Məlumat

20.3: Seçim təzyiqləri və sürücülər - Biologiya

20.3: Seçim təzyiqləri və sürücülər - Biologiya


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Briofitlərin həyat tarixinin xüsusiyyətlərini başa düşməyin vacib bir tərəfi yerüstü mühitdə yaşamağın çətinliklərini başa düşməkdir.

  1. Günəşə məruz qalma. Günəş işığı biosferimizi idarə edən gücü təmin edir, lakin günəş işığının bəzi dalğa uzunluqları hüceyrə quruluşuna və hətta DNT-yə zərər verə bilər. Ultrabənövşəyi (UV), X-şüaları və qamma şüaları kimi yüksək tezlikli dalğa uzunluqları hüceyrə membranları vasitəsilə dəri kimi xarici qoruyucu təbəqələrə nüfuz edə bilər və DNT, zülallar və digər biomolekullara zərər verə bilər. Xoşbəxtlikdən Yerdəki orqanizmlər üçün bu dalğa uzunluqlarının demək olar ki, hamısı bizə çatmazdan əvvəl atmosfer tərəfindən süzülür, baxmayaraq ki, bəzi UV şüaları hələ də keçə bilir. Bu son ultrabənövşəyi şüalar su orqanizmləri üçün süzülür, lakin yerüstü orqanizmlər UV radiasiyasından qorunmaq üçün uyğunlaşmalara ehtiyac duyurlar. İnsanlarda melanin piqmentləri olan dəri var. Quru bitkiləri var epidermiskarotenoid piqmentləri.
  2. Qurutma. Tamamilə su mühitindən quru mühitinə keçid, qurutma kimi də tanınan quruma problemlərinə gətirib çıxarır. Suyun xaricində temperatur daha həddindən artıqdır və toxumalardan nisbətən quru havaya buxarlanma sabitdir. Quru bitkiləri epidermisin üzərində a adlı mumlu örtüyü tez uyğunlaşdırdılar cuticle. Bu su keçirməyən örtük təkamül tələb etdi sadə məsamələr, və nəhayət stomata, xarici mühitlə qaz mübadiləsini təmin etmək. Bu bitkilərdə damar toxuması olmadığı üçün su yalnız osmos yolu ilə orqanizm ətrafında nəql edilə bilər. Beləliklə, bu bitkilər bütün toxumaları suya yaxın tutmalıdırlar.
  3. Torpaq mühitinin olmaması. Quruya köçən ilk orqanizmlər nisbətən qısır, qayalı bir mənzərə tapacaqdılar. Torpaqlar hələ mövcud deyildi. Qayalıq substrat yağış və küləkdən fiziki aşınmaya məruz qalmışdır ki, bu da onu parçalamağa kömək edəcəkdir. Turşu yağışı və ya suyun qayadakı birləşmələrlə qarşılıqlı təsiri ilə kimyəvi aşınma da parçalanmağa kömək edə bilər. Bununla belə, bu nöqtəyə qədər üzvi maddələrin töhfələri minimal olacaqdır. Bryofitlərin əsl kökləri yoxdur, bunun əvəzinə adlanan strukturlar əmələ gətirir rizoidlər funksiyası ankrajdır. Briofitlərdə genlər, eləcə də bəzi fosil dəlillər var ki, bu da briyofitlərin göbələklərlə mikoriza əlaqələri olduğunu göstərir ki, bu da onlara bu yeni mənzərədə qida maddələri əldə etməyə kömək edir.

Ekrandakı briofitlərə baxın. Briofitlərin ümumi morfologiyasını kənarda görə biləcəyiniz bitkilərlə müqayisə edin və müqayisə edin. Sizcə, niyə briofitlərin hamısı oxşar böyümə formasını paylaşır?


20.3: Seçim təzyiqləri və sürücülər - Biologiya

Məqalənin xülasəsi:

Makrotəkamül nəsillər boyu kollektiv dəyişikliklərin daha incə versiyası ilə əvəz olunur. Bu adlanır mikrotəkamül populyasiyalar daxilində allel tezliyindəki dəyişikliklərə aiddir.

Mikrotəkamül bir nəsildən digərinə allel tezliklərində belə dəyişikliklərə səbəb olan prosesləri əhatə edir. Nəsillər boyu baş verən bir neçə belə proseslər növlərin təkamülü ilə nəticələnir.

