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Wie werden Mutationen mit sehr geringem Fitnessnutzen behoben?

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Ich habe ein kleines Problem mit der Evolutionstheorie, das ich nicht verstehen konnte. Angenommen, genetische Mutationen passieren von Generation zu Generation. Trotzdem wird die Mutation von einer Generation zur nächsten sehr kleine Veränderungen aufweisen (ich nehme nicht an, dass der Hals einer Giraffe 10 cm wachsen würde). Wenn dies der Fall wäre, wären die Vorteile, die man aus dieser Mutation gewinnt, sehr gering. Sollte es also nicht der Fall sein, dass die Mutation im Fall der Giraffe und jede andere Mutation in dieser Hinsicht sehr wenig Vorteile bietet, sollte also die Übertragung von Genen in diesem Stadium nicht zufällig sein? Wenn dies der Fall wäre, sehe ich nicht, wie die natürliche Auslese stattfinden könnte?


Auf lange Sicht (über Hunderte oder sogar Millionen von Generationen) werden sich zwangsläufig kleine statistische Vorteile ansammeln.

Selbst wenn eine Mutation nur einen durchschnittlichen Fortpflanzungsvorteil von +1% bietet, ist sie immer noch über dem Zufall und daher ist es wahrscheinlicher, dass sich diese Mutation in der Bevölkerung ausbreitet. (Wenn Sie programmieren können, finde ich es eine interessante Übung, Skripte zu schreiben, die Generationen der Evolution simulieren.)

Es ist auch nicht unbedingt richtig, dass die Auswirkungen von Mutationen gering sein müssen. Einzelne Mutationen können tödlich sein, Farben ändern, große morphologische Veränderungen verursachen und so weiter. Es ist einfach so, dass die meisten Mutationen, die große Auswirkungen haben, schädlich sind und sich daher im Allgemeinen nicht lange in der Bevölkerung ausbreiten. Einige Mutationen sind jedoch von Vorteil und haben daher eine bessere Wahrscheinlichkeit, weitergegeben zu werden.


Berücksichtigen Sie die genetische Drift: Wenn eine bestimmte Mutation selektiv neutral ist, kann sie auf unbestimmte Zeit in der Population bestehen bleiben, unterliegt jedoch aufgrund verschiedener nichtselektiver Einflüsse zufälligen Änderungen in ihrer Häufigkeit. Infolge der zufälligen Frequenzschwankungen kann das Allel aus der Population eliminiert oder in der Population fixiert werden, obwohl es keinen Einfluss auf die natürliche Selektion der Individuen der Population hat.

Überlegen Sie nun, ob die Mutation, anstatt neutral zu sein, leicht schädlich ist. Da seine Wirkung nur gering ist, kann es in der Bevölkerung lange anhalten. Dennoch unterliegt sie wie eine neutrale Mutation zufälligen Frequenzschwankungen und kann so in der Population eliminiert oder fixiert werden. Da es jedoch leicht schädlich ist, ist es wahrscheinlicher, dass die Schwankungen die Mutation beseitigen.

Auch wenn eine Mutation leicht selektiv vorteilhaft ist, unterliegt sie immer noch zufälligen Schwankungen und kann eliminiert oder fixiert werden, aber in diesem Fall ist es wahrscheinlicher, dass sie in der Population fixiert wird.

Eine Ansicht dieses Prozesses wird in der "fast neutralen Theorie der molekularen Evolution" formalisiert.


Kompensatorische Mutationen, Antibiotikaresistenz und die Populationsgenetik der adaptiven Evolution bei Bakterien

In Abwesenheit der selektierenden Medikamente verursachen chromosomale Mutationen für Resistenz gegen Antibiotika und andere Chemotherapeutika im Allgemeinen Kosten für die Fitness von Mikroorganismen. Jüngste in vivo und in vitro experimentelle Studien zur Anpassung an diese „Kosten des Widerstands“ in Escherichia coli, HIV und Salmonella typhimurium fanden heraus, dass die Evolution in Abwesenheit dieser Medikamente im Allgemeinen zum Aufkommen von Mutationen führt, die diese Kosten verringern, und nicht zu medikamentenempfindlichen Revertanten mit höherer Fitness. Um die Bedingungen zu ermitteln, unter denen diese kompensatorische Evolution statt einer Umkehr stattfinden wird, haben wir Computersimulationen durchgeführt, in vitro Experimente und DNA-Sequenzierungsstudien mit geringer Fitness rpsL (Streptomycin-resistente) Mutanten von E coli mit und ohne Mutationen, die die Fitnesskosten dieser ribosomalen Proteinmutationen kompensieren. Die Ergebnisse unserer Untersuchung stützen die Hypothese, dass in diesen Experimenten der Aufstieg von kompensatorischen Mutanten mit mittlerer Fitness und nicht von Revertanten mit hoher Fitness auf höhere Raten von kompensatorischen Mutationen im Vergleich zu denen der Reversion und auf die numerischen Engpässe im Zusammenhang mit . zurückgeführt werden kann serieller Durchgang. Wir argumentieren, dass diese Engpässe der Populationsdynamik von parasitären und kommensalen Mikroben innewohnen und diskutieren die Auswirkungen dieser Ergebnisse auf das Problem der Arzneimittelresistenz und der adaptiven Evolution bei parasitären und kommensalen Mikroorganismen im Allgemeinen.

IN Grundkursen in Populationsgenetik und Evolutionsbiologie unterrichten wir viele Dinge, die logisch oder zumindest pädagogisch praktisch sind, aber wenig oder keine empirische Grundlage haben. Eines dieser Dinge ist, dass die adaptive Evolution durch Gensubstitution an den spezifischen Loci funktioniert, die für den/die ausgewählten Phänotyp(en) kodieren. Als Folge einer Umweltveränderung wird ein zuvor bevorzugtes Allel, EIN1, wird durch das jetzt bevorzugte alternative Allel an diesem Locus ersetzt, EIN2. Eine weitere dieser „empirisch in Frage gestellten“ (politisch korrekt für praktisch ungeprüfte) Wahrheiten ist, dass, solange die Umweltbedingungen in einer bestimmten Population konstant bleiben, der mutierte Genotyp mit der höchsten Fitness in dieser Umwelt vorherrschen wird. Natürlich können in endlichen asexuellen Populationen für jeden gegebenen Locus nichtrevertierbare Mutanten mit geringerer Fitness fixiert werden. Mullers Ratsche dreht sich tatsächlich. Aber solange noch fittere Mutanten erzeugt werden, werden sie diese weniger angepassten Stämme schließlich von ihrem vorübergehenden Auftreten im Mittelpunkt ersetzen. Schließlich gibt es zumindest für diese Überlegung die Ansicht, dass Evolution ein reversibler Prozess ist. Wenn eine an eine Umgebung angepasste Population in eine frühere Umgebung zurückkehrt, kehrt das Genom dieser Population in seinen angestammten Zustand zurück.

Die Ergebnisse der letzten in vitro experimentelle Studien mit einem Bakterium, Escherichia coliund ein Retrovirus, das humane Immunschwächevirus (HIV) und ein in vivo studiere mit Salmonella typhimurium zur Anpassung an die mit Arzneimittelresistenzen verbundenen Fitnessbelastungen stellen diese Wahrnehmungen über die genetischen Grundlagen der adaptiven Evolution von Mikroorganismen in Frage. Die ribosomalen Mutationen (rpsL) verantwortlich für Streptomycinresistenz in E coli und viele andere Bakterien reduzieren die Effizienz der Translation und verursachen als solche erhebliche Fitnesskosten (Z engel et al. 1977 B ilgin et al. 1992). Wann rpsL Mutanten werden durch serielle Passage (serielle Übertragung) in Streptomycin-freier Kultur erhalten, die Populationen bleiben resistent gegen Streptomycin, passen sich aber an die Fitnessbelastung der rpsL Locus durch kompensatorische Mutationen an anderen Loci, die die Wirksamkeit der Translation auf nahezu Wildtyp-Niveaus wiederherstellen (Schrag und Perrot 1996). Diese Streptomycin-resistenten rpsL Stämme mit kompensatorischen Mutationen sind fitter als unkompensierte rpsL Mutanten, aber weniger fit als Wildtyp-Streptomycin-sensitive rpsL + Zellen. In einer Studie zu den Fitnesskosten der HIV-Arzneimittelresistenz hat B orman et al. (1996) fanden heraus, dass die Mutationen, die für die Resistenz gegen einen Protease-Inhibitor verantwortlich sind, in Gewebekulturen die Replikationsrate dieses Retrovirus stark reduzieren. Im Verlauf der Passage in Abwesenheit des Protease-Inhibitors nahm jedoch die Fitnessbelastung dieser Resistenzmutationen ab und der Grad der Resistenz stieg an. Die für die Anpassung an diese Fitnesskosten verantwortlichen kompensatorischen Mutationen erfolgten durch zusätzliche Basensubstitutionen am Protease-Locus. In jüngerer Zeit, B jörkman et al. (1998) fanden heraus, dass die Mehrheit der chromosomalen Mutationen auf Streptomycin-, Nalidixinsäure- oder Rifampin-Resistenz die Virulenz (Wachstumsrate und Wettbewerbsleistung) von S. typhimurium bei Labormäusen. Nach aufeinanderfolgenden Passagen in Mäusen in Abwesenheit von Antibiotika wurde die Virulenz wiederhergestellt. In den meisten Fällen blieben die Bakterien jedoch resistent gegen das Antibiotikum und ihre Fitness (Virulenz) wurde durch Mutationen an anderen Loci erhöht.

Für beide E. coli rpsL und den HIV-Protease-Mutanten verhindert die kompensatorische Evolution, die für die Anpassung an die Kosten der Resistenz verantwortlich ist, diese Populationen praktisch daran, in ihren angestammten, arzneimittelempfindlichen Zustand zurückzukehren. Wenn die Streptomycin-resistente rpsL Allele werden durch Wildtyp-Streptomycin-sensitive ersetzt rpsL + involviert, fitnesskompensiert rpsL Stämme sind die resultierenden Streptomycin-empfindlichen Bakterien weniger fit als die Wildtyp-, unkompensierten rpsL Mutanten oder Fitness-kompensiert rpsL Mutanten (S chrag et al. 1997). Anders ausgedrückt, die kompensatorische Evolution schafft ein adaptives Tal, das schwer zu durchqueren ist und so unkompensiert zum angestammten Genotyp zurückkehren kann rpsL + . Dies gilt auch für die HIV-Protease-Inhibitor-Mutanten. In diesem Fall würde die Rückkehr zum Wildtyp-Wirkstoff-sensitiven Protease-Gen von Fitness-kompensierten Resistenz-Allelen die Substitution mehrerer Mutationen erfordern, von denen jede einen selektiven Nachteil hätte.

In diesem Artikel präsentieren wir die Ergebnisse von in vitro Experimente mit rpsL Mutanten von E coli und Computersimulationen zur Erforschung der genetischen und populationsdynamischen Prozesse, die für die kompensatorische Evolution und Besserung verantwortlich sind (C ohan et al. 1994) in Bakterienpopulationen. Die Hauptfrage, die wir uns stellen, ist, warum bei geringer Fitness? rpsL Kulturen führt die Selektion eher zum Aufstieg von kompensatorischen Mutanten mit mittlerer Fitness als mit hoher Fitness rpsL + Revertanten. Wir argumentieren und präsentieren Beweise dafür, dass diese kompensatorische Evolution eine Folge kompensatorischer Mutationen ist, die mit höheren Raten auftreten als die Reversion und der Engpässe, die mit der seriellen Passage verbunden sind. Wir diskutieren kurz die Auswirkungen dieser Ergebnisse auf die Probleme der Arzneimittelresistenz und auf die allgemeine Theorie der adaptiven Evolution bei parasitären Mikroorganismen, Elefanten und kleineren Eukaryoten.


Beispiele für stille Mutationen

Das redundante Genom

Die DNA wird in Einheiten von drei Nukleotiden gelesen, genannt Codons. Jedes Codon spezifiziert eine bestimmte Aminosäure, von denen einige als Stopp- und Startsignale reserviert sind. Manchmal spezifizieren verschiedene Codons dieselbe Aminosäure. Diese Redundanz ermöglicht eine Flexibilität im genetischen Code. Dies bedeutet, dass eine stille Mutation in der Regel völlig unbemerkt bleibt. In der folgenden Grafik sehen Sie eine typische stille Mutation.

Hier wird eine stille Mutation mit beiden a Unsinn Mutation und a missense Mutation. Die stille Mutation, die eine tatsächliche Veränderung auf DNA-Ebene von a Thymin zu einem Cytosin. Diese Mutation könnte durch einen Fehler bei der DNA-Replikation verursacht worden sein oder durch eine Art Reparatur, die nach der Beschädigung der DNA erfolgt. Unabhängig davon sagen beide dieser drei Nukleotid-Codons den Ribosom und eine Maschinerie darin, um eine Lysin-Aminosäure zu binden.

