stringtranslate.com

Нейтральная сеть (эволюция)

Нейтральная сеть — это набор генов, связанных точечными мутациями , которые имеют эквивалентную функцию или приспособленность . [1] Каждый узел представляет собой последовательность генов, а каждая линия представляет собой мутацию, соединяющую две последовательности. Нейтральные сети можно рассматривать как высокие плоские плато в ландшафте приспособленности . Во время нейтральной эволюции гены могут случайным образом перемещаться по нейтральным сетям и пересекать области пространства последовательностей , что может иметь последствия для надежности и эволюционируемости .

Генетические и молекулярные причины

Нейтральные сети существуют в ландшафтах приспособленности , поскольку белки устойчивы к мутациям. Это приводит к расширенным сетям генов эквивалентной функции, связанных нейтральными мутациями . [2] [3] Белки устойчивы к мутациям, поскольку многие последовательности могут складываться в очень похожие структурные складки . [4] Белок принимает ограниченный ансамбль нативных конформаций, поскольку эти конформеры имеют более низкую энергию, чем развернутые и неправильно свернутые состояния (ΔΔG сворачивания). [5] [6] Это достигается распределенной внутренней сетью кооперативных взаимодействий ( гидрофобных , полярных и ковалентных ). [7] Структурная устойчивость белка является результатом того, что несколько отдельных мутаций оказываются достаточно разрушительными для нарушения функции. Белки также эволюционировали, чтобы избегать агрегации [8] , поскольку частично свернутые белки могут объединяться, образуя большие, повторяющиеся, нерастворимые белковые фибриллы и массы. [9] Имеются доказательства того, что белки демонстрируют отрицательные конструктивные особенности, чтобы уменьшить воздействие мотивов бета-слоев , склонных к агрегации, в своих структурах. [10] Кроме того, есть некоторые доказательства того, что сам генетический код может быть оптимизирован таким образом, что большинство точечных мутаций приводят к схожим аминокислотам ( консервативные ). [11] [12] Вместе эти факторы создают распределение эффектов приспособленности мутаций, которое содержит высокую долю нейтральных и почти нейтральных мутаций. [13]

Эволюция

Нейтральные сети представляют собой подмножество последовательностей в пространстве последовательностей , которые имеют эквивалентную функцию и, таким образом, образуют широкое плоское плато в ландшафте приспособленности . Поэтому нейтральную эволюцию можно визуализировать как популяцию, распространяющуюся из одного набора узлов последовательностей через нейтральную сеть в другой кластер узлов последовательностей. Поскольку большая часть эволюции считается нейтральной, [14] [15] большая доля изменений генов представляет собой движение через обширные нейтральные сети.

Надежность

Каждый круг представляет собой функциональный вариант гена, а линии представляют собой точечные мутации между ними. Светлые области сетки имеют низкую приспособленность , темные области — высокую приспособленность. ( a ) Белые круги имеют мало нейтральных соседей, черные круги — много. Светлые области сетки не содержат кругов, поскольку эти последовательности имеют низкую приспособленность. ( b ) В нейтральной сети прогнозируется, что популяция будет эволюционировать по направлению к центру и от «обрывов приспособленности» (темные стрелки).

Чем больше нейтральных соседей имеет последовательность, тем она более устойчива к мутациям , поскольку мутации с большей вероятностью просто нейтрально преобразуют ее в равнофункциональную последовательность. [1] Действительно, если существуют большие различия между количеством нейтральных соседей различных последовательностей в нейтральной сети, популяция, как предсказывают, будет эволюционировать в направлении этих надежных последовательностей. Иногда это называется циркумнейтральностью и представляет собой движение популяций от обрывов в ландшафте приспособленности . [16]

В дополнение к моделям in silico [17] эти процессы начинают подтверждаться экспериментальной эволюцией цитохрома P450 [18] и B-лактамазы . [19]