Təkamülün əsas vahidi əhalidir. Ümumiyyətlə, populyasiya müəyyən bir zamanda müəyyən bir yaşayış mühitini tutan bir-birinə qarışan orqanizmlərdən ibarətdir. Populyasiyada genin xüsusi allelinin tezliyi mikrotəkamül məqsədi ilə allel tezliyi kimi qəbul edilir.

Nəsillər boyu populyasiyaların fenotipindəki fərqlər genetik dəyişikliklərin nəticəsi olmalıdır. Onda yalnız təkamül mümkündür. Bu cür genetik variasiyaların yaranmasında əsas rol oynayan beş qüvvə var. Bunlara mutasiya, təbii seçim, gen axını, genetik sürüşmə və təsadüfi olmayan cütləşmə daxildir. Fitnes baxımından yalnız təbii seleksiya fərdin ətraf mühitə daha uyğun olmasına çalışır.

Mutasiya
Mutasiyalar irsi xarakter daşıyan və fenotipin dəyişməsinə səbəb olan genetik kodda qəfil təsadüfi dəyişikliklərdir. Bu, nöqtə mutasiyaları kimi fərdi genlər və ya nukleotidlər səviyyəsində və ya silinmələr kimi xromosomlar səviyyəsində baş verə bilər. Əksər mutasiyalar ya neytraldır, ya da təsir baxımından zərərlidir. Faydalı mutasiyalar təbiətdə çox nadirdir.

Mutasiya sürətləri təkamüldə əhəmiyyətli dəyişikliklərə səbəb olmaq üçün çox yavaşdır. Orta mutasiya dərəcəsi əhalinin allel tezliyini yarıya endirmək üçün ən azı 70000 nəsil çəkə bilər. Onların populyasiyada ümumi gen allellərinin Hardy-Weinberg nisbətlərinə az təsiri var. Lakin onlar bir növdə yeni allellərin əmələ gəlməsi ilə nəticələnən genetik dəyişkənliyin yeganə mənbəyidir.

Gen axını və ya miqrasiyası
Gen axını daha çox genetik oxşar populyasiyalarla nəticələnir. Bu, allellərin bir populyasiyadan digərinə əsasən təbii üsullarla hərəkətinə aiddir. Nəticədə populyasiyalar daha homojendir və oxşar allel tezliklərinə malikdir.

Genetik sürüşmə
Müxtəlif nəsillər arasında allel tezliyində təsadüfi dalğalanmadır. Bu təsirlər kiçik populyasiyalarda daha dərindir. Allel tezlikləri təsadüf nəticəsində nəsillərdə dəyişə bilər. Genetik sürüşmə kiçik populyasiyada variasiyada böyük rol oynayır, çünki allel hovuzu daha kiçikdir. Tutaq ki, 20 orqanizmdən ibarət qrup arasında müəyyən bir genin tək alleli var. Allel tezliyi 1/20 = 20% təşkil edir. Sonrakı nəsildə allelin ötürülməsi şansı daha az olur və buna görə də, gələcək nəsil orqanizmlər 0% allel tezliyinə malik olacaq və bu, allelin itirilməsi ilə nəticələnəcəkdir.

Böyük bir populyasiyada allel tezlikləri demək olar ki, eyni qalır və ya kiçik dalğalanmalara malikdir, çünki yalnız sonrakı nəsil orqanizmlərdə allel tapmaq ehtimalı daha yüksəkdir.

Genetik sürüşmə, başqa sözlə, replikasiya və/yaxud immun seçimində səhvlər səbəbindən mutasiyaların yavaş yığılmasıdır. Genetik dəyişiklik genlərin və ya allellərin rekombinasiyası və ya reassortasiyası nəticəsində baş verdikdə, buna genetik sürüşmə deyilir.
Təsisçi effekti və genetik darboğazlar genetik sürüşmənin nəticəsidir.

Təsadüfi olmayan cütləşmə
Bu, fərdi orqanizm icma və ya populyasiyadakı nisbi fərdlərlə cütləşməyə qərəzli olduqda baş verir. Qohumlarla imtiyazlı cütləşmə, təsadüfi olmayan cütləşmənin ən çox yayılmış forması olan qohumluq adlanır. Bu, homozigotluğun tezliyini artırır və buna görə də sonrakı nəsildə resessiv allellərin ifadə olunma ehtimalı daha yüksəkdir. Bu, populyasiyada resessiv genetik pozğunluqların daha çox olması ilə nəticələnir. Təsiri qapalı icmalarda nəzərə çarpır. Təsisçi təsiri və qohumluq mikrosefaliya kimi genetik pozğunluqların əsas səbəbi olduğu aşkar edilmişdir.