In diesem Fall bleibt die gesamte Struktur des Proteins unabhängig von der stillen Mutation gleich. Mit der exakt gleichen Aminosäurestruktur funktioniert das Protein nicht anders, es sei denn, es wird in eine andere Umgebung gebracht. Eine stille Mutation kann auch auf Proteinebene auftreten, ohne funktionelle Auswirkungen auf das Protein.

Aminosäuregruppen

Die 4 Nukleotide, in Gruppen von drei Codons, können alle 21 Aminosäuren aufrufen. Im Folgenden sind die Aminosäuren nach ihrer Struktur und ihren Seitenketten gruppiert. Diese Eigenschaften haben direkten Einfluss darauf, wie sie mit anderen Aminosäuren interagieren und welche Auswirkungen sie auf Moleküle in der Umwelt haben.

Mehrere Aminosäuren können für die gesamte Struktur oder Funktionalität eines Proteins entscheidend sein. Viele Proteine ​​haben eine aktive Seite, an die andere Moleküle binden müssen. Diese Stelle ist aus einer spezifischen Sequenz von Aminosäuren aufgebaut. Wenn sie richtig gefaltet sind, haben bestimmte Aminosäuren und ihre Seitenketten die ausschließliche Fähigkeit, mit einem anderen Molekül zu interagieren. Werden diese Aminosäuren durch eine Mutation verändert, kann die Funktionalität der Bindung stark beeinträchtigt werden. Dies kann die Funktion oder Nützlichkeit eines Proteins verändern.

Andere Proteine ​​im Inneren des Moleküls haben komplexe Strukturen, die vorhanden sein müssen, um spezifische Funktionen auszuführen. Viele Proteine ​​durchlaufen eine Konformationsänderung, das ist eine Formänderung. Dies wird durch elektrische Stimulation oder die Bindung eines Moleküls wie a . angetrieben Coenzym oder ein Substrat zum Eiweiß. Die Konformationsänderung, die buchstäblich die Form des Proteins verändert, kann Moleküle zusammendrücken oder auseinanderreißen. Die zugeführte Energie hängt von der inneren Struktur und den spezifischen Bindungen innerhalb des Proteins ab. Manchmal kann eine einzelne Aminosäure ein Schlüsselelement dabei sein. Wenn diese Aminosäure gegen eine nicht funktionelle ausgetauscht wird, ist die Mutation keine stille Mutation. Die Veränderung im Inneren des Proteins kann auch die Funktionalität des Proteins beeinträchtigen. Unabhängig davon, was eine stille Mutation ändert, sollte sie die Funktionalität des resultierenden Proteins nicht ändern.

Innerhalb nicht-kodierender DNA

Viele Teile der DNA werden strukturell verwendet, und ihr voller Zweck wird nicht verstanden. Es gibt viele Fälle, in denen sich Teile der DNA zwischen Individuen stark unterscheiden, ihre Phänotypen jedoch gleich zu sein scheinen. Diese Veränderungen, insbesondere kleine strukturelle Veränderungen in der DNA, werden erst dann signifikant, wenn sie beginnen, die Wechselwirkung der kodierenden DNA mit der Umwelt zu verändern. Eine stille Mutation könnte in diesen Gebieten ohne Vorankündigung leicht passieren, aber im Laufe der Zeit können viele Mutationen beginnen, eine Population zu verändern.

Bakterien haben interessanterweise normalerweise einen einzigen DNA-Kreis, der alle Informationen enthält, die sie benötigen. Im Gegensatz dazu ist das menschliche Genom auf mehreren Chromosomen aufgeteilt, die von spezialisierten Proteinen gebündelt und verwaltet werden, damit sie bei der Zellteilung aufgewickelt werden können. Eine Hypothese, wie es zu dieser viel komplexeren DNA kam, war, dass bestimmte stille Mutationen begannen, DNA-Strukturen zu bilden. In einem kompakteren Genom können mehr Informationen gespeichert werden, was möglicherweise zur Komplexität des Lebens von einzelligen Organismen bis hin zu komplexeren Formen geführt hat. Die Faltung und der Schutz verschiedener DNA-Teile gehört zur Normalität Zelldifferenzierung bei Eukaryoten. Angeblich könnten diese durch stille Mutation entstanden sein, bis sie nützlich wurden und ausgewählt wurden.

1. Eines der folgenden Beispiele beinhaltet eine stille Mutation. Welcher?
A. Ein Sonnenanbeter vergisst, Sonnencreme aufzutragen. Die DNA in vielen Hautzellen ist beschädigt, und mehrere Mutationen treten auf, wenn sie repariert wird.
B. An der dritten Stelle des Codons mutiert ein C zu einem G. Beide Codons verlangen nach der Aminosäure Threonin
C. Aufgrund einer Mutation führt eine veränderte Aminosäure innerhalb eines Enzyms dazu, dass es verlangsamt wird.

2. Was ist der Unterschied zwischen einer Nonsense-Mutation und einer stillen Mutation?
A. Nichts, beide verändern die Proteinfunktion
B. Eine Nonsense-Mutation bewirkt keine Veränderung des Proteins
C. Eine stille Mutation bewirkt nichts, während eine Nonsense-Mutation erheblich störend sein kann

3. Im Inneren eines Proteins bewirkt eine Mutation den Austausch einer Aminosäure gegen eine andere. Diese Änderung hat keinen Einfluss auf die innere Struktur des Proteins, und beide Proteine ​​verhalten sich in ihren Rollen ähnlich. Welche der folgenden Aussagen repräsentiert diese Situation?
A. Stille Mutation
B. Punktmutation
C. Missense-Mutation


Ursache für das schlimmste Massensterben aller Zeiten

Eine neue Studie enthüllt, was das meiste Leben auf der Erde während des Aussterbens am Ende des Perm, auch bekannt als das Große Sterben, ausstarb.

Abbildung, die den Beginn des Massenaussterbens im Perm-Trias zeigt. 2020.

  • Ein neues Papier behauptet, die Ursache des Großen Sterbens zu identifizieren, das vor fast 252 Millionen Jahren stattfand.
  • Während des schlimmsten Massensterbens aller Zeiten starb der größte Teil des Lebens auf der Erde.
  • Die Studie legt nahe, dass ein Vulkanausbruch in Sibirien aerosolisierte Nickelpartikel verbreitete, die Organismen auf dem Planeten schädigten.

Dinosaurier sind die berüchtigtsten Opfer eines Massenaussterbens vor 66 Millionen Jahren. Aber ein noch schlimmeres Aussterben ereignete sich vor 251,9 Millionen Jahren.

Das Massensterben am Ende des Perm oder das Große Sterben, dieses schwerste aller Aussterbeereignisse löschte etwa 90 Prozent der marinen Arten des Planeten und 75 Prozent der terrestrischen Arten aus. Während Wissenschaftler schon lange vermuteten, dass es durch Vulkanausbrüche im heutigen Sibirien ausgelöst wurde, konnten sie bisher nicht genau erklären, wie so viele Arten ausgestorben sind.

Ein neues Papier veröffentlicht in Naturkommunikation stellt den Fall dar, dass Nickelpartikel, die infolge von Eruptionen in der Region der Sibirischen Fallen aerosolisiert wurden, durch die Luft und das Wasser verteilt wurden und die folgende Umweltkatastrophe verursachten. Das Papier identifiziert riesige Norilsk-Nickelsulfid-Erzvorkommen im Tunguska-Becken, die "voluminöses nickelreiches vulkanisches Gas und Aerosole in die Atmosphäre freigesetzt haben könnten" als Beginn der Kette von Ereignissen, die zum Massenaussterben führten.

Die Studie basiert auf der Analyse von Nickelisotopen, die aus Sedimentgesteinen des späten Perm stammen, die aus dem Buchanan-See-Abschnitt im Sverdrup-Becken in der kanadischen Hocharktis gesammelt wurden. Bemerkenswert an den Gesteinsproben ist, dass sie die leichtesten jemals gemessenen Nickelisotopenverhältnisse aufwiesen, was die Wissenschaftler zu dem Schluss brachte, dass das Nickel in Form von Aerosolpartikeln aus einem Vulkan stammte.

Wie das Papier skizziert, wären die einzigen vergleichbaren Nickelisotopenwerte die von vulkanischen Nickelsulfid-Lagerstätten. Die Wissenschaftler schreiben, dass von allen Mechanismen, die zu solchen Werten führen könnten, "die überzeugendste" Erklärung darin besteht, dass sie als "voluminöse Ni-reiche Aerosole" aus der großen magmatischen Provinz Siberian Traps (STLIP) dorthin gelangt sind.

Die tödliche Wirkung von Nickelpartikeln

Als das Nickel ins Wasser gelangte, richtete es verheerende Schäden im Unterwasserökosystem an.

Die Co-Autorin der Studie, außerordentliche Professorin Laura Wasylenki von der Northern Arizona University, erklärte, dass „Nickel für viele Organismen ein essentielles Spurenmetall ist, aber eine Zunahme des Nickelvorkommens einen ungewöhnlichen Produktivitätsschub von Methanogenen, Mikroorganismen, die Methan produzieren, bewirkt hätte Ein erhöhter Methangehalt wäre für alles sauerstoffabhängige Leben enorm schädlich gewesen." Dies hätte Lebewesen im und außerhalb des Wassers beeinflusst. Der Professor glaubt, dass ihre Daten direkte Beweise liefern, die nickelreiche Aerosole, Veränderungen des Ozeans und das darauffolgende Massensterben in Verbindung bringen. "Jetzt haben wir Beweise für einen bestimmten Tötungsmechanismus", fügte sie hinzu.

NAU-Professorin Laura Wasylenki.Bildnachweis: Northern Arizona University.

Andere Theorien über das große Sterben

Frühere Studien haben auf andere Auswirkungen der sibirischen Vulkanausbrüche hingewiesen, die wahrscheinlich zum Aussterben beigetragen haben, darunter eine allgemeine Erwärmung des Planeten, die Freisetzung giftiger Metalle und die Versauerung der Ozeane, die wahrscheinlich eine Reihe von Arten schnell töteten. Andere starben aufgrund des Sauerstoffmangels im Wasser aus.

„Dieser dominoartige Zusammenbruch der miteinander verbundenen lebenserhaltenden Zyklen und Prozesse führte letztendlich zu dem beobachteten katastrophalen Ausmaß des Massensterbens an der Perm-Trias-Grenze“, sagte die Meeresbiogeochemikerin Hana Jurikova von der University of St. Andrews in Großbritannien , der 2020 eine Studie zum Aussterben des Endes des Perm durchführte. Ihre Studie untersuchte fossile Muscheln von Brachiopoden in den heutigen Südalpen in Italien.


Funktioniert das?

Bei diesen Szenarien gibt es mehrere Probleme. Erstens kann die Echtzeitanalyse von Mutationen diese Behauptungen nicht unterstützen. Beispielsweise trägt die Überexpression von P450-Genen zur Insektenresistenz von DDT bei.5 Diese Überexpression resultiert aus Mutationen, die eine regulatorische Kontrolle reduzieren. Bakterien können nach einer Mutation, die spezifische Transportproteine ​​eliminiert, gegen einige Arten von Antibiotika resistent werden.6 Mäuse können eine schützende Tarnung der Fellfarbe erlangen, wenn eine Mutation die Menge an produziertem Fellpigment verringert.7 Mutationsverlust spezifischer Proteine ​​auf der menschlichen Oberfläche Blutzellen können zur Resistenz gegen AIDS8 und Malaria beitragen.9 Der Baumwollkapselwurm wird durch Mutationen, die die Produktion eines Transportproteins verhindern, gegen einige Insektizide resistent.10

Jede dieser Mutationen kann als „nützlich“ für das Überleben des Organismus angesehen werden. Jede dieser Mutationen wird häufig als Beispiel für „Evolution“ angeführt. Jede dieser Mutationen geht auch auf Kosten eines bereits bestehenden genetischen Systems (d. h. die Aktivität von Enzymen, Transportproteinen, regulatorischen Faktoren usw. wird verringert oder eliminiert). Jeder von ihnen zeigt, wie häufig „nützliche“ Veränderungen aus degenerativen Mutationen resultieren, das genaue Gegenteil der Bildung neuer Gene.

Nur weil eine Mutation dem Organismus einen adaptiven Vorteil bietet, bedeutet dies nicht, dass ein neues Gen oder Regulierungssystem gebildet wurde (ein sehr häufiges Missverständnis).

Darüber hinaus zeigen experimentelle Daten, dass typischerweise sieben oder mehr Mutationen notwendig sind, um ein proteinkodierendes Gen in ein anderes proteinkodierendes Gen umzuwandeln.11 Verschiedene simulierte Schätzungen verdeutlichen auch, dass es wahrscheinlich sogar für einige wenige Millionen Jahre dauern würde dieser „gentransformierenden“ Mutationen auftreten und innerhalb einer Population fixiert werden.12 Zusammengenommen stellen die beiden Situationen ein Haupthindernis für die darwinistische Evolution dar . Es gibt einfach nicht genug Zeit, selbst nach der langen historischen Zeitskala, um die notwendige Gentransformation zu erreichen.