Развиваемость

Интерес к взаимодействию между генетическим дрейфом и отбором возник примерно в 1930-х годах, когда теория смещения баланса предположила, что в некоторых ситуациях генетический дрейф может способствовать более поздней адаптивной эволюции. [20] Хотя специфика теории была в значительной степени дискредитирована, [21] она привлекла внимание к возможности того, что дрейф может генерировать скрытые вариации, которые, хотя и нейтральны по отношению к текущей функции, могут влиять на отбор для новых функций ( эволюционируемость ). [22]

По определению, все гены в нейтральной сети имеют эквивалентную функцию, однако некоторые из них могут проявлять беспорядочную активность , которая может служить отправной точкой для адаптивной эволюции в направлении новых функций. [23] [24] С точки зрения пространства последовательностей современные теории предсказывают, что если нейтральные сети для двух различных видов деятельности перекрываются, нейтрально развивающаяся популяция может диффундировать в области нейтральной сети первой деятельности, которые позволяют ей получить доступ ко второй. [25] Это будет иметь место только в том случае, когда расстояние между видами деятельности меньше расстояния, которое может преодолеть нейтрально развивающаяся популяция. Степень взаимопроникновения двух сетей определит, насколько распространена криптическая вариация для беспорядочной деятельности в пространстве последовательностей. [26]

Математическая структура

Тот факт, что нейтральные мутации, вероятно, были широко распространены, был предложен Фризом и Йошидой в 1965 году. [27] Позже Моту Кимура сформулировал теорию нейтральной эволюции в 1968 году [28], а Кинг и Джукс независимо предложили похожую теорию (1969). [29] Кимура вычислил скорость нуклеотидных замен в популяции (т. е. среднее время для одной замены пары оснований в геноме) и обнаружил, что она составляет ~1,8 года. Такая высокая скорость не была бы допустима ни одной популяцией млекопитающих согласно формуле Холдейна . Таким образом, он пришел к выводу, что у млекопитающих должны доминировать нейтральные (или почти нейтральные) мутации нуклеотидных замен ДНК . Он вычислил, что такие мутации происходили со скоростью примерно 0-5 в год на гамету.

Простая карта генотипа-фенотипа.

В последующие годы появилась новая парадигма, которая поместила РНК в качестве молекулы-предшественника ДНК . Принцип первичной молекулы был выдвинут еще в 1968 году Криком [30] и привел к тому, что сейчас известно как Гипотеза Мира РНК [31] . ДНК обнаруживается преимущественно в виде полностью спаренных оснований двойных спиралей, в то время как биологическая РНК является одноцепочечной и часто демонстрирует сложные взаимодействия пар оснований. Это связано с ее повышенной способностью образовывать водородные связи , факт, который вытекает из существования дополнительной гидроксильной группы в сахаре рибозы .

В 1970-х годах Стайн и М. Уотерман заложили основу для комбинаторики вторичных структур РНК . [32] Уотерман дал первое теоретико-графическое описание вторичных структур РНК и связанных с ними свойств и использовал их для создания эффективного алгоритма сворачивания с минимальной свободной энергией (MFE). [33] Вторичную структуру РНК можно рассматривать как диаграмму над N помеченными вершинами с ее парами оснований Уотсона-Крика , представленными как непересекающиеся дуги в верхней полуплоскости. Таким образом, вторичная структура представляет собой каркас , имеющий много последовательностей, совместимых с ее подразумеваемыми ограничениями спаривания оснований. Позже Смит и Уотерман разработали алгоритм, который выполнял локальное выравнивание последовательностей. [34] Другой алгоритм прогнозирования для вторичной структуры РНК был дан Нуссиновым [35] Алгоритм Нуссинова описывал задачу сворачивания над двухбуквенным алфавитом как задачу оптимизации планарного графа, где величина, которую необходимо максимизировать, является числом соответствий в строке последовательности.