Təbii seçmə fərdin fiziki hazırlığının artması ilə təkamülün əsas hərəkətverici qüvvəsi olduğu aşkar edilmişdir. Bəzi genotiplər ətraf mühitə uyğunlaşır və bu "uyğun" fərdlər allelləri sonrakı nəsillərə ötürür və nəticədə allel tezliyinin artmasına səbəb olur. Buna təbii seçim və ən uyğun konsepsiyaların sağ qalması təsir edir.
Təbii seçmənin üç forması var - sabitləşdirici, istiqamətləndirici və pozucu seçim. Seçimi stabilləşdirərkən, allel tezliyi nəsillər boyu saxlanılır. İstiqamətli seçim bu tezliyi dəyişir və əksər hallarda sonrakı nəsillərdə allelləri artırır. Dağıdıcı seçim, fiziki hazırlığı artırmaq üçün orqanizmin ekstremal xüsusiyyətlərinə üstünlük verir. Bu, meteoritlərin düşməsi nəticəsində oksigen səviyyəsinin qəfil azalması kimi əhali arasında qəfil narahatlıqlar olduqda baş verir. Xüsusiyyətləri təşviq etməklə, orqanizmlər daha sərt mühitlərdə daha yaxşı yaşaya bilirlər.

İnsan beyninin genlərinin seleksiya əlamətləri göstərdiyi aşkar edilir, baxmayaraq ki, fenotipik xarakterləri fərdi genlərə aid etmək mümkün deyil. Yuxarıda göstərilən üsullardan biri və ya hamısı ilə beynimizin təkamülə davam etməsi ehtimalı hələ də yüksəkdir.

Müəllif haqqında / Əlavə məlumat:

Vacib İmtina: Bu vebsaytdakı bütün məqalələr yalnız ümumi məlumat üçündür və peşəkar və ya ekspert məsləhəti deyil. Bu məqalədə təqdim olunan məlumatların düzgünlüyünə və ya həqiqiliyinə və ya onun nəticəsində yaranan hər hansı itkiyə və ya xəsarətə görə heç bir məsuliyyət daşımırıq. Biz bu məqalələri dəstəkləmirik, nə bu məqalələrin müəllifləri ilə bağlıyıq, nə də onların məzmununa görə məsuliyyət daşıyırıq. Tam şərtlər üçün imtina bölməmizə baxın.


20.3 Filogenetik Ağacın Perspektivləri

Bu bölmənin sonunda siz aşağıdakıları edə biləcəksiniz:

  • Horizontal gen transferini təsvir edin
  • Prokaryotların və eukariotların genləri üfüqi şəkildə necə köçürdüyünü təsvir edin
  • Filogenetik əlaqələrin şəbəkə və halqa modellərini müəyyən edin və onların orijinal filogenetik ağac konsepsiyasından nə ilə fərqləndiyini təsvir edin.

Filogenetik modelləşdirmə anlayışları daim dəyişir. Bu, bütün biologiyanın ən dinamik tədqiqat sahələrindən biridir. Son bir neçə onillikdə yeni tədqiqatlar elm adamlarının orqanizmlərin necə əlaqəli olduğuna dair fikirlərinə etiraz etdi. Elmi ictimaiyyət bu əlaqələrin yeni modellərini təklif etdi.

Bir çox filogenetik ağac növlər arasında təkamül əlaqəsinin modelləridir. Filogenetik ağaclar 1837-ci ildə ilk filogenetik ağacın eskizini çəkən Çarlz Darvinlə yaranmışdır (Şəkil 20.12a). Bu, bir əsrdən çox sonrakı tədqiqatlar üçün prototip rolunu oynadı. Ortaq əcdadı təmsil edən tək gövdəli filogenetik ağac anlayışı, növlərin bu əcdaddan ayrılmasını ifadə edən budaqları ilə palıd kimi bir çox ümumi ağacların quruluşu ilə yaxşı uyğunlaşır (Şəkil 20.12b). Bununla belə, müasir DNT ardıcıllığı analizindən və yeni hazırlanmış kompüter alqoritmlərindən əldə edilən sübutlar elmi ictimaiyyətdə standart ağac modelinin etibarlılığına şübhə ilə yanaşır.