Der Vorschlag für de novo Genbildung ist noch weniger plausibel. Der Beweis dafür, dass sich Gene von Grund auf neu bilden, wird bestenfalls durch eine historische Rekonstruktion abgeleitet. Solche Rekonstruktionen gehen von einer darwinistischen Evolutionsgeschichte aus und machen dann eine Interpretation basierend auf dieser Annahme. Zum Beispiel sollen Menschen und Schimpansen einen gemeinsamen Vorfahren haben, doch Menschen haben möglicherweise über 600 Gene, die bei Primaten nicht vorkommen.13 Es wird angenommen, dass diese menschlichen Gene entstanden sind de novo aus ungenutzten („Schrott“?) Bereichen unserer Chromosomen während der letzten paar Millionen Jahre, als wir einen anderen Evolutionsweg beschritten als Gorillas und Schimpansen. Daher wird jedes Gen beim Menschen, das einem Gen bei Primaten nicht ähnlich ist, als a . interpretiert de novo Entstehung. Da wahrscheinlich alle Organismen zahlreiche solcher Orphan-Gene enthalten (10–30% ihres Genoms14), wird diese Argumentation in der gesamten biologischen Welt angewendet. Wenn ähnliche Gene nirgendwo gefunden werden, gibt es keine evolutionäre Abstammungslinie und es wird angenommen, dass das Gen von Grund auf neu gebildet wurde.15

Historische Rekonstruktionen sind jedoch nur so gut wie die Annahmen der Rekonstruktion.

Was macht de novo Bildung eines neuen Gens beinhalten? Wenn mindestens sieben Mutationen erforderlich sind, um ein funktionelles Gen in ein anderes Gen umzuwandeln, wären weit mehr Mutationen erforderlich, um sich wirklich zu entwickeln de novo Gen. Ein Problem besteht darin, dass je mehr Mutationen erforderlich sind, desto größer ist das Potenzial, dass einige davon schädlich sind. Ein noch größeres Problem ist, wie Jacob zugibt, „die Wahrscheinlichkeit, dass ein funktionsfähiges [Gen] auftritt“. de novo . . . ist praktisch null.“16 Tatsächlich war dies die Einschätzung (mit experimenteller Überprüfung17) für viele Jahrzehnte, bis erkannt wurde, dass die Evolution keine verwaisten Gene erklären konnte, ohne sich auf dieses „praktisch null“ Ereignis zu stützen.

Trotz der Unwahrscheinlichkeit besteht Abrusán darauf, dass „de novo Die Entstehung von Genen wird nicht mehr in Frage gestellt.“ Diese Schlussfolgerung basiert nicht auf Beobachtungsdaten, sondern auf evolutionärer Notwendigkeit. Die Annahme der Evolution ist in der Biologie so weit verbreitet, dass sie alles andere übertrumpft, selbst wenn sie von Ereignissen mit einer „praktisch Null“ Wahrscheinlichkeit abhängt. Um eine Beobachtung zu leihen, einige Ideen sind so tief im wissenschaftlichen Denken verankert, dass sie „mehr vampirisch als empirisch werden – und nicht durch bloße Beweise getötet werden können“.18

Mir sind keine Experimente bekannt, die zeigen, dass sogar das Zusammenspleißen ähnlicher Gene ein funktionelles Produkt ergibt, geschweige denn zufällige DNA-Sequenzen, die auf natürliche Weise zu einem funktionellen Gen mutieren. Mehrere häufig zitierte Beispiele, die Sdic, Adh-finnegan, und Adh-twain Gene von Drosophila, möglicherweise nur Neuanordnungen bereits vorhandener Gene ohne klar identifizierte Funktion sein – was darauf hindeutet, dass sie tatsächlich eher degenerativ als innovativ sind. Darüber hinaus stellt die Verlagerung eines Gens in ein alternatives Regulationssystem, die Aktivierung eines stillen Gens oder die horizontale Übertragung eines bereits existierenden Gens keine Bildung eines neuen Gens dar. Doch viele populäre Beispiele für die „Evolution“ neuer Gene beinhalten einfach diese Prozesse. Sicherlich hat die moderne Genetik gezeigt, dass Teile von Chromosomen sehr dynamisch sein können, aber dies bedeutet, dass de novo Genbildung kann die Folge sein.

Begriffe wie basteln und zusammen basteln finden sich häufig in der evolutionären Literatur von de novo Gen-Evolution. Diese stellen kaum einen brauchbaren Mechanismus für die Genbildung dar. Typische tierische Gene enthalten Exons, Introns, offene Leseraster, Start- und Stoppsequenzen, flankierende Regionen und benachbarte (und sogar entfernte) regulatorische Regionen, die die Expression des Gens kontrollieren – alle bieten eine koordinierte genetische Funktion. Es braucht also weit mehr, als Teile von bereits existierenden Genen „zusammenzuschustern“, um zu behaupten, dass ein Gen von Grund auf neu gebildet wurde. Kein Wunder, dass Singer zugibt, dass „die Erzeugung eines Gens aus einer zufälligen DNA-Sequenz so wahrscheinlich erscheint, als würde man ein Glas Scrabble-Fliesen auf den Boden werfen und erwarten, dass die Buchstaben einen zusammenhängenden Satz bilden.“19 Doch sie kommt einfach zu dem Schluss, dass es irgendwie passieren muss.

Wie bereits erwähnt, sprengt die Zeit, die benötigt wird, um ein funktionelles Gen in ein anderes Gen umzuwandeln, die evolutionäre Zeitskala. Die de novo Durch die Bildung neuer Gene nimmt dieses Problem noch größere Ausmaße an. Der Mensch zum Beispiel soll sich in nur 4–6 Millionen Jahren aus einem Primatenvorfahren entwickelt haben. Dies ist selbst nach großzügigsten Berechnungen nicht ausreichend Zeit für die de novo Konstruktion der Hunderten von menschlichen Waisen-Genen. Dies stellt eindeutig ein erhebliches Problem für jedes evolutionäre Szenario dar – es fehlt einfach die Zeit.

Darüber hinaus basiert diese Zeitbeschränkung auf Berechnungen, die davon ausgehen, dass de novo Bildung kann tatsächlich auftreten. Im Gegensatz dazu geben uns Echtzeitstudien zu natürlichen Mutationen, wie oben diskutiert, wenig Anlaß für diese Annahme. Vielmehr zeigt Beispiel für Beispiel, dass „nützliche“ Mutationen immer noch degenerativ sind. Abgesehen von den evolutionären Voraussetzungen haben wir keine Grundlage für die Annahme, dass zufällige „Junk“-Sequenzen der DNA in etwas anderes als verschiedene zufällige „Junk“-Sequenzen der DNA mutieren können. Selbst wenn man mit bereits existierenden Genen beginnt, zeigen Experimente, dass zufällige Mutationen typischerweise die Aktivität oder Regulation dieses Gens reduzieren oder eliminieren. Dies ist das Gegenteil der Neubildung von Genen.

Tatsächlich geben Genetiker im Allgemeinen zu, dass „die meisten Aminosäure-ändernden Mutationen schädlich sind.“20 Evolutionäre Annahmen stützen sich also bestenfalls auf diese außergewöhnlich seltenen Ereignisse – eine Protein-ändernde Mutation, die weder schädlich noch degenerativ ist (auch wenn sie nützlich ist). . Vielleicht treten solche Mutationen auf, aber ihre ausgeprägte Seltenheit macht sie zu einem äußerst schwachen Mechanismus, um Coynes große Behauptungen über die Darwinsche Evolution zu erklären.

Weniger ist mehr. Angesichts dieser Seltenheit wurde stattdessen der genetische Verlust als Hauptantriebskraft der Evolution vorgeschlagen. Dieses „Weniger-ist-Mehr“-Modell erkennt an, dass die Degeneration (und nicht die Bildung) von Genen tatsächlich hinter den meisten „nützlichen“ Mutationen steht.21 Die evolutionäre Transformation (z. B. die menschliche Evolution) erfordert jedoch einen genetischen Mechanismus, der den Ursprung spezialisierter Merkmale wie Sehvermögen, Kognition, Geschicklichkeit usw. Ein „Weniger-ist-Mehr“-Mechanismus kann den Ursprung der genetischen Systeme, die er letztendlich eliminiert, nicht erklären. Daher wird davon ausgegangen, dass frühere Mutationen die genetische Maschinerie aufgebaut haben und andere Mutationen die Maschinerie weiterhin aufbauen (oder wieder aufbauen). Dieses Modell erfordert also, was nicht beobachtet wurde – die Bildung neuer Gene von Grund auf, um das Beobachtete zu erreichen – den Verlust dieser Gene.

Passend zum biblischen Modell. Stattdessen passen die Beweise in ein biblisches Schöpfungsmodell, in dem Menschen, Tiere und Pflanzen mit einem voll funktionsfähigen Genom geschaffen wurden. Seit dieser ersten Schöpfung haben nachfolgende Veränderungen im Genom viele Mutationen und andere Veränderungen der DNA eingeführt. Einige von ihnen haben sogar einen spezifischen (und wahrscheinlich begrenzten) adaptiven Nutzen erbracht. Diese Vorteile resultieren jedoch aus degenerativen Mutationen, nicht aus der Bildung neuer Gene.


Ergebnisse

Mit unseren Gleichungen können wir den Erwartungswert von α . berechnenEuropäische Sommerzeit, der Anteil der Substitutionen, der auf adaptive Evolution zurückzuführen ist, als Funktion des wahren Wertes von α, der Anzahl der abgetasteten Sequenzen und der Grenzfrequenz, definiert als die Anzahl der Sequenzen, die Polymorphismen enthalten und unter denen wir Polymorphismen ignorieren (z. für eine Grenzfrequenz von 1 entfernen wir alle Singletons). In den Abbildungen 2 und 3 zeigen wir die Ergebnisse der Gamma- und PRG-Verteilungen für 2 Werte von αwahr, 0,25 und 0,5, wenn 8, 32 oder 128 Sequenzen abgetastet wurden, für 4 verschiedene Verteilungen von Fitnesseffekten, die alle a . ergeben Dn/DS Wert von 0,2. Die Ergebnisse unter Verwendung von Lognormal und PRLN sind qualitativ sehr ähnlich (Ergebnisse nicht gezeigt). Die Ergebnisse für Fälle, in denen Dn/DS ist entweder kleiner oder größer als Dn/DS = 0,2 sind ebenfalls sehr ähnlich (Ergebnisse nicht gezeigt).

Der erwartete Schätzwert von α für eine einseitige Gammaverteilung für verschiedene Grenzfrequenzen. Die Cutoff-Frequenz ist die Anzahl von Sequenzen, die Polymorphismen einschließen und unter denen Polymorphismen ausgeschlossen sind. Jedes Diagramm zeigt α geschätzt für Verteilungen mit Formparametern von oben nach unten von 0,125 (Rauten), 0,25 (Sterne), 0,5 (Quadrate) und 1 (Dreiecke) und die entsprechenden Werte, die ergeben Dn/DS = 0,2. Die linke Spalte der Graphen gilt für αwahr = 0,25 und die rechte Seite αwahr = 0,50. Die Diagrammreihen gelten für Stichprobengrößen von 8, 32 und 128 Sequenzen (von oben nach unten).

Der erwartete Schätzwert von α für eine einseitige Gammaverteilung für verschiedene Grenzfrequenzen. Die Cutoff-Frequenz ist die Anzahl von Sequenzen, die Polymorphismen einschließen und unter denen Polymorphismen ausgeschlossen sind. Jedes Diagramm zeigt α geschätzt für Verteilungen mit Formparametern von oben nach unten von 0,125 (Rauten), 0,25 (Sterne), 0,5 (Quadrate) und 1 (Dreiecke) und die entsprechenden Werte, die ergeben Dn/DS = 0,2. Die linke Spalte der Graphen gilt für αwahr = 0,25 und die rechte Seite αwahr = 0,50. Die Diagrammreihen gelten für Stichprobengrößen von 8, 32 und 128 Sequenzen (von oben nach unten).

Der erwartete Schätzwert von α für die PRG-Verteilung. Die Cutoff-Frequenz ist die Anzahl von Sequenzen, die Polymorphismen einschließen und unter denen Polymorphismen ausgeschlossen sind. Jedes Diagramm zeigt α geschätzt für Verteilungen mit Formparametern von oben nach unten von 0,125 (Rauten), 0,25 (Sterne), 0,5 (Quadrate) und 1 (Dreiecke) und die entsprechenden Werte, die ergeben Dn/DS = 0,2. Die linke Spalte der Graphen gilt für αwahr = 0,25 und die rechte Seite αwahr = 0,50. Die Diagrammreihen gelten für Stichprobengrößen von 8, 32 und 128 Sequenzen (von oben nach unten).