В 1980 году Хауэлл и др. вычислили производящую функцию всех складок последовательности [36], в то время как Д. Санкофф (1985) описал алгоритмы выравнивания конечных последовательностей, предсказания вторичных структур РНК (складывания) и реконструкции протопоследовательностей на филогенетическом дереве. [37] Позднее Уотерман и Темпл (1986) разработали алгоритм динамического программирования (DP) с полиномиальным временем для предсказания общей вторичной структуры РНК . [38] В то время как в 1990 году Джон Маккаскилл представил алгоритм DP с полиномиальным временем для вычисления полной равновесной функции распределения вторичной структуры РНК. [39] Это изменило доминирующее вычисление складок РНК с отображения последовательности в конкретную трехмерную структуру на отображение последовательности в целый взвешенный ансамбль структур, что сглаживает приспособленность РНК, которая зависит от последовательности через складывание, способствуя созданию более близких к нейтральным сетей.

М. Цукер реализовал алгоритмы для вычисления вторичных структур MFE РНК [40] на основе работ Нуссинова и др. [35], Смита и Уотермана [34] и Штудницкой и др. [41]. Позднее Л. Хофакер (и др., 1994), [42] представил пакет Vienna RNA , программный пакет, который интегрировал сворачивание MFE и вычисление функции распределения, а также вероятности спаривания оснований.

Питер Шустер и В. Фонтана (1994) переместили фокус в сторону последовательностей к структурным картам ( генотип-фенотип ). Они использовали алгоритм обратного сворачивания, чтобы получить вычислительные доказательства того, что последовательности РНК, имеющие одинаковую структуру, распределены случайным образом в пространстве последовательностей . Они наблюдали, что общие структуры могут быть получены из случайной последовательности всего за несколько мутаций. Эти два факта привели их к выводу, что пространство последовательностей, по-видимому, пронизано нейтральными сетями ближайших соседних мутантов, которые сворачиваются в одну и ту же структуру. [43]

В 1997 году C. Reidys Stadler и Schuster заложили математические основы для изучения и моделирования нейтральных сетей вторичных структур РНК . Используя модель случайного графа, они доказали существование порогового значения для связности случайных подграфов в конфигурационном пространстве, параметризованном λ, долей нейтральных соседей. Они показали, что сети связаны и просачиваются в пространство последовательностей, если доля нейтральных ближайших соседей превышает λ*, пороговое значение. Ниже этого порога сети разбиваются на самый большой гигантский компонент и несколько более мелких. Ключевые результаты этого анализа касались пороговых функций для плотности и связности для нейтральных сетей, а также гипотезы пространства форм Шустера. [ 43] [44] [45]