Klassik Model üçün məhdudiyyətlər

Klassik ağac modelinə daxil edilən prokaryotik təkamül haqqında klassik düşüncə növlərin klonal təkamül etməsidir. Yəni, yalnız təsadüfi mutasiyalarla özlərinə nəsillər çıxarırlar və bu da elmə məlum olan müasir və nəsli kəsilmiş növlərin müxtəlifliyinə enməyə səbəb olur. Cinsi yolla çoxalmış eukariotlarda bu fikir bir qədər mürəkkəbdir, lakin Mendel genetikasının qanunları nəsillərdəki dəyişkənliyi yenə növ daxilindəki mutasiya nəticəsində izah edir. Elm adamları yaxın vaxtlara qədər genlərin bir-biri ilə əlaqəsi olmayan növlər arasında ötürülməsi konsepsiyasını mümkün hesab etmirdilər. Horizontal gen transferi (HGT) və ya lateral gen transferi, əlaqəli olmayan növlər arasında genlərin köçürülməsidir. HGT hər zaman mövcud olan bir fenomendir və bir çox təkamülçü bu prosesdə təkamüldə böyük rol oynadığını iddia edərək sadə ağac modelini çətinləşdirir. Genlər standart filogeniyadan istifadə edərək yalnız uzaqdan əlaqəli olan növlər arasında keçir, beləliklə, filogenetik münasibətləri başa düşmək üçün mürəkkəblik qatı əlavə olunur.

HGT-nin prokaryotlarda meydana gəlməsinin müxtəlif yolları filogeniyaları başa düşmək üçün vacibdir. Hazırda bəziləri HGT-ni eukaryotik təkamül üçün vacib hesab etməsələr də, HGT bu sahədə də baş verir. Nəhayət, son gen köçürməsinə bir nümunə olaraq, bəzi elm adamları böyük əhəmiyyət kəsb edən bir hadisəni - ilk eukaryotik hüceyrənin təkamülünü izah etmək üçün simbiotik və ya endosimbiotik orqanizmlər arasında genom birləşmə nəzəriyyələrini təklif etdilər.

Horizontal Gen Transferi

Horizontal gen transferi (HGT) bir növdən digər növə genetik materialın valideyn(lər)dən nəslə şaquli ötürülmədən başqa mexanizmlərlə daxil edilməsidir. Bu köçürmələr hətta uzaqdan qohum olan növlərin də fenotiplərinə təsir edərək genləri paylaşmasına imkan verir. Alimlər hesab edirlər ki, HGT prokariotlarda daha çox yayılmışdır, lakin bu proses prokaryotik genomun yalnız 2%-ni köçürür. Bəzi tədqiqatçılar belə hesablamaların vaxtından əvvəl olduğuna inanırlar: HGT-nin təkamül prosesləri üçün faktiki əhəmiyyətini davam edən bir iş kimi nəzərdən keçirməliyik. Elm adamları bu fenomeni daha ətraflı araşdırdıqca, daha çox HGT transferini aşkar edə bilərlər. Bir çox elm adamı hesab edir ki, HGT və mutasiya (xüsusilə prokaryotlarda) təbii seçmə prosesində xammal olan genetik dəyişkənliyin əhəmiyyətli mənbəyidir. Bu köçürmələr intim əlaqədə olan istənilən iki növ arasında baş verə bilər (Cədvəl 20.1).

Mexanizm Transmissiya rejimi Misal
Prokaryotlar transformasiya DNT qəbulu çoxlu prokaryotlar
transduksiya bakteriofaq (virus) bakteriya
konyuqasiya pilus çoxlu prokaryotlar
gen transfer agentləri fajabənzər hissəciklər bənövşəyi kükürd olmayan bakteriyalar
Eukariotlar qida orqanizmlərindən naməlum aphid
atlayan genlər transpozonlar düyü və darı bitkiləri
epifitlər/parazitlər naməlum yew ağacı göbələkləri
viral infeksiyalardan

Prokaryotlarda HGT

HGT mexanizmləri Bakteriyalar və Arxeya sahələrində olduqca geniş yayılmışdır, beləliklə elm adamlarının onların təkamülünə baxış tərzini əhəmiyyətli dərəcədə dəyişdirir. Təkamül modellərinin əksəriyyəti, məsələn, Endosimbiont Nəzəriyyəsi, eukaryotların çoxsaylı prokaryotlardan törədiyini təklif edir ki, bu da HGT-ni bütün mövcud və nəsli kəsilmiş növlərin filogenetik əlaqələrini anlamaq üçün daha vacib edir. Endosimbiont nəzəriyyəsi eukariotların mitoxondriyalarının və yaşıl bitkilərin xloroplastlarının və bayraqlarının sərbəst yaşayan prokaryotlar kimi yarandığını və ibtidai eukaryotik hüceyrələri işğal edərək sitoplazmada daimi simbiontlar kimi qurulduğunu iddia edir.