Der erwartete Schätzwert von α für die PRG-Verteilung. Die Cutoff-Frequenz ist die Anzahl von Sequenzen, die Polymorphismen einschließen und unter denen Polymorphismen ausgeschlossen sind. Jedes Diagramm zeigt α geschätzt für Verteilungen mit Formparametern von oben nach unten von 0,125 (Rauten), 0,25 (Sterne), 0,5 (Quadrate) und 1 (Dreiecke) und die entsprechenden Werte, die ergeben Dn/DS = 0,2. Die linke Spalte der Graphen gilt für αwahr = 0,25 und die rechte Seite αwahr = 0,50. Die Diagrammreihen gelten für Stichprobengrößen von 8, 32 und 128 Sequenzen (von oben nach unten).

Es sind mehrere Muster erkennbar. Wie erwartet erhöht das Entfernen niederfrequenter Polymorphismen aus der MK-Analyse die Schätzung von α in Richtung auf ihren wahren Wert. Der geschätzte Wert von α nähert sich jedoch nicht dem wahren Wert an, es sei denn, das wahre Niveau der adaptiven Evolution ist relativ hoch (z. B. αwahr = 0,5) oder die Verteilung der Fitnesseffekte ist sehr leptokurtisch (β klein). Dies hat 2 zusammenhängende Konsequenzen. Erstens ist die Schätzung von α immer eine Unterschätzung, und diese Unterschätzung kann groß sein, wenn die adaptive Entwicklung selten ist und/oder die Verteilung der Fitnesseffekte relativ platykurtisch ist Evolution. Zum Beispiel würden wir keine adaptive Evolution feststellen, selbst wenn 25 % aller Substitutionen auf adaptive Evolution zurückzuführen wären, wenn β 0,5. Die Kurtosis der Verteilung beeinflusst den Grad der Unterschätzung von α, da mehr leptokurtische Verteilungen einen geringeren Anteil an Polymorphismen haben, die leicht schädlich sind.

Obwohl die Schätzung von α mit zunehmender Grenzfrequenz weiter ansteigt, scheint der größte Vorteil dieses Verfahrens durch die Entfernung von Polymorphismen unter 15% erreicht zu werden. Dies kann daher als nützliche Faustregel für Analysen realer Datensätze gelten.

Überraschenderweise scheint der geschätzte Wert von α nur schwach von der Anzahl der abgetasteten Sequenzen abhängig zu sein. Das Abtasten mehrerer Sequenzen wird also nur eine weitere Leistung zur Erkennung der adaptiven Evolution ergeben, da mehr Polymorphismen erkannt werden. Es wird im Allgemeinen fruchtbarer sein, längere DNA-Abschnitte zu sequenzieren, als mehr Sequenzen derselben Sequenz.


Außer Betrieb?

Forscher haben auch untersucht, ob sich die Strahlung auf das Verhalten von Tieren auswirkt. Es ist bekannt, dass Spinnen, denen Koffein oder andere Medikamente verabreicht wurden, ihre Fähigkeit verlieren, geometrisch perfekte Netze zu bilden. Timothy Mousseau von der University of South Carolina hat die Netze von Tschernobyl-Spinnen mit der Kamera aufgenommen, um zu analysieren, ob Radioaktivität sie auf ähnliche Weise beeinflussen könnte.

Tschernobyl: Wilde Tiere überholen das Ödland?


Einführung

Bei isolierten Populationen entstehen genetische Unterschiede. Diese Unterschiede können die Fitness von Hybriden reduzieren und einen wichtigen Schritt zur Entstehung neuer Arten darstellen [1, 2]. Es gibt jedoch wichtige Ausnahmen: Es gibt viele Beispiele für kürzlich divergierte Populationen, deren Hybriden tatsächlich fitter sind als beide Elternteile [3–8]. Bestehende Theorien der Artbildungsgenetik liefern keine einheitliche Erklärung für die scheinbar widersprüchlichen Beobachtungen von Heterosis und Hybridinkompatibilität.

Der Rückgang der Hybridfitness wird im Allgemeinen auf Dobzhansky-Müller-Inkompatibilitäten oder „DMIs“ zurückgeführt [9–12]. Dabei handelt es sich um negative epistatische Wechselwirkungen, die zwischen zum ersten Mal in Hybriden zusammengeführten Allelen auftreten. DMIs waren ein wichtiger Schwerpunkt empirischer und theoretischer Studien zur Artbildungsgenetik [13–15]. Mathematische Modelle von DMIs [16, 17] haben überprüfbare Vorhersagen über die Entwicklung der Hybridunfähigkeit [16, 18], die asymmetrische Unfähigkeit reziproker Kreuzungen [19] und Geschlechtsunterschiede in der Hybridfitness [20] (überprüft in [21] ). Obwohl diese Vorhersagen im Allgemeinen durch empirische Studien gestützt wurden [2], weisen die meisten dieser Modelle vier Einschränkungen auf. Erstens betrachten sie nur schädliche Geninteraktionen und sind daher nicht in der Lage, Heterosis zu erklären. Zweitens berücksichtigen viele frühere Artbildungsmodelle nicht den Mechanismus, durch den Mutationen fixiert werden, wenn zwei Arten divergieren. Es wird typischerweise angenommen, dass Substitutionen im Laufe der Zeit zufällig auftreten, ohne dass die Rolle von Selektion und Drift explizit berücksichtigt wird. Wie diese Mutationen behoben werden, könnte wichtige Konsequenzen für ihre Auswirkung auf die Hybrid-Fitness haben. Drittens, obwohl Modelle der DMI-Evolution die Auswirkungen neuer Interaktionen zwischen Genen berücksichtigen, die zum ersten Mal in Hybriden zusammengeführt wurden, vernachlässigen sie die Auswirkungen der Unterbrechung nützlicher Geninteraktionen, die sich innerhalb der Elternspezies entwickelt haben. Schließlich gehen frühere Modelle davon aus, dass Interaktionen zwischen allen Genpaaren in Hybriden gleich wahrscheinlich sind, während echte Geninteraktionsnetzwerke stark strukturiert sind [22]. Eine neue Welle von Modellen hat begonnen, einige dieser Annahmen einzeln zu hinterfragen [23–27]. Hier entwickeln wir ein allgemeineres Modell, das alle vier Annahmen lockert.

Einige neuere Modelle haben das DMI-Framework zugunsten der Erklärung der hybriden Fitness unter Verwendung von Erweiterungen des geometrischen Modells von Fisher [27-30] aufgegeben. In solchen Modellen haben Mutationen direkte Auswirkungen auf Phänotypen, und die Fitness hängt von der Entfernung zu einer (oder wenigen) optimalen Kombinationen von Merkmalen ab. Reize dieses Ansatzes sind, dass hybride Fitness bei Annahmen über die Fitness der Eltern leicht vorhersagbar ist und in der Lage ist, empirische Daten überraschend gut anzupassen [28]. Dieser Rahmen kann Heterosis als Ergebnis einseitig vererbter Elemente [27] oder geringer Fitness der Eltern [28] erklären. Dennoch hat der Ansatz Grenzen. Vorhersagen über Heterosis sind nur unter eingeschränkten Dominanzannahmen mit der Artbildung vereinbar [28]. Noch wichtiger ist, dass diese Modelle sehr restriktive Annahmen über die Beziehung von Genotyp zu Phänotyp und die Form der Fitnesslandschaft treffen.

Hier entwickeln wir einen Rahmen, um zu modellieren, wie sich hybride Fitness als Ergebnis individueller und epistatischer Fitnesseffekte von Mutationen entwickelt. Im Gegensatz zu früheren DMI-Modellen berücksichtigen wir sowohl positive als auch negative epistatische Fitnesseffekte, wie in Abb. 1 schematisch dargestellt. Wir modellieren auch explizit den Substitutionsprozess. Diese Fortschritte führen zu mehreren neuen konzeptionellen Erkenntnissen.Abhängig von der Art und Weise, wie Mutationen fixiert werden und ihrem Spektrum an Fitness-Interaktionen, kann die Hybrid-Fitness höher, niedriger oder gleich der der elterlichen Spezies sein. Wir stellen fest, dass hybride Fitness von zwei Klassen epistatischer Interaktionen abhängig ist. Der erste, der bei früheren DMI-Modellen im Mittelpunkt stand, sind die neuen Interaktionen, die durch die Hybridisierung entstehen (obere Hälfte von Abb. 1). Die zweite, die im Allgemeinen ignoriert wurde, sind Geninteraktionen, die in den beiden Elternarten vorhanden sind, die in den Hybriden gestört sind (untere Hälfte von Fig. 1).

Eltern P1 und P2 kreuzen, um ein hybrides F . zu erzeugen1 Nachwuchs. Jedes Individuum trägt zwei Loci (Kreis und Quadrat). Das Vorfahren-Allel ist weiß und abgeleitete Mutationen, die in den beiden Elternarten fixiert sind, sind schattiert. Wenn in jeder Spezies eine Mutation fixiert ist (obere Platten), führt negative Epistase zu einer verminderten Hybridfitness (oben links), während positive Epistase Heterosis verursacht (oben rechts). Wenn in einer Spezies zwei Mutationen fixiert sind und in der anderen keine (Bodenplatten) führen sowohl negative Epistase als auch positive Epistase dazu, dass der Hybrid eine mittlere Fitness aufweist. Je nach Dominanz der Epistase kann die Hybridfitness höher oder niedriger als der Durchschnitt der Eltern sein.

Unter vereinfachten Bedingungen führt dieser Rahmen zu mehreren analytischen Ergebnissen, die sowohl Heterosis als auch Hybrid-Inkompatibilität erklären können. Wir erweitern den Rahmen um ein stochastisches Modell, das Variationen in den Auswirkungen von Mutationen zulässt und die Wahrscheinlichkeit berücksichtigt, dass eine Mutation aufgrund ihrer Fitnesseffekte in einer Elternart fixiert wird. Anschließend parametrisieren wir das Modell mit Daten aus neueren Studien in der Hefesystembiologie. Wir verwenden die Fitnessmessungen von 10.277 einzigartigen Einzelmutanten und 20.712.321 Doppelmutanten, gemessen in Refs. [22, 31, 32] zur Berechnung von Fixationswahrscheinlichkeiten und Hybridfitness. Das Ergebnis ist das erste Modell für die Evolution der postzygoten Isolation, das auf empirischen Schätzungen von Fitnesseffekten basiert.

Wir stellen fest, dass manchmal Heterosis auftritt und manchmal nicht. Wenn es auftritt, ist es immer vorübergehend und geschieht früh im Artbildungsprozess. Heterosis kann auftreten, wenn epistatische Interaktionen innerhalb einer Elternart schädlich sind und ihre Störung F . verursacht1 Hybriden haben eine höhere Fitness als ihre Eltern (Abb. 1, unten links). Dieser Fall ist möglich, wenn die Drift stark ist und Mutationen mit schädlichen Wechselwirkungen in derselben Population fixiert sind. Auf der anderen Seite, wenn epistatische Interaktionen innerhalb eines Elternteils von Vorteil sind, dann ist F1 Hybride können eine geringere Fitness haben, selbst wenn keine schädlichen DMIs vorhanden sind (Abb. 1, unten rechts). Simulationsergebnisse zeigen, dass der Rückgang der Hybridfitness hauptsächlich auf viele Geninteraktionen mit geringem Effekt zurückzuführen ist, was darauf hindeutet, dass die Kartierung genetischer Inkompatibilitäten oft schwierig sein wird. Wir stellen fest, dass die Unterbrechung von co-adaptierten Allelensätzen in einer Elternart oft wichtiger ist, um F . zu bestimmen1 Fitness als neuartige negative Wechselwirkungen, die bei Hybriden auftreten. Unsere Studie legt nahe, dass das Verständnis der Struktur epistatischer Netzwerke eine entscheidende Voraussetzung für die Vorhersage hybrider Fitness sein kann.


Prinzipien von Evolution, Ökologie und Verhalten

Kapitel 1. Einführung [00:00:00]

Professor Stephen Stearns: Okay, heute sprechen wir über die Entstehung und Aufrechterhaltung genetischer Variationen und setzen damit unsere Diskussion über zentrale Themen in den Mechanismen der Mikroevolution fort. Der Grund, warum wir daran interessiert sind, ist, dass es keine Reaktion auf die natürliche Selektion geben kann und es keine durch Drift aufgezeichnete Geschichte geben kann, es sei denn, es gibt eine genetische Variation in der Population. Wir müssen also verstehen, woher es kommt, woher es kommt und ob es anhält oder nicht.

Wenn es passieren sollte, dass jedes Mal, wenn eine neue Mutation auftauchte, diese sofort eliminiert wurde, entweder aus zufälligen oder selektiven Gründen, konnte keine Evolution stattfinden. Wenn viel Variation in die Bevölkerung käme und dann ungeheuer lange ohne Sortierung bestehen bliebe, würden wir Muster auf der Erde sehen, die sich völlig von dem unterscheiden, was wir heute sehen. Diese Themen sind also eigentlich zentrale Themen im grundlegenden Teil der evolutionären Genetik, die einen Unterschied in der Evolution ausmachen.

