutations (كانون الثاني 2022).