Mikrobiologiya tələbələri genlərin ümumi bakteriyalar arasında ötürüldüyünü yaxşı bilirlər. Növlər arasında bu gen köçürmələri bakteriyaların antibiotiklərə qarşı müqavimət əldə etməsinin əsas mexanizmidir. Klassik olaraq, elm adamları bu cür köçürmələri üç fərqli mexanizmin idarə etdiyinə inanırlar.

  1. Transformasiya: bakteriyalar çılpaq DNT-ni alır
  2. Transduksiya: bir virus genləri köçürür
  3. Konjugasiya: içi boş boru və ya pilus orqanizmlər arasında genləri köçürür

Bu yaxınlarda elm adamları prokaryotlar arasında dördüncü gen köçürmə mexanizmini kəşf etdilər. Kiçik, virusa bənzər hissəciklər və ya gen transfer agentləri (GTA) təsadüfi genomik seqmentləri bir prokaryot növündən digərinə köçürür. GTA-lar genetik dəyişikliklərdən məsuldur, bəzən digər təkamül prosesləri ilə müqayisədə çox yüksək tezlikdə. Alimlər ilk GTA-nı 1974-cü ildə bənövşəyi, kükürdsüz bakteriyalardan istifadə edərək xarakterizə etdilər. Çox güman ki, yeni bakteriofaqlar istehsal etmək qabiliyyətini itirmiş prokariotda yerləşdirilmiş bakteriofaq DNT-dən əldə edilən bu GTA-lar təsadüfi DNT parçalarını bir orqanizmdən digərinə daşıyır. Dəniz bakteriyasından istifadə edilən nəzarətli tədqiqatlar GTA-ların yüksək tezlikli hərəkət etmək qabiliyyətini nümayiş etdirdi. Elm adamları, dəniz prokaryotlarında GTA-lar və ya viruslar vasitəsilə gen köçürmə hadisələrinin təkcə Aralıq dənizində ildə 10 13-ə qədər yüksək olacağını təxmin etdilər. GTA və viruslar prokaryotik təkamülə böyük təsir göstərən effektiv HGT vasitələridir.

Bu müasir DNT analizinin nəticəsi olaraq, eukariotların birbaşa Arxeyadan təkamülə uğraması fikri gözdən düşdü. Eukariotlar bakteriyalarda olmayan bir çox xüsusiyyətləri paylaşsa da, məsələn, TATA qutusu (bir çox genlərin promotor bölgəsində yerləşir), bəzi eukaryotik genlərin Archaea DNT-dən daha çox bakteriya DNT-si ilə homolog olmasının kəşfi bu fikri daha az etibarlı etdi. Bundan əlavə, elm adamları eukaryotik təkamülün son hadisəsi olaraq, Arxeya və Bakteriyalardan endosimbioz yolu ilə genom birləşməsini təklif etdilər.

Eukariotlarda HGT

HGT vasitəsilə prokariotların genetik materialı necə mübadilə etdiyini görmək asan olsa da, alimlər əvvəlcə eukariotlarda bu prosesin olmadığını düşünürdülər. Axı, prokaryotlar ətraf mühitə birbaşa məruz qalan tək hüceyrələrdir, çoxhüceyrəli orqanizmlərin cinsi hüceyrələri isə ümumiyyətlə bədənin qorunan hissələrində saxlanılır. Bu fikirdən belə çıxır ki, çoxhüceyrəli eukariotlar arasında gen köçürmələri daha çətin olmalıdır. Alimlər hesab edirlər ki, bu proses eukariotlarda daha nadirdir və prokaryotlara nisbətən daha az təkamül təsirinə malikdir. Buna baxmayaraq, uzaqdan qohum olan orqanizmlər arasında HGT bir neçə eukaryotik növdə özünü göstərir və alimlərin gələcəkdə daha çox nümunə kəşf etmələri mümkündür.