Der Kontext ist also im Grunde dieser. Da die Evolution auf genetischen Veränderungen basiert, müssen wir wissen, woher genetische Unterschiede kommen und die Evolutionsrate von der Menge der genetischen Variation abhängt, die in der Population verfügbar ist, also müssen wir wissen, was die Variation aufrechterhält. Wenn Sie fünfzig, sechzig Jahre zurückgehen würden, was wir heute als die klassische Sichtweise betrachten&8211denken Sie daran, die klassische Ansicht ist ein sich bewegendes Zeitfenster&8211zu diesem Zeitpunkt dachte man, es gäbe nicht viel genetische Variationen da draußen und dass die Evolution tatsächlich durch die Geschwindigkeit begrenzt war, mit der genetische Variationen geschaffen wurden.

Seit 1965, mit der Entdeckung von Protein-Isozymen, und besonders jetzt, seit der Entdeckung von Wegen, DNA sehr billig zu sequenzieren, wissen wir, dass dies nicht stimmt. Es gibt eine enorme Menge an genetischen Variationen in der Natur, und ich werde Ihnen heute Morgen etwas davon zeigen. So seit etwa 1975, 1980, aufgrund einer Reihe von Studien, einige von ihnen über die Galapagos-Finken, einige über die Guppys in Trinidad, einige über Moskitofische auf Hawaii, einige über die reagierten Fischpopulationen der Welt Um gefischt zu werden, wissen wir, dass die Evolution sehr schnell sein kann, wenn eine starke Selektion auf große Populationen mit vielen genetischen Variationen einwirkt.

Werden also wirklich die Evolutionsrate und zum Beispiel das Thema Klimawandel und globale Erwärmung alle Arten auf der Erde in der Lage sein, sich schnell genug anzupassen, um trotz des anthropogenen Wandels auf dem Planeten zu bestehen? 8211Dieses Problem wird direkt von den Dingen angesprochen, über die wir heute Morgen sprechen.

Wenn es nicht genug genetische Veränderungen gibt, um beispielsweise die Graslandpopulationen der Welt oder Dinge, die auf Bergen leben, an die Arten von klimatischen Veränderungen anzupassen, denen sie begegnen werden und derzeit ausgesetzt sind, werden sie aussterben. Entweder müssen sie an einen Ort umziehen, der ihnen ähnlich ist, oder sie müssen sich an die veränderten Bedingungen anpassen, denen sie begegnen.

Die Gliederung des heutigen Vortrags ist also im Wesentlichen dies. Mutationen sind der ultimative Ursprung aller genetischen Variationen. Die Rekombination hat einen großen Einfluss auf die Variation. Das bedeutet im Grunde genommen, dass sexuelle Populationen das Potenzial haben, viel variabler zu sein als asexuelle Populationen – es gibt viele genetische Variationen in natürlichen Populationen. Und dann werden wir vier Mechanismen durchgehen, die Variationen in einzelnen Genen aufrechterhalten können, und kurz die Aufrechterhaltung der Variation in quantitativen Merkmalen erwähnen.

Mutationen sind also der Ursprung dieser genetischen Unterschiede, und sie können Veränderungen in der DNA-Sequenz oder Veränderungen in den Chromosomen sein, und in den Chromosomen können sie Veränderungen in der Anzahl der Chromosomen in Form von Chromosomen oder in Aspekten der Chromosomenstruktur sein . Es kann also zu Genduplikationen und so weiter kommen. Die meisten der natürlich vorkommenden Mutationen sind Mutationen, die während der DNA-Replikation auftreten.

Für diejenigen unter Ihnen, die darüber nachdenken, Ärzte zu werden, ist dies wichtig, da die Wahrscheinlichkeit, dass ein Krebs in einem Gewebe auftritt, direkt proportional zur Anzahl der Zellteilungen in diesem Gewebe ist, weshalb Krebs von Epithelzellen viel häufiger ist als Krebs von Zellen, die sich nicht teilen. Sie bekommen nie Krebs in Ihrem Herzmuskel, und Sie bekommen häufig Krebs auf Ihrer Haut, in Ihren Lungen und in der Darmschleimhaut, und das liegt daran, dass jedes mitotische Ereignis ein potenzielles Mutationsereignis ist.

Kapitel 2. Mutationsraten [00:05:32]

Die Arten von DNA-Sequenzmutationen sind Punktmutationen, es kann Duplikationen geben, und auch in den Chromosomen kann es zu Inversionen und Transplacements kommen. Gene können von einem Chromosom zum anderen verschoben werden. Sie können tatsächlich umgedreht werden, sodass sie sich in der entgegengesetzten Leserichtung entlang des Chromosoms befinden. All diese Dinge passieren.

Es gibt gute Gründe zu glauben, dass eine mittlere Mutationsrate optimal ist. Ist die Mutationsrate zu niedrig, können sich die Nachkommen dieses Gens nicht an veränderte Bedingungen anpassen. Wenn sie zu hoch ist, wird die gesamte Ansammlung von Informationen über das, was in der Vergangenheit funktioniert hat, durch Mutation zerstört, was mit Pseudogenen passiert, die nicht exprimiert werden. Daher ist eine mittlere Rate wahrscheinlich optimal.

Nun wird sich ein Gen, das die Mutationsrate kontrolliert, in einem asexuellen Organismus viel leichter entwickeln als in einer sexuellen Spezies, weil die sexuelle Rekombination das Gen zum Nutzen des Prozesses entkoppelt. Lassen Sie mich das veranschaulichen.

Angenommen, ich bin in einen Prozess verwickelt, den Greg kontrollieren möchte, und wir haben eine bestimmte Zeit, in der wir dies tun können, und er beschließt, dass er es mit mir in einem Bus machen wird nach New York. Wir gehen runter zum Busbahnhof und wegen der Rekombination steigt er in einen Bus und ich in einen anderen. Er verliert seine Chance, mich zu kontrollieren, einfach weil ich jetzt in einem anderen Bus fahre.

Das ist die Wirkung der Rekombination auf die Gene. Rekombination, anstatt mich auf dem gleichen Chromosom zu halten, auf dem Greg und ich waren, wird mich tatsächlich in einen anderen Körper bringen. Okay? In einem sexuellen Organismus wird das Gen, das die Mutationsrate steuert, von den Genen getrennt, deren Mutationen es möglicherweise zu kontrollieren versucht, und deshalb erfinde ich, obwohl ich auf meiner Fahrt nach New York einen großartigen Prozess erfinde, von dem Greg profitieren würde, er ist jetzt davon distanziert und kann nicht von meinen Anpassungen profitieren.

Es ist also viel plausibler, dass wir Gene sehen werden, die die Entwicklung von Mutationsraten in Organismen wie Bakterien und Viren kontrollieren, als dass wir Mutationen sehen werden, die die Entwicklung von Mutationen in uns kontrollieren. Es gibt einige Gründe zu der Annahme, dass es bei ihnen eine schwache Selektion gibt, aber sie ist nicht so stark wie bei Bakterien. Und interessanterweise können Sie bei Bakterien eine experimentelle Evolution durchführen und zeigen, dass sich die Mutationsrate je nach den Umständen, denen Sie die Bakterien aussetzen, nach oben oder unten entwickelt.

Dies sind einige repräsentative Mutationsraten, und es ist gut, einen allgemeinen Rahmen zu haben, um darüber nachzudenken, wie häufig eine Mutation ist. Die Mutationsrate pro Nukleotid in der RNA beträgt also etwa 10 –5, in der DNA sind es 10 –9. Wenn Sie also beginnen, sich in einer RNA-Welt zu entwickeln, und Sie die Mutationsrate senken möchten, weil Ihre Informationen erodiert werden und Sie es irgendwie schaffen, DNA als Ihr Molekül statt RNA zu entwickeln, können Sie sehen, dass Sie in der Lage wären, es aufzunehmen vier Größenordnungen dabei. Das liegt nur daran, dass die DNA stabiler ist.

DNA ist ein bemerkenswert stabiles Molekül. Es ist möglich, DNA aus fossilen Knochen zu gewinnen. Svante Paabo steckt mitten in einem Projekt zur Sequenzierung des Genoms des Neandertalers. Er hat bereits bedeutende Teile der Neandertaler-Sequenz. DNA ist also nur ein bemerkenswert stabiles Molekül. Die Mutationsrate pro Gen in der DNA beträgt etwa eins zu einer Million, also ist dies wie pro Meiose. Die Mutationsrate pro Merkmal beträgt etwa 10 -3 bis 10 -5 . Die Rate pro prokaryontischem Genom beträgt etwa 10 -3 und pro eukaryontischem Genom liegt sie zwischen 0,1 und 10.

Ich habe einmal einen wirklich großartigen Vortrag von einem Typen namens Drake gesehen, Frank Drake, von NIH&8211das war wie bei einem großen internationalen Meeting&8211Drake geht zur Tafel und schreibt 10 -3 an die Tafel, die er abgeben wird über Mutationsraten bei Prokaryoten sprechen. Er spricht 45 Minuten lang über diese Zahl, keine PowerPoints, sonst nichts, er spricht nur sehr lebhaft darüber, dass fast alle Viren und Bakterien ungefähr auf diese Mutationsrate pro Generation pro Genom konvergiert zu sein scheinen, was hübsch ist starke Beweise dafür, dass es eine optimale Rate ist, bei der Tausende von Arten sich dieser Rate angenähert haben.

Und ich fragte ihn, wie es dazu kam, dass er diesen großartigen Vortrag ohne Dias gehalten hat, und er sagte, er habe sie im Flugzeug verloren, und das sei ungefähr zehn Mal zuvor passiert, und es war ein so großartiger Vortrag ohne Dias, dass er gerade komplett umgestellt. Also habe ich vor ein paar Jahren, eigentlich Anfang letzten Jahres in diesem Kurs, versucht, Vorträge ohne PowerPoints zu halten. Neunzig Prozent der Klasse mochten es nicht und zehn Prozent der Klasse mochten es. Deshalb erhalten Sie immer noch PowerPoints. Okay?

Wie hoch ist nun Ihre Mutationsrate? Nun, jeder von euch hat ungefähr vier Mutationen in euch, die eure & #8211neuen Dinge, die eure Eltern nicht hatten, und ungefähr 1,6 davon sind schädlich. Das ist also etwas, das immer vor sich geht. Und wir sind ungefähr 100 im Raum, das heißt, es sitzen hier im Klassenzimmer ungefähr 150 neue, schädliche Mutationen, die einzigartig in dieser Generation sind.

Wo sind sie passiert? Nun, sie traten bei Männern fünfzigmal häufiger auf als bei Frauen. Und dafür gibt es gute biologische Gründe. Es gibt viel mehr Zellteilungen zwischen der Bildung einer Zygote und der Produktion eines Spermiums als zwischen der Bildung einer Zygote und der Produktion einer Eizelle. In der menschlichen Entwicklung und in der Säugetierentwicklung hört die Eiproduktion im dritten Monat der Embryonalentwicklung so gut wie auf, zu diesem Zeitpunkt hatten alle Frauen in diesem Raum etwa sieben Millionen Eizellen in ihren Eierstöcken.

Seitdem hat die Eizellenatresie, also das Abtöten von Eizellen, die Zahl der Eizellen in Ihren Eierstöcken um fast sieben Millionen reduziert. Als Sie mit der Menstruation begannen, hatten Sie ungefähr 1500 Eizellen in Ihren Eierstöcken. Sie sind von sieben Millionen auf 1500 gesunken. Als Sie geboren wurden, waren Sie von sieben Millionen auf eine Million gesunken, und Sie hatten sechs Millionen davon verloren, bevor Sie überhaupt geboren wurden. Es scheint ein Qualitätskontrollmechanismus zu sein, der sicherstellt, dass die überlebenden Eizellen genetisch in einem wirklich guten Zustand sind.

Es gibt also sehr, sehr unterschiedliche Arten von Biologie, die die Produktion von Eiern und Spermien beeinflussen. Weibchen haben einen Mutationsscreen, den Männchen nicht haben. Das Ergebnis davon ist, dass es mehr Mutationen in den Spermien älterer Männer gibt, die sie länger gelebt haben. Jeder, der in die Partnerwahl einsteigen möchte und welche Fortpflanzungsstrategien sich aus dieser einfachen Tatsache ergeben sollten, ist willkommen, einen Artikel darüber zu schreiben, der es in der Literatur gibt. Okay? Nicht sehr PC, aber es ist sehr biologisch.

Kapitel 3. Rekombination [00:13:57]

Okay, Rekombination. Was macht die Rekombination mit dieser Mutationsvariation, die sich in Populationen aufbaut? Angenommen, wir hätten zehn Gene, und jedes dieser Gene hat zwei Allele, und jedes davon befindet sich auf einem anderen Chromosom. Das würde bedeuten, dass wir, wenn wir nur diese zehn Gene auf diesen zehn Chromosomen betrachten, 3-10 verschiedene Zygoten erhalten könnten. Kann mir jemand sagen warum?