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ ab van Nimwegen, E; Crutchfield, JP; Huynen, M (17 августа 1999 г.). «Нейтральная эволюция мутационной устойчивости». Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 96 (17): 9716–20. arXiv : adap-org/9903006 . Bibcode : 1999PNAS...96.9716V. doi : 10.1073/pnas.96.17.9716 . PMC  22276. PMID  10449760 .
  2. ^ Taverna, DM; Goldstein, RA (18 января 2002 г.). «Почему белки так устойчивы к мутациям сайтов?». Журнал молекулярной биологии . 315 (3): 479–84. doi :10.1006/jmbi.2001.5226. PMID  11786027.
  3. ^ Tokuriki, N; Tawfik, DS (октябрь 2009 г.). «Эффекты стабильности мутаций и эволюционируемость белков». Current Opinion in Structural Biology . 19 (5): 596–604. doi :10.1016/j.sbi.2009.08.003. PMID  19765975.
  4. ^ Meyerguz, L; Kleinberg, J; Elber, R (10 июля 2007 г.). «Сеть потока последовательностей между белковыми структурами». Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 104 (28): 11627–32. Bibcode : 2007PNAS..10411627M. doi : 10.1073/pnas.0701393104 . PMC 1913895. PMID  17596339 . 
  5. ^ Karplus, M (17 июня 2011 г.). «За диаграммой складчатой ​​воронки». Nature Chemical Biology . 7 (7): 401–4. doi :10.1038/nchembio.565. PMID  21685880.
  6. ^ Tokuriki, N; Stricher, F; Schymkowitz, J; Serrano, L; Tawfik, DS (22 июня 2007 г.). «Эффекты стабильности мутаций белков, по-видимому, распространяются повсеместно». Journal of Molecular Biology . 369 (5): 1318–32. doi :10.1016/j.jmb.2007.03.069. PMID  17482644. S2CID  24638570.
  7. ^ Шахнович, BE; Дидс, E; Делиси, C; Шахнович, E (март 2005 г.). «Структура белка и эволюционная история определяют топологию пространства последовательностей». Genome Research . 15 (3): 385–92. arXiv : q-bio/0404040 . doi :10.1101/gr.3133605. PMC 551565 . PMID  15741509. 
  8. ^ Монселье, Э.; Чити, Ф. (август 2007 г.). «Предотвращение амилоидоподобной агрегации как движущая сила эволюции белков». EMBO Reports . 8 (8): 737–42. doi :10.1038/sj.embor.7401034. PMC 1978086. PMID  17668004 . 
  9. ^ Fink, AL (1998). "Агрегация белков: складывающиеся агрегаты, тельца включения и амилоид". Folding & Design . 3 (1): R9-23. doi : 10.1016/s1359-0278(98)00002-9 . PMID  9502314.
  10. ^ Ричардсон, Дж. С.; Ричардсон, Д. К. (5 марта 2002 г.). «Естественные белки бета-листа используют отрицательный дизайн, чтобы избежать агрегации от края к краю». Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 99 (5): 2754–9. Bibcode : 2002PNAS...99.2754R. doi : 10.1073/pnas.052706099 . PMC 122420. PMID  11880627 . 
  11. ^ Мюллер, ММ; Эллисон, Дж. Р.; Хонгдилоккул, Н.; Гайон, Л.; Каст, П.; ван Гунстерен, В. Ф.; Марльер, П.; Хильверт, Д. (2013). «Направленная эволюция модельного первичного фермента дает представление о развитии генетического кода». PLOS Genetics . 9 (1): e1003187. doi : 10.1371/journal.pgen.1003187 . PMC 3536711 . PMID  23300488. 
  12. ^ Фирнберг, Э.; Остермайер, М. (август 2013 г.) . «Генетический код ограничивает, но способствует дарвиновской эволюции». Nucleic Acids Research . 41 (15): 7420–8. doi :10.1093/nar/gkt536. PMC 3753648. PMID  23754851. 
  13. ^ Hietpas, RT; Jensen, JD; Bolon, DN (10 мая 2011 г.). «Экспериментальное освещение ландшафта приспособленности». Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 108 (19): 7896–901. Bibcode : 2011PNAS..108.7896H. doi : 10.1073 /pnas.1016024108 . PMC 3093508. PMID  21464309. 