Bitkilərdə tədqiqatçılar normal vasitələrlə çarpaz tozlandıra bilməyən növlərdə gen transferini müşahidə ediblər. Transpozonlar və ya "atlanan genlər" düyü və darı bitki növləri arasında bir keçid göstərdi. Bundan əlavə, qabıqdan xərçəngə qarşı TAXOL® preparatının alındığı yew ağacları ilə qidalanan göbələk növləri gen transferinin bariz nümunəsi olan taksolu özləri hazırlamaq qabiliyyətinə yiyələniblər.

Heyvanlarda, HGT-nin xüsusilə maraqlı bir nümunəsi aphid növlərinin içərisində baş verir (Şəkil 20.13). Aphids karotenoid tərkibinə görə rəngi dəyişən böcəklərdir. Karotenoidlər müxtəlif bitkilərin, göbələklərin və mikrobların istehsal etdiyi piqmentlərdir və bu kimyəvi maddələri qidalarından əldə edən heyvanlarda müxtəlif funksiyaları yerinə yetirirlər. İnsanlar A vitaminini sintez etmək üçün karotenoidlərə ehtiyac duyurlar və biz onları portağal meyvə və tərəvəzlər: yerkökü, ərik, manqo və şirin kartof yeməklə əldə edirik. Alternativ olaraq, aphidlər karotenoidləri özbaşına etmək qabiliyyətinə sahibdirlər. DNT analizinə görə, bu qabiliyyət göbələk genlərinin, ehtimal ki, həşəratın yemək üçün göbələkləri istehlak etdiyi kimi, HGT ilə həşəratın içinə keçməsi ilə əlaqədardır. Karotenoid fermenti və ya desaturaz müəyyən aphidlərdə qırmızı rəngin yaranmasına cavabdehdir və bu genin mutasiyası qeyri-aktiv fermentin əmələ gəlməsinə səbəb olduqda, aphidlər daha çox yayılmış yaşıl rənginə qayıdırlar (Şəkil 20.13).

Genom Fusion və Eukaryot Evolution

Elm adamları hesab edirlər ki, HGT-də son nəticə, iki simbiotik orqanizm endosimbiotik hala gəldikdə, müxtəlif prokaryot növləri arasında genom birləşməsindən baş verir. Bu, bir növ digər növün sitoplazmasında götürüldükdə baş verir ki, bu da son nəticədə həm endosimbiontdan, həm də ev sahibinin genlərindən ibarət genomla nəticələnir. Bu mexanizm, əksər bioloqların eukaryotik hüceyrələrin öz mitoxondriyalarını və xloroplastlarını əldə etdikləri mexanizm kimi qəbul etdikləri Endosimbiont Nəzəriyyəsinin bir cəhətidir. Bununla belə, nüvənin inkişafında endosimbiozun rolu daha mübahisəlidir. Alimlər nüvə və mitoxondrial DNT-nin fərqli (ayrı) təkamül mənşəli olduğuna inanırlar, mitoxondrial DNT bakteriyanın qədim prokaryotik hüceyrələr tərəfindən udulmuş dairəvi genomlarından əldə edilir. Mitoxondrial DNT-ni ən kiçik xromosom hesab edə bilərik. Maraqlıdır ki, mitoxondrial DNT yalnız anadan miras alınır. Döllənmiş yumurtada sperma parçalandıqda və ya digər hallarda sperma flagellumunda yerləşən mitoxondriya yumurtaya daxil ola bilmədiyi zaman mitoxondrial DNT spermatozoidlərdə parçalanır.

Son onillikdə UCLA/NASA Astrobiologiya İnstitutundan Ceyms Leyk genomun birləşmə prosesinin ilk eukaryotik hüceyrələrin təkamülündən məsul olduğunu irəli sürdü (Şəkil 20.14a). DNT analizindən və yeni riyazi alqoritmdən, şərti yenidənqurmadan (CR) istifadə edərək, onun laboratoriyası eukaryotik hüceyrələrin biri Arxeya, digəri isə Bakteriya olmaqla iki növ arasında endosimbiotik gen birləşməsindən inkişaf etdiyini təklif etdi. Qeyd edildiyi kimi, bəzi eukaryotik genlər Arxeyanın genlərinə, digərləri isə Bakteriyalara bənzəyir. Gölün təklif etdiyi kimi endosimbiotik birləşmə hadisəsi bu müşahidəni aydın şəkildə izah edərdi. Alternativ olaraq, bu iş yenidir və CR alqoritmi nisbətən əsassızdır ki, bu da bir çox alimlərin bu fərziyyəyə müqavimət göstərməsinə səbəb olur.