Student: [Unverständlich]

Professor Stephen Stearns: Wie viele Genotypen gibt es für das erste Gen? Wie viele verschiedene Kombinationen von Aa gibt es? Drei: AA, Aa, aa. Es gibt also drei Dinge, die das erste Gen tun kann. Es gibt drei Dinge, die das zweite Gen tun kann. Es gibt drei Dinge, die das dritte Gen tun kann. Und es gibt zehn Gene. Also multiplizieren wir sie, um die Anzahl der verschiedenen Kombinationen zu erhalten, und wenn sie unabhängig auf verschiedenen Chromosomen sortieren, führt dies zu 59.000 verschiedenen Zygoten.

Wenn wir nun ein echtes eukaryotisches Genom hätten, das freie Rekombination hat, was wir nicht haben, und unbegrenztes Überqueren, was wir nicht haben, dann beträgt die Anzahl der möglichen Zygoten ungefähr 3 15.000 oder 3 50.000, irgendwo dazwischen, diese Größenordnung. Nun, die Anzahl der fundamentalen Teilchen im Universum beträgt nur 10 131 . Wir sprechen von Zahlen, die einfach unvorstellbar groß sind. Das bedeutet, dass im gesamten Verlauf der Evolution die Anzahl der genetischen Möglichkeiten, die nur in Ihnen sitzen, nie realisiert wurde. Es gibt einen großen Teil des genetischen Raums, der unerforscht bleibt, einfach weil es auf dem Planeten nicht genug Zeit gab, um so viele Organismen zu leben.

Nun, wie können Sie sehen, dass dies eine freie Rekombination mit einem unabhängigen Chromosomensortiment wäre. Das macht es einfacher, als wenn es überkreuzt wird, weil das Überkreuzen häufiger geschieht, je weiter Gene auf einem Chromosom voneinander entfernt sind, und es passiert nicht sehr oft, wenn sie nahe beieinander liegen. Es gab also eine Evolution der Chromosomenzahl vieler Arten.

Und ich habe Ihnen zuvor von Ascaris erzählt. Ascaris ist ein Nematode, der im Darm von Wirbeltieren lebt. Es gibt eine Ascaris, die in Hunden lebt, es gibt eine Ascaris, die in uns lebt, und sie hat nur ein Chromosom. Das ist also eine gewisse Grenze, Dinge mit einem Chromosom. Es gibt Arten mit Hunderten von Chromosomen. Zuckerrohr hat glaub ich etwa 110 Chromosomen, so ähnlich.

So entwickelt sich die Chromosomenzahl der Spezies selbst, und sie kann sich ziemlich dynamisch entwickeln. Es gibt tatsächlich einige Populationen innerhalb einer einzigen Art, die eine andere Chromosomenzahl haben als andere Populationen innerhalb dieser Art, und wenn sich Individuen dieser beiden Populationen treffen und sich paaren, geraten die Nachkommen aufgrund dieser unterschiedlichen Chromosomenzahl oft in Entwicklungsschwierigkeiten . Es gibt so einen, äh, Kontrast bei Hausmäusen in Dänemark. Es gibt eine Stelle, an der es in Dänemark eine Art Hybridzone gibt, und die Hausmäuse auf einer Seite der Hybridzone haben Schwierigkeiten–äh, sie gehören zur gleichen Art, aber sie haben nur unterschiedliche Chromosomenzahlen–und sie haben Schwierigkeiten, mit den Hausmäusen auf der anderen Seite dieser Hybridzone umzugehen.

Der Unterschied in der Chromosomenzahl scheint bei den Hausmäusen während der letzten Eiszeit entstanden zu sein, und sie haben Nordeuropa von verschiedenen Orten aus neu besiedelt. Einige von ihnen kamen aus Spanien. Einige von ihnen kamen aus Griechenland. Sie kamen in Dänemark zusammen und stießen auf Probleme.

Okay, jetzt erzeugt Crossing-Over auch viel genetische Vielfalt. Und das Ausmaß der Überkreuzung kann angepasst werden. Inversionen blockieren das Überqueren. Man nimmt ein Stück Chromosom und dreht es um, so dass in der Mitte des Chromosoms die Gensequenzen vertauscht sind und in diesem Abschnitt des Chromosoms die Inversion mechanische Schwierigkeiten verursacht. Es verändert tatsächlich die Form der Chromosomen, wenn sie nebeneinander angeordnet sind, und verhindert das Überkreuzen während der Meiose.

Dies ist eine Möglichkeit, eine Reihe von Genen zu nehmen, die zufällig wirklich hilfreiche Interaktionen miteinander haben, und sie zu einer Kombination zu verbinden, damit sie nicht rekombinieren. Das ist passiert, und es wird beispielsweise für die Evolution einiger Insekten als wichtig angesehen.

Jetzt können wir das mentale Spiel spielen und uns fragen, was in einer sexuellen Population passieren würde, wenn wir die Mutation einfach abschalten? Wir können es natürlich nicht wirklich tun. Aber wie lange würde es dauern, bis wir überhaupt bemerken würden, dass die Evolution ausgeschaltet war, wenn wir nur die Geschwindigkeit beobachten würden, mit der sich diese Population entwickelt?

Und die Antwort darauf ist irgendwie interessant. Wir könnten einen Zauberstab über eine mäßig große sexuelle Population schwenken, die Mutation vollständig abschalten, und der Einfluss der Rekombination auf die bestehende genetische Vielfalt in dieser Population würde so viele neue unterschiedliche Kombinationen von Genen schaffen, dass es ungefähr 1000 Generationen dauern würde, bis wir dies tun würden sogar bemerken, dass die Mutation ausgeschaltet wurde.

Denken Sie also an den Anfang der Vorlesung zurück. Ich sagte, Mutation ist der Ursprung aller genetischen Vielfalt und das stimmt. Aber sobald Mutation und Evolution eine Weile im Gange sind, baut sich in Populationen so viel genetische Vielfalt auf, dass man Mutation und Mutation tatsächlich abschalten kann – und die Evolution wird noch eine ganze Weile weitergehen. Nach 1000 Generationen geht ihm die Puste aus und hört auf, aber es dauert eine ganze Weile.

Kapitel 4. Genetische Variation beim Menschen [00:20:43]

Okay, also woher die genetische Veranlagung kam, woher die genetische Variation kam und wie viel es gab, war ein riesiges Problem und verursachte etwa fünfzig Jahre lang eine Menge Forschung und Kontroversen. Vor 1965 gab es das Konzept eines Wildtyps. Nach 1965 gab es ein wirklich gutes Genom, und dann gab es ein paar Mutationen.

Nach 1965, mit der Elektrophorese, dem Einfluss von Clement Markerts Arbeit und Dick Lewontin und seinem Kollegen Hubby, haben wir erkannt, dass es viele molekulare Variationen gibt. Dieses Konzept, dass jede Art einen bestimmten Genomtyp hat, ist nicht mehr haltbar. Es gibt einfach eine enorme Anzahl von verschiedenen Arten von Genomen da draußen. Seit 1995 hatten wir viele DNA-Sequenzvariationen und jetzt haben wir Genomik.

Daher möchte ich den Einfluss der Genomik mit etwas veranschaulichen, das erst in den letzten vier Jahren möglich wurde. Das HapMap-Projekt wurde nach der Sequenzierung des menschlichen Genoms durchgeführt, und die Motivation bestand darin, Krankheiten mit gängigen genetischen Varianten in Verbindung zu bringen. Das Ergebnis dieser Bemühungen ist übrigens, dass Gene normalerweise nicht viel ausmachen, normalerweise etwa zwei oder drei Prozent der Variation, aber das ist eine andere Geschichte.

Als wir also das menschliche Genom hatten, war es im Grunde klar, dass wir dann nach Stellen in Genomen suchen konnten, die einzelne Nukleotide hatten, die unterschiedlich waren. Dazu untersuchte das HapMap-Projekt für 269 Individuen etwa 10.500 Kilobyte lange Regionen des menschlichen Genoms. Das sind also 10.500.000 Basen für jeden von 269 Individuen. Und sie taten es bei Menschen aus Nigeria, Utah, Peking und Tokio. Und sie entdeckten, dass unser Genom in Blöcken angeordnet ist.

In jedem Block, in jedem, sagen wir mal, selten rekombinierenden DNA-Abschnitt gibt es etwa 30 bis 70 einzelne Nukleotid-Polymorphismen, und das bedeutet, dass Sie einen Genchip entwerfen könnten, nur um genug davon aufzunehmen, um eine Person als zu markieren mit diesem speziellen DNA-Block. Okay? Jetzt gibt es also diese Genchips, und wir haben entdeckt, dass es einige SNPs gibt, die mit Krankheiten in Verbindung gebracht werden. Wir können sehen, dass es Teile des Genoms gibt, die Signaturen einer kürzlichen Selektion aufweisen. Dies ist eine interessante Literatur.

So sieht ein kleiner Ausschnitt unseres Chromosoms 19 aus. Okay? Dies ist also die Position entlang des Chromosoms, beginnend bei 40.000.000 und bis zu 50.000.000 Basenpaaren. Die kleinen schwarzen Punkte sind alle Gene, die sich in diesem Abschnitt des Chromosoms befinden, und mithilfe der Einzelnukleotid-Polymorphismen können Sie Personen mit einem DNA-Segment identifizieren, das nicht sehr häufig rekombiniert. Und Sie werden feststellen, dass sie tatsächlich über Stellen aufgereiht sind, an denen die Rekombinationsrate ziemlich hoch ist. Sie können also hier in diesem oberen Diagramm Brüche sehen, die Stellen zeigen, an denen die Rekombinationsrate ziemlich hoch ist.

Denken Sie also daran, dass dies über das gesamte Genom, alle unsere 23 Chromosomen, durchgeführt wurde. Ich zeige Ihnen hier nur einen winzigen Teil eines Chromosoms, und es gibt tatsächlich 650.000 dieser Blöcke, die jetzt in unserem Genom identifiziert wurden.

Drei Jahre später geht dann eine Gruppe los und nimmt 928 Menschen aus 51 Populationen und schaut sich an, wie viel Haplotyp-Vielfalt es gibt. Denken Sie daran, ein Haplotyp ist ein Block, der einige spezifische Nukleotid-Polymorphismen enthält. Die Y-Achse hat hier 650.000 Einträge. Natürlich verschmelzen sie alle miteinander, es ist schwer, sie zu sehen. Auf der X-Achse sind 928 Personen angeordnet. Dies ist ein Beispiel für die genetische Vielfalt des Menschen auf dem Planeten. Sie können sehen, es gibt ziemlich viel. Sie können verschiedene Farben sehen. Okay?

Wenn Sie dies nun nehmen und dann die Werkzeuge der phylogenetischen Analyse verwenden, um zu fragen, welche Art von historischer Struktur in diesem Datensatz vorhanden ist, erhalten Sie dies. Sie bekommen eine Gruppe in Afrika. Sie können die Entstehung der Menschheit aus Afrika sehen, dies soll vor etwa 100.000 Jahren passiert sein, und dann erhalten Sie eine sehr, sehr schöne genetische Spur unserer Expansion auf der ganzen Welt.

Wir machten eine Weile Pause im Nahen Osten, bevor wir ausbrachen. Wir waren bis vor etwa 50.000 Jahren im Nahen Osten, und dann gab es eine Gruppe, die nach Europa ging, und andere Gruppen haben sich dann davon abgespalten und sind nach Asien aufgebrochen. Und vor ungefähr 40.000 Jahren gingen Menschen nach Papua-Neuguinea und Australien, und wahrscheinlich vor etwa 15 bis 20.000 Jahren machte sich eine Gruppe von Menschen auf den Weg über die Bering-Gerade nach Nordamerika, um Indianer zu werden, und dann eine weitere Gruppe in Ostasien diversifiziert. Es gibt also eine riesige Menge an Informationen in der Geschichte der genetischen Variation.

Kapitel 5. Die Aufrechterhaltung genetischer Variation [00:26:52]

Ich möchte Ihnen jetzt vier allgemeine Gründe nennen, warum so viele genetische Variationen in jeder Population aufrechterhalten werden könnten. Wenn Sie in das Lehrbuch schauen, werden Sie feststellen, dass es auch in Wildpopulationen praktisch jeder Art eine enorme genetische Variation gibt, genau wie beim Menschen. Beim Menschen wird es zufällig besser analysiert als bei fast jeder anderen Spezies. Aber so etwas kann jetzt für jede Spezies auf der Erde getan werden, und es wird immer billiger und billiger, dies zu tun.

Selektion und Drift können also beide die Aufrechterhaltung genetischer Variation erklären. Und in der Evolutionsgenetik gab es lange Zeit einen Streit darüber, ob das, was wir sahen, durch Selektion oder Drift erklärt wurde. Es scheint keine produktive Frage zu sein. Es ist in jedem konkreten Fall äußerst schwierig zu beantworten, ob das Muster, das Sie sehen, auf eine Vorgeschichte der natürlichen Auslese oder auf eine Vorgeschichte der Drift zurückzuführen ist. Beide sind in der Lage, einige Muster zu erzeugen, und diese Muster überlappen sich.