  14. ^ Кимура, Мотоо. (1983). Нейтральная теория молекулярной эволюции. Кембридж
  15. ^ Кимура, М. (1968). «Скорость эволюции на молекулярном уровне». Nature . 217 (5129): 624–6. Bibcode :1968Natur.217..624K. doi :10.1038/217624a0. PMID  5637732. S2CID  4161261.
  16. ^ Proulx, SR; Adler, FR (июль 2010 г.). «Стандарт нейтральности: все еще развевается на ветру?». Журнал эволюционной биологии . 23 (7): 1339–50. doi : 10.1111/j.1420-9101.2010.02006.x . PMID  20492093. S2CID  7774510.
  17. ^ van Nimwegen E.; Crutchfield JP; Huynen M. (1999). «Нейтральная эволюция мутационной устойчивости». PNAS . 96 (17): 9716–9720. arXiv : adap-org/9903006 . Bibcode :1999PNAS...96.9716V. doi : 10.1073/pnas.96.17.9716 . PMC 22276 . PMID  10449760. 
  18. ^ Bloom, JD; Lu, Z; Chen, D; Raval, A; Venturelli, OS; Arnold, FH (17 июля 2007 г.). «Эволюция благоприятствует мутационной устойчивости белков в достаточно больших популяциях». BMC Biology . 5 : 29. arXiv : 0704.1885 . doi : 10.1186/1741-7007-5-29 . PMC 1995189 . PMID  17640347. 
  19. ^ Берштейн, Шимон; Голдин, Корина; Тауфик, Дэн С. (июнь 2008 г.). «Интенсивные нейтральные дрейфы дают надежные и эволюционируемые консенсусные белки». Журнал молекулярной биологии . 379 (5): 1029–1044. doi :10.1016/j.jmb.2008.04.024. PMID  18495157.
  20. ^ Райт, Сьюэл (1932). «Роль мутации, инбридинга, скрещивания и отбора в эволюции». Труды Шестого международного генетического конгресса : 356–366.
  21. ^ Койн, JA; Бартон NH; Турелли M (1997). «Перспектива: критика теории эволюции смещающегося баланса Сьюэлла Райта». Эволюция . 51 (3): 643–671. doi :10.2307/2411143. JSTOR  2411143. PMID  28568586.
  22. ^ Дэвис, EK (10 сентября 1999 г.). «Высокая частота скрытых вредных мутаций у Caenorhabditis elegans». Science . 285 (5434): 1748–1751. doi :10.1126/science.285.5434.1748. PMID  10481013.
  23. ^ Masel, J (март 2006). «Скрытые генетические вариации обогащаются для потенциальных адаптаций». Genetics . 172 (3): 1985–91. doi :10.1534/genetics.105.051649. PMC 1456269 . PMID  16387877. 
  24. ^ Hayden, EJ; Ferrada, E; Wagner, A (2 июня 2011 г.). «Скрытая генетическая изменчивость способствует быстрой эволюционной адаптации в ферменте РНК» (PDF) . Nature . 474 (7349): 92–5. doi :10.1038/nature10083. PMID  21637259. S2CID  4390213.
  25. ^ Борнберг-Бауэр, Э.; Хейлманс, А.К.; Сикосек, Т. (июнь 2010 г.). «Как возникают новые белки?». Current Opinion in Structural Biology . 20 (3): 390–6. doi :10.1016/j.sbi.2010.02.005. PMID  20347587.
  26. ^ Вагнер, Андреас (2011-07-14). Истоки эволюционных инноваций: теория преобразующих изменений в живых системах . Оксфорд [и т.д.]: Oxford University Press. ISBN 978-0199692590.
  27. ^ Freese, E. и Yoshida, A. (1965). Роль мутаций в эволюции. В V Bryson, and HJ Vogel, eds. Evolving Genes and Proteins, стр. 341-55. Academic, New York.
  28. ^ Кимура, М (1968). «Скорость эволюции на молекулярном уровне». Nature . 217 (5129): 624–6. Bibcode :1968Natur.217..624K. doi :10.1038/217624a0. PMID  5637732. S2CID  4161261.
  29. ^ King, JL; Jukes, TH (1969). «Недарвиновская эволюция». Science . 164 (3881): 788–97. Bibcode :1969Sci...164..788L. doi :10.1126/science.164.3881.788. PMID  5767777.