Gölün daha yeni işi (Şəkil 20.14b) təklif edir ki, iki lipid ikiqatlı membranı ehtiva edən öz sahələrində unikal olan qram-mənfi bakteriyalar, arxa və bakteriya növlərinin endosimbiotik birləşməsindən yaranmışdır. Qoşa membran endosimbiozun birbaşa nəticəsi olacaq, endosimbioz daxililəşdirildiyi üçün ikinci membranı ev sahibindən götürür. Alimlər mitoxondriya və xloroplastlardakı qoşa membranları izah etmək üçün də bu mexanizmdən istifadə ediblər. Bəziləri Lake-in işinə şübhə ilə yanaşır və biologiya elmi ictimaiyyəti hələ də onun fikirlərini müzakirə edir. Leyk fərziyyəsinə əlavə olaraq, eukariotların mənşəyi ilə bağlı bir neçə digər rəqib nəzəriyyələr var. Eukaryotik nüvə necə təkamül etdi? Bir nəzəriyyə, prokaryotik hüceyrələrin bakterial xromosomu əhatə edən əlavə bir membran meydana gətirməsidir. Bəzi bakteriyalar iki membranla əhatə olunmuş DNT-yə malikdir, lakin nüvə və ya nüvə məsamələrinə dair heç bir dəlil yoxdur. Digər proteobakteriyalarda da membrana bağlı xromosomlar var. Eukaryotik nüvə bu şəkildə inkişaf etsəydi, iki növ prokaryotdan birinin eukariotlarla daha yaxından əlaqəli olmasını gözləyərdik.

Nüvənin ilk fərziyyəsi nüvənin əvvəlcə prokaryotlarda təkamül etdiyini (Şəkil 20.15a), daha sonra yeni eukariotun mitoxondriyaya çevrilən bakteriyalarla birləşməsini təklif edir. Mitoxondriya-ilk fərziyyə, mitoxondriyaların ilk olaraq prokaryotik bir ev sahibində qurulduğunu (Şəkil 20.15b), sonradan sintez və ya digər mexanizmlər vasitəsilə ilk eukaryotik hüceyrə olmaq üçün nüvə əldə etdiyini təklif edir. Ən maraqlısı odur ki, eukaryot-birinci fərziyyə prokaryotların əslində genlərini və mürəkkəbliyini itirərək eukariotlardan təkamül etdiyini irəli sürür (Şəkil 20.15c). Bütün bu fərziyyələr sınaqdan keçirilə bilər. Hansı fərziyyə məlumatlarının ən yaxşı şəkildə dəstəkləndiyini yalnız vaxt və daha çox təcrübə müəyyən edəcək.

Veb və Şəbəkə Modelləri

HGT-nin xüsusilə prokaryot təkamülündə əhəmiyyətini dərk etmək bəzilərinin klassik “həyat ağacı” modelindən imtina etməyi təklif etməsinə səbəb oldu. 1999-cu ildə W. Ford Dulitl ağacdan daha çox şəbəkəyə və ya şəbəkəyə bənzəyən filogenetik model təklif etdi. Fərziyyə ondan ibarətdir ki, eukariotlar tək bir prokaryotik əcdaddan deyil, HGT mexanizmləri ilə genləri paylaşan bir çox növlərin hovuzundan təkamül keçiriblər. Şəkil 20.16a-dan göründüyü kimi, bəzi fərdi prokaryotlar mitoxondrial inkişafa səbəb olan bakteriyaların yeni eukariotlara köçürülməsindən məsul idilər, digər növlər isə xloroplastların yaranmasına səbəb olan bakteriyaları köçürdülər. Alimlər tez-tez bu modeli “həyat şəbəkəsi” adlandırırlar. Ağac bənzətməsini xilas etmək üçün bəziləri istifadə etməyi təklif etdilər Ficus ağac (Şəkil 20.16b) HGT üçün azalmış təkamül rolunu təmsil etmək üçün filogenetik bir yol kimi çoxsaylı gövdələri ilə.