Wenn Sie also einen ganz bestimmten Fall nehmen und ihn im Detail studieren, können Sie der Auswahl oder dem Driften eine führende Rolle zuweisen. Sie können beispielsweise eine Selektionssignatur in einem Teil eines menschlichen Chromosoms finden, die darauf hinweist, dass dort ein Gen vorhanden ist, das möglicherweise von einer bestimmten Krankheit betroffen war, die durchgeführt wurde. Aber die allgemeine Antwort für alle Arten auf dem Planeten, ob Selektion oder Drift wichtiger ist, ist wahrscheinlich unrealistisch. Es ist wahrscheinlich keine fruchtbare Forschungsanstrengung, diese Frage zu beantworten.

Hier sind also die Situationen, die genetische Variation im Prinzip aufrechterhalten können, es gibt vier davon. Es kann ein Gleichgewicht zwischen Mutation und Drift geben, es kann ein Gleichgewicht zwischen Mutation und Selektion geben, es kann Heterosis oder Überdominanz geben und es kann eine negative Frequenzabhängigkeit geben. Also werde ich diese jetzt durchgehen und Ihnen ein Gefühl dafür geben, wie das Denken bei jedem von ihnen funktioniert. Dabei werden wir uns mit Gleichgewichten befassen, und es gibt tatsächlich andere Wege, sich der Analyse zu nähern, aber der Gleichgewichtsansatz ist derjenige, der es Ihnen ermöglicht, dies mit einfacher Algebra statt mit komplizierten Computermodellen zu tun. Wir tun es aus mathematischen Gründen.

Wir tun dies auch, weil die Zeiträume, in denen die Dinge im Gleichgewicht sind, ziemlich lang sein können, verglichen mit denen, in denen sie sich dynamisch ändern, dies scheint eine Botschaft der Evolution zu sein, aber in Bezug auf diese spezielle Frage der Aufrechterhaltung von genetische Variation, wir wissen nicht wirklich viel über diese Perioden. Die Selektion kann hin und her gehen. Populationen können stagnieren, wenn Dinge in ihnen vor sich gehen. Diese Frage ist wirklich ungelöst.

Wir wissen, dass wir in Bezug auf unsere Immungene bestimmte Polymorphismen mit Schimpansen teilen. Diese scheinen sich im Hinblick auf die Krankheitsresistenz entwickelt zu haben, bevor Menschen und Schimpansen vor etwa fünf bis sechs Millionen Jahren entstanden sind. Diese genetische Variation ist also mit Sicherheit fünf bis sechs Millionen Jahre alt. Wir haben nicht allzu viele Fälle, in denen wir das wissen, aber es könnte noch viele weitere geben, die nur unentdeckt sind.

Eine kleine Terminologie. Die Fixierungswahrscheinlichkeit einer Mutation ist die Wahrscheinlichkeit, dass sie sich ausbreitet und in der Population fixiert wird. Das entspricht seiner Häufigkeit zu jedem Zeitpunkt. Die Fixierzeit gibt an, wie lange es dauert, in Generationen fixiert zu werden. Und ich habe diese Ideen früher an die Tafel geschrieben, und ich würde gerne darauf zurückkommen, weil ich gerne in einer Minute darauf Bezug nehmen möchte.

Wenn dies hier die Frequenz ist, kann sie auf der Y-Achse von 0 bis 1 gehen, und wenn dies hier Zeit ist, können dies viele tausend Generationen sein. Und das Schicksal der meisten neutralen Allele, wenn sie in die Population kommen, wird für kurze Zeit an Häufigkeit zunehmen und dann wieder verschwinden. Sie haben eine geringe Wahrscheinlichkeit, fixiert zu werden, da sie bei ihrem ersten Auftreten sehr selten sind und die Wahrscheinlichkeit einer eventuellen Fixierung direkt ihrer Häufigkeit entspricht. In einer großen Population verschwinden also die meisten Mutationen. Aber ab und zu driftet man durch, und wenn es die Frequenz 1.0 erreicht, ist es behoben. Okay?

Die Fixierungswahrscheinlichkeit ist also die Wahrscheinlichkeit, dass von allen Mutationen, die auftreten könnten, von denen die meisten abdriften, diese behoben wird, und das ist eine kleine Zahl. Und die Fixationszeit, wie lange es dauert, um fixiert zu werden, ist im Durchschnitt, wie lange es dauert, bis dieser Prozess abläuft. Das ist also die Fixationszeit, und das ist der Durchschnitt vieler solcher Ereignisse. Dieses Bild, das Sie an der Tafel betrachten, soll also wirklich nur ein evokatives Bild sein, kein konkreter, konkreter Zustand. Da es viele, viele verschiedene Gene repräsentiert, kommen sie an allen möglichen Stellen im Genom vor.

Nun, für ein neutrales Allel, wie das, das ich dort skizziert habe, ist die Fixierungsrate genau gleich der Mutationsrate. Das hängt nicht von der Bevölkerungsgröße ab. Die Wahrscheinlichkeit der Fixierung ist, wie gesagt, gleich der aktuellen Frequenz. Für eine neue Mutation, einer dieser Typen hier unten, gleich zu Beginn, das ist 1/2N, das behoben werden muss, und 1-1/2N, das verloren geht. Das bedeutet, dass die meisten von ihnen verloren sind. N ist die Populationsgröße. N ist eine große Zahl.

Da es 2N Kopien des Gens in der Population gibt und wenn mu die Mutationsrate ist, bedeutet dies, dass es in jeder Generation 2mu neue Mutationen gibt, und für jede von ihnen beträgt die Wahrscheinlichkeit der Fixierung 1/2N. Die Fixierungsrate neuer Mutationen beträgt also etwa 2 mu mal 1/2 N, was der Mutationsrate entspricht. Das sind ungefähr 10 -5 bis 10 -6 pro Gen, und das bedeutet, dass die molekulare Uhr einmal alle 100.000 bis einmal alle 1.000.000 Generationen pro neutralem Gen tickt.

Die Fixierungsrate hängt nicht von der Populationsgröße ab, und das liegt daran, dass die Wahrscheinlichkeit, dass eine Mutation in einer Population auftritt, davon abhängt, wie viele Organismen vorhanden sind. Sie können sich all ihre Genome da draußen als ein Netz vorstellen, das ausgebreitet ist, um Mutationen zu fangen –Je größer dann das Netz, desto mehr Mutationen gibt es in einer bestimmten Generation–und das wird genau die Tatsache kompensieren, dass sie länger brauchen, um fix bekommen. Je größer die Bevölkerung, desto länger dauert dieser Prozess. Aber je größer die Bevölkerung, desto mehr davon gehen tatsächlich in die Fixierung über. Diese beiden Dinge kompensieren genau. Okay?

In einer kleinen Population gehen die meisten davon verloren. Die wenigen, die eine Fixierung erreichen, erreichen sie schnell, und in großen Populationen werden mehr neue Mutationen fixiert, aber jede tut dies langsamer. Diese Dinge kompensieren, und die Fixierungsrate hängt nicht von der Populationsgröße ab, wenn Sie das gesamte Genom betrachten. Die Anzahl der über das gesamte Genom fixierten Unterschiede hängt nicht von der Größe der Population ab.

Jetzt gibt es ein technisches Konzept in der Evolutionsgenetik namens effektive Populationsgröße, und das ist die Größe einer zufälligen Paarungspopulation, die sich zeitlich nicht ändert und deren genetische Dynamik mit der der wirklich betrachteten Population übereinstimmen würde. Und so wissen wir, dass es viele Verstöße gegen diese Annahmen gibt. Okay? Populationen haben keine zufällige Paarung. Sie ändern sich in der Zeit ta-da ta-da. Wie nehmen wir eine reale Population und wandeln sie dann in etwas um, das wirklich einfach zu berechnen ist?

Nun, dafür gibt es Methoden. Die Faktoren, die berücksichtigt werden müssen, sind Variationen in der Familiengröße, Inzucht, Variationen in der Populationsgröße und Variationen in der Anzahl jedes Geschlechts, das brütet. Um eine davon zu veranschaulichen, um Ihnen eine Vorstellung von ihren Auswirkungen zu geben, schauen Sie sich Rinder in Nordamerika an.

In Nordamerika gibt es etwa 100.000.000 weibliche Rinder. Sie werden im Durchschnitt von vier Männchen durch künstliche Befruchtung befruchtet. Es gibt also vier Bullen, die 100.000.000 Kühe besamen. Wie groß ist die Population genetisch gesehen? Es ist gerade mal 16. Okay? Durch die Beschränkung eines Geschlechts auf eine sehr kleine Zahl haben wir einen Weg eingeschränkt, den die Gene durchlaufen können, um zur nächsten Generation zu gelangen. Und indem wir die männliche Seite so klein gemacht haben, haben wir die Wahrscheinlichkeit, dass ein Gen nach einem solchen Prozess repariert wird, verzerrt.

Diese männliche Seite ist eine wirklich kleine Population. Es überwiegt also völlig die Tatsache, dass es dort 100.000.000 Frauen gibt. Denn wenn Sie darüber nachdenken, jedes Mal, wenn eines dieser Gene durch eine Frau geht und in ein Baby eindringt und in der nächsten Generation aufwächst, wird es durch die männliche Seite der Bevölkerung zurückgehen–richtig?–wie Sie durch die Generationen gehen. Und diese Formeln, die entwickelt wurden, geben uns die Möglichkeit, diese komplexe Situation zu nehmen und eine schnelle und nützliche Berechnung darüber anzustellen, wie wir mit der genetischen Drift bei Rindern in Nordamerika rechnen können. Im Grunde sind sie eine kleine Population.

Das ist also die Grundlage einer Mutations-Drift-Balance. Das Ausmaß der genetischen Variation in einer Population in einem Mutations-Drift-Gleichgewicht ist nur eine Momentaufnahme der Gene, die sich durch sie bewegen. Wenn ich zu diesem Diagramm zurückkehren würde und mehr Gene in diesen Prozess einbeziehen würde, und ich Sie bitten würde, zu einem bestimmten Zeitpunkt eine Probe aus einer Population zu nehmen, würden Sie die Probe irgendwann nehmen Zeit und Sie würden mir sagen, wie viele Gene wir haben, so viele durchlaufen wir. Okay?

Nun ist die zweite Möglichkeit für einen Mechanismus, der die genetische Variation aufrechterhält, ein Gleichgewicht zwischen Mutation und Selektion. Mutation bringt Dinge in die Bevölkerung. Die Auswahl nimmt sie heraus. Wenn wir also eine haploide Population mit N Individuen hatten und wir eine Mutationsrate von mu haben, erhalten wir jede Generation Nmu neue Mutationen. Die Schlüsselidee ist, dass, wenn es ein Gleichgewicht der Mutationsselektion gibt, die Zahl, die eingeht, gleich der Zahl ist, die ausgeht, was diesen Mechanismus dazu bringen würde, die Menge der genetischen Variation in der Population auszugleichen.

Wenn also die mutierten Individuen eine geringere Fitness aufweisen als die Nicht-Mutanten und wenn q die Häufigkeit der Mutanten ist, dann erfolgt die Selektion durch das Herausnehmen von NSq-Mutanten pro Generation. Und im Gleichgewicht, wenn die Zahl, die hereinkommt, gleich der Zahl ist, die herausgeht, ist die Zahl, die hereinkommt, gleich der Zahl, die herausgeht, und das gibt uns eine Gleichgewichtshäufigkeit der Mutationsrate dividiert durch den Selektionskoeffizienten. Es ist ein sehr einfaches Ergebnis.

Und wenn Sie die gleiche Denkweise für eine diploide Population anstellen, erhalten Sie, dass die Gleichgewichtshäufigkeit die Quadratwurzel der Mutationsrate dividiert durch die Selektion für rezessive Populationen ist, und dasselbe wie für haploide für Dominanz. Okay? Es gibt also einige Beispiele dafür.

Es gibt seltene genetische Erkrankungen des Menschen, wie Phenylketonurie, die die Unfähigkeit darstellt, Phenylalanin zu metabolisieren. Es hat eine Häufigkeit von etwa 1 von 200.000, bei Kaukasiern und Chinesen. Es befindet sich wahrscheinlich im Selektionsmutationsgleichgewicht. Es ist mit niedriger Frequenz, aber es ist in einer Population vorhanden. Menschen mit ihm erleiden einen selektiven Nachteil. Es mutiert ständig und kommt zurück, und es wird immer wieder ausgewählt. Das Ergebnis ist Gleichgewicht, okay, und es ist ziemlich selten.

Der dritte Mechanismus, der die Selektion in natürlichen Populationen aufrechterhält, ist ein Gleichgewicht der Selektionskräfte, das heißt, wenn der Heterozygote besser ist als jeder Homozygote. Und es gibt einen klassischen, berühmten Fall, der immer in diesem Zusammenhang diskutiert wird, und es ist interessant, dass er in diesem Zusammenhang immer diskutiert wird, und die Antwort ist, er war schwer zu finden mehr. [Lacht] Okay? Das ist Sichelzellenanämie.