  30. ^ Крик, Ф. Х. (1968). «Происхождение генетического кода». Журнал молекулярной биологии . 38 (3): 367–79. doi :10.1016/0022-2836(68)90392-6. PMID  4887876.
  31. ^ Робертсон, MP; Джойс, GF (2012). «Происхождение мира РНК». Cold Spring Harbor Perspectives in Biology . 4 (5): a003608. doi :10.1101/cshperspect.a003608. PMC 3331698. PMID 20739415  . 
  32. ^ Stein, PR; Waterman, MS (1978). «О некоторых новых последовательностях, обобщающих числа Каталана и Моцкина». Discrete Math . 26 (3): 261–272. doi : 10.1016/0012-365x(79)90033-5 .
  33. ^ М. С. Уотерман. Вторичная структура одноцепочечных нуклеиновых кислот. Adv. Math. I (suppl.), 1:167–212, 1978.
  34. ^ ab Смит, Темпл Ф.; Уотерман, Майкл С. (1981). «Идентификация общих молекулярных подпоследовательностей». Журнал молекулярной биологии . 147 (1): 195–197. doi :10.1016/0022-2836(81)90087-5. PMID  7265238.
  35. ^ ab Nussiniv; et al. (1978). «Алгоритмы для сопоставления циклов». Журнал SIAM по прикладной математике . 35 (1): 68–82. doi :10.1137/0135006. JSTOR  2101031.
  36. ^ Хауэлл, JA; Смит, TF; Уотерман, MS (1980). «Вычисление производящих функций для биологических молекул». SIAM J. Appl. Math . 39 : 119133. doi :10.1137/0139010.
  37. ^ Санкофф, Дэвид (октябрь 1985 г.). «Одновременное решение проблем сворачивания, выравнивания и протопоследовательности РНК». Журнал SIAM по прикладной математике . 45 (5): 810–825. doi :10.1137/0145048.
  38. ^ Уотерман, М.С.; Смит, Т.Ф. (1986). «Быстрые динамические алгоритмы программирования для вторичной структуры РНК». Adv. Appl. Math . 7 (4): 455–464. doi : 10.1016/0196-8858(86)90025-4 .
  39. ^ Маккаскилл, Джон (1990). «Равновесная функция распределения и вероятности связывания пар оснований для вторичной структуры РНК». Биополимеры . 29 (6–7): 1105–19. doi :10.1002/bip.360290621. hdl : 11858/00-001M-0000-0013-0DE3-9 . PMID  1695107. S2CID  12629688.
  40. ^ Цукер, Майкл; Стиглер, Патрик (1981). «Оптимальное компьютерное сворачивание больших последовательностей РНК с использованием термодинамики». Nucleic Acids Research . 9 (1): 133–148. doi :10.1093/nar/9.1.133. PMC 326673. PMID 6163133  . 
  41. ^ Studnicka, Gary M.; Rahn, Georgia M.; Cummings, Ian W.; Salser, Winston A. (1978-09-01). «Компьютерный метод прогнозирования вторичной структуры одноцепочечной РНК». Nucleic Acids Research . 5 (9): 3365–3388. doi :10.1093/nar/5.9.3365. ISSN  0305-1048. PMC 342256. PMID 100768  . 
  42. ^ Хофакер, Иллинойс; Фонтана, В.; Штадлер, ПФ; и др. (1994). «Быстрое сворачивание и сравнение вторичных структур РНК». Monatsh Chem . 125 (2): 167. doi :10.1007/BF00818163. S2CID  19344304.
  43. ^ ab Шустер, Питер; Фонтана, Уолтер; Штадлер, Питер Ф.; Хофакер, Иво Л. (1994-03-22). «От последовательностей к формам и обратно: исследование вторичных структур РНК». Труды Королевского общества Лондона B: Биологические науки . 255 (1344): 279–284. Bibcode :1994RSPSB.255..279S. doi :10.1098/rspb.1994.0040. ISSN  0962-8452. PMID  7517565. S2CID  12021473.
  44. ^ «Нейтральные сети вторичных структур РНК» (PDF) .
  45. ^ Хофакер, Иво Л.; Шустер, Питер; Штадлер, Питер Ф. (1998). «Комбинаторика вторичных структур РНК». Дискретная прикладная математика . 88 (1–3): 207–237. doi :10.1016/s0166-218x(98)00073-0.