Jetzt ist dies der normale Heterozygote, der für Malaria anfällig ist. Der Heterozygote ist resistent gegen Malaria und der Sichelzell-Homozygot ist anämisch und krank. Und es stellt diese Art von relativer Fitness her. Und tatsächlich, wenn –H hier tatsächlich eine negative Zahl ist. Okay? Die Fitness des Heterozygoten wird also höher sein als die Fitness eines der Homozygoten. Und Sie können dann einstellen, dass die Gleichgewichtsfrequenz diejenige ist, bei der P prime gleich p ist, mit anderen Worten, die Frequenz in der nächsten Generation ist genau dieselbe wie die Frequenz in dieser Generation.

Bei welcher Frequenz passiert das? Nun, es passiert, wenn diese kleinen Gleichungen erfüllt sind. Und das Interessante daran ist, dass der Selektionskoeffizient aus ihnen herausgefallen ist. Die Gleichgewichtshäufigkeit hängt nicht vom Selektionsdruck ab, sondern davon, wie häufig das Gen in einem Heterozygoten exprimiert wird. Es kommt also wirklich auf den heterozygoten Vorteil an.

Jetzt ist die reale Situation komplizierter. Es gibt mehrere solcher Sichelallele. Sie ändern die Frequenz.Die Gleichgewichtsannahme trifft in der Natur nicht wirklich zu, aber sie gibt uns eine grobe Faustregel dafür, wie viel zu erwarten ist, und sobald Menschen mit Sichelzellenanämie aus Gebieten mit Malaria wegziehen, dauert es eine ganze Weile damit dieses Allel aus der Population verschwindet.

Der vierte Mechanismus ist ein Gleichgewicht der Selektionskräfte, so dass zum Beispiel für A2, wenn A2 0 ist, es hier eine hohe Fitness hat, und wenn seine Frequenz ansteigt, sinkt seine Fitness gemäß dieser Gleichung. Nun sind die Frequenzen von A1 entlang dieser Achse gerade umgekehrt. A1 ist hier 1,0 und hier 0. A1 hat niedrige Frequenz –hat niedrige Fitness, wenn es mit hoher Frequenz ist, und hohe Fitness bei niedriger Frequenz. A2 hat hohe Fitness bei niedriger Frequenz niedrige Fitness bei hoher Frequenz. Beide machen es also besser, wenn sie selten sind. Und ich denke, Sie können diesem Diagramm intuitiv entnehmen, dass sie sich im Gleichgewicht nicht mehr ändern, wenn ihre Fitness genau gleich ist.

Nun gibt es einige interessante Beispiele dafür. Eines ist Ronald Fishers klassisches Argument, warum ein 50:50-Geschlechtsverhältnis so verbreitet ist, warum wir in vielen Populationen halb Frauen und halb Männer sehen. Die Abweichungen davon sind interessant. So etwas passiert mit evolutionär stabilen Strategien, und diese sind die Lösung für viele Probleme der evolutionären Spieltheorie. Sie werden unter Umständen auch Nash-Gleichgewichte genannt und sind auch in der Wirtschafts- und Politikwissenschaft von Bedeutung.

Und die enorme genetische Variation im Immunsystem wird aus Gründen der frequenzabhängigen Selektion vermutet, dass krankheitsresistente Gene im Grunde einen Vorteil haben, wenn sie selten sind, denn wenn sie häufig sind, entwickeln sich die Krankheitserreger auf sie. Sie sind mehr oder weniger sitzende Enten, sie sind ein stabiles evolutionäres Ziel.

Aber da sie häufiger werden und sich immer mehr Krankheitserreger auf ihnen entwickeln und diese Organismen immer kränker werden, haben die seltenen einen Vorteil. Und dann, wenn ihre Frequenz zunimmt, passiert der gleiche Prozess der gleiche Prozess, er geht wieder weiter, und nach einer Weile haben Sie Hunderte von Genen, von denen jedes bei niedriger Frequenz vorteilhaft ist und keines davon bei hoher Frequenz Frequenz.

Dies ist also ein sehr wichtiger Mechanismus, der die genetische Variation in natürlichen Populationen, einschließlich unserer eigenen, aufrechterhält. Wenn wir quantitative Merkmale wie das Geburtsgewicht betrachten, ist hier ein klassisches Beispiel. Dies gilt für Babys, die in den 1950er und 1960er Jahren in den Vereinigten Staaten geboren wurden, und dies ist die prozentuale Sterblichkeit für Babys unterschiedlichen Gewichts. Sie können sehen, dass es eine stabilisierende Auswahl gibt, die dazu dient, das Geburtsgewicht bei etwa 7 Pfund zu stabilisieren, und dass es darum herum Variationen gibt. Und Sie fragen sich vielleicht, warum gibt es da Variationen? Warum haben nicht alle Babys das optimale Geburtsgewicht? Es ist so eine wichtige Sache. Und darauf gibt es wirklich zwei Antworten.

Einer ist, dass es zwischen Mutter und Kind und Vater und Mutter evolutionäre Interessenkonflikte darüber gibt, wie viel in das Kind investiert werden sollte, und diese führen zu einigen Variationen. Und es gibt ein Gleichgewicht der Mutationsauswahl. Dies ist also ein Merkmal, das wahrscheinlich durch Hunderte von Genen bestimmt wird, und bei jedem dieser Gene kommen Mutationen in die Population, und bei jedem dieser Gene gibt es eine Mutationsselektionsbilanz, und wenn man das zusammenzählt, über Hunderte von Genen erhalten Sie eine ganze Reihe von Variationen. Natürlich ist ein Teil dieser Variation auch auf Entwicklungseffekte der Umweltvariationen in der Ernährung der Mutter und anderen Teilen ihres physiologischen Zustands während der Schwangerschaft zurückzuführen.

Kapitel 6. Fazit [00:47:03]

Also zusammenfassend. Der Ursprung und die Erhaltung genetischer Variation sind Schlüsselthemen Mutationen sind der Ursprung. Die Rekombination hat enorme Auswirkungen. Es gibt eine enorme Menge an genetischer Variation in natürlichen Populationen. Denken Sie daran, dass Daten aus dem HapMap-Projekt über uns, über Menschen und all die Unterschiede, die Sie bei Einzelnukleotid-Polymorphismen haben, von der Person, die neben Ihnen sitzt, und wie Sie sie mit Menschen teilen, die seither eine ähnliche Vorgeschichte haben Wir kamen aus Afrika.

Wir können die Aufrechterhaltung dieser Variation durch verschiedene Arten von Mechanismen erklären, hauptsächlich für das Gleichgewicht zwischen Mutation und Drift, zwischen Mutation und Selektion und durch eine Art ausgleichender Selektion, entweder Heterosis oder frequenzabhängige Selektion. Und wir denken, dass die Variation in vielen quantitativen Merkmalen – menschliches Geburtsgewicht, menschliche Körpergröße, sportliche Leistung und viele andere Dinge – wahrscheinlich durch das Mutationsselektionsgleichgewicht sowie durch andere Faktoren aufrechterhalten wird. Das nächste Mal werde ich also über die Rolle der Entwicklung in der Evolution sprechen.


Überwachungssystem

Einer der tödlichsten Feinde, mit denen moderne Menschen kämpfen mussten, als sie sich in neue Gebiete vorwagten, war auch der kleinste – neuartige Infektionskrankheiten, gegen die sie keine Immunität hatten. „Krankheitserreger sind eine der stärksten Selektionskräfte auf dem Markt“, sagt Janet Kelso, Bioinformatikerin am Max-Planck-Institut für evolutionäre Anthropologie in Leipzig.

Anfang dieses Jahres identifizierten Kelso und Mitarbeiter einen großen Abschnitt der Neandertaler-DNA – 143.000 DNA-Basenpaare lang – der möglicherweise eine Schlüsselrolle bei der Unterstützung des modernen Menschen bei der Abwehr von Krankheiten gespielt hat. Die Region umfasst drei verschiedene Gene, die Teil des angeborenen Immunsystems sind, einem molekularen Überwachungssystem, das die erste Verteidigungslinie gegen Krankheitserreger bildet. Diese Gene produzieren Proteine, sogenannte Toll-like-Rezeptoren, die den Immunzellen helfen, fremde Eindringlinge zu erkennen und das Immunsystem zum Angriff zu veranlassen.

Der moderne Mensch kann mehrere verschiedene Versionen dieses DNA-Abschnitts haben. Aber mindestens drei der Varianten scheinen von archaischen Menschen zu stammen – zwei von Neandertalern und eine von Denisova-Menschen. Um herauszufinden, was diese Varianten bewirken, durchsuchte Kelsos Team öffentliche Datenbanken, die Unmengen von Genom- und Gesundheitsdaten enthielten. Sie fanden heraus, dass Menschen, die eine der Neandertaler-Varianten tragen, weniger wahrscheinlich mit infiziert sind H. pylori, eine Mikrobe, die Geschwüre verursacht, aber häufiger an Allergien wie Heuschnupfen leidet.

Kelso spekuliert, dass diese Variante die Resistenz der frühen Menschen gegen verschiedene Bakterienarten erhöht haben könnte. Das hätte modernen Menschen bei der Kolonisierung neuer Territorien geholfen. Doch dieser zusätzliche Widerstand hatte seinen Preis. „Der Kompromiss dafür war ein empfindlicheres Immunsystem, das empfindlicher auf nicht-pathogene Allergene reagiert“, sagte Kelso. Aber sie achtete darauf, darauf hinzuweisen, dass dies nur eine Theorie ist. „Zu diesem Zeitpunkt können wir viele Hypothesen aufstellen, aber wir wissen nicht genau, wie das funktioniert.“

Die meisten der im modernen Genom gefundenen Neandertaler- und Denisova-Gene sind mysteriöser. Wissenschaftler haben nur eine vage Vorstellung davon, was diese Gene bewirken, geschweige denn, wie die Neandertaler- oder Denisova-Version unseren Vorfahren geholfen haben könnte. „Es ist wichtig, die Biologie dieser Gene besser zu verstehen, um zu verstehen, welcher Selektionsdruck die Veränderungen antreibt, die wir in heutigen Populationen sehen“, sagte Akey.

Eine Reihe von Studien wie die von Kelso sind derzeit im Gange, die versuchen, Neandertaler- und Denisova-Varianten, die bei heutigen Menschen häufig vorkommen, mit bestimmten Merkmalen wie der Körperfettverteilung, dem Stoffwechsel oder anderen Faktoren in Verbindung zu bringen. Eine Studie mit rund 28.000 Menschen europäischer Abstammung, veröffentlicht in Wissenschaft im Februar archaische Genvarianten mit Daten aus elektronischen Patientenakten abgeglichen. Insgesamt sind Neandertaler-Varianten mit einem höheren Risiko für neurologische und psychiatrische Störungen und einem geringeren Risiko für Verdauungsprobleme verbunden. (Diese Studie konzentrierte sich nicht auf adaptive DNA, daher ist unklar, wie sich die Segmente der archaischen DNA, die Anzeichen von Selektion zeigen, heute auf uns auswirken.)

Derzeit sind viele der für solche Studien verfügbaren Daten auf medizinische Probleme ausgerichtet – die meisten dieser Datenbanken wurden entwickelt, um Gene zu finden, die mit Krankheiten wie Diabetes oder Schizophrenie in Verbindung stehen. Aber einige, wie die UK Biobank, sind viel umfassender und speichern Informationen über das Sehvermögen der Teilnehmer, kognitive Testergebnisse, Bewertungen der psychischen Gesundheit, Lungenkapazität und Fitness. Auch Genetik-Unternehmen, die direkt an den Verbraucher gerichtet sind, verfügen über große, vielfältige Datensätze. 23andMe analysiert beispielsweise die Genetik von Benutzern auf Hinweise auf Abstammung, Gesundheitsrisiko und andere manchmal skurrile Merkmale, z.

Natürlich war nicht die gesamte DNA, die wir von Neandertalern und Denisovanern bekommen haben, gut. Die Mehrheit war wahrscheinlich schädlich. Tatsächlich neigen wir dazu, weniger Neandertaler-DNA in der Nähe von Genen zu haben, was darauf hindeutet, dass sie im Laufe der Zeit durch natürliche Selektion ausgesondert wurde. Forscher interessieren sich sehr für diese Teile unseres Genoms, in denen archaische DNA auffällig fehlt. „Es gibt einige wirklich große Stellen im Genom ohne Neandertaler- oder Denisova-Vorfahren, soweit wir sehen können – ein Prozess entfernt das archaische Material aus diesen Regionen“, sagte Sankararaman. „Vielleicht sind sie für den modernen Menschen funktional wichtig.“


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Bemerkungen:

  1. Lester

    Absolut ja

  2. Lawrence

    Herzlichen Glückwunsch, was sind die richtigen Worte ... genialer Gedanke

  3. Clifford

    Kein schlechtes Thema

  4. Jaecar

    Um über dieses Thema zu sprechen, ist es möglich.

  5. Tearly

    Nach meiner Meinung. Du liegst falsch.



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