Həyat Üzüyü Modelləri

Digərləri filogenezin ağaca bənzər hər hansı modelindən imtina edərək “həyat halqası” adlanan halqa quruluşunun xeyrinə təklif etdilər (Şəkil 20.17). Bu, həyatın hər üç sahəsinin ibtidai prokaryotlar hovuzundan təkamül etdiyi filogenetik modeldir. Lake, yenə şərti yenidənqurma alqoritmindən istifadə edərək, hər üç sahənin növlərinin - Arxeya, Bakteriya və Eukarya - gen dəyişdirən prokaryotların vahid hovuzundan təkamül etdiyi halqaya bənzər bir model təklif edir. Onun laboratoriyası təklif edir ki, bu struktur onun laboratoriyasında aparılan geniş DNT analizlərindən əldə edilən məlumatlar üçün ən uyğundur və üzük modeli HGT və genomik birləşməni adekvat şəkildə nəzərə alan yeganə modeldir. Bununla belə, digər filogenetiklər bu modelə çox şübhə ilə yanaşırlar.

Xülasə, biz Darvinin “həyat ağacı” modelini HGT daxil etmək üçün dəyişdirməliyik. Bu, ağac modelindən tamamilə imtina etmək deməkdirmi? Hətta Lake iddia edir ki, elm adamları ağac modelini onun məlumatlarına dəqiq uyğunlaşdırmaq üçün dəyişdirməyə çalışmalıdırlar və yalnız bunu edə bilməmək insanları onun üzük təklifinə sövq edəcək.

Bu, ağacın, şəbəkənin və ya üzükün həyatın filogenetik əlaqələrinin dəqiq təsviri ilə tamamilə uyğunlaşacağı demək deyil. Filogenetik modellər haqqında yeni düşüncənin nəticəsi, Darvinin orijinal filogenetik ağac konsepsiyasının çox sadə olduğu, lakin elm adamlarının o zaman bildikləri əsasında məna kəsb etdiyi fikridir. Bununla belə, daha faydalı model axtarışı davam edir: hər bir model yeni modellər yaratmaq imkanı ilə sınaqdan keçirmək üçün fərziyyə rolunu oynayır. Elmin inkişafı belədir. Tədqiqatçılar hipotetik təkamül əlaqələri qurmağa və təhlil tələb edən böyük miqdarda məlumatı başa düşməyə kömək etmək üçün bu modelləri vizuallaşdırma kimi istifadə edirlər.


Parazitoidlər bir böcək sahibinin simbion müxtəlifliyinin sürücüsü kimi

İmmun sistemlər parazit müxtəlifliyinə cavab olaraq dəfələrlə şaxələnmişdir. Bir çox heyvan öz immun müdafiəsinin bir hissəsini ev sahibinin öz immun sistemi kimi təkamül təzyiqlərindən təsirlənməli olan müdafiə simbionlarına həvalə etmişdir. Qoruyucu simbiontlar effektiv və spesifik qoruma təmin edir və parazitlər tərəfindən dəyişən seçim təzyiqinə cavab verir. Burada aphiddən istifadə edirik Aphis fabae, onun qoruyucu simbionu Hamiltonella müdafiəsi, və onun parazitoidi Lysiphlebus fabarum parazit müxtəlifliyinin qoruyucu simbiontlarda müxtəlifliyi qoruyub saxlaya bilməyəcəyini yoxlamaq. Biz eyni ilkin simbiont tərkibinə malik aphid populyasiyalarını müxtəlifliyi ilə fərqlənən parazitoid populyasiyalara məruz qoyduq. Gözlənildiyi kimi, tək parazitoid genotiplər, əsasən, həmin parazitoidə qarşı ən çox qoruyucu olan tək simbiona üstünlük verirdilər, çoxlu simbionlar isə daha müxtəlif parazitoid populyasiyalarına məruz qalan aphidlərdə davam edirdi, bu da öz növbəsində aphid populyasiyasının sıxlığına və parazitizmin sürətinə təsir edirdi. Parazit müxtəlifliyi təbiətdəki simbion müxtəlifliyi qorumaq üçün həlledici ola bilər.


Müzakirə

Burada, həm cins, həm də yaşın şişin yaranması zamanı yaranan və davam edən sürücü mutasiyalarına təsir etdiyinə dair sübutlar təqdim edirik. Biz gənc və qadın xəstələrin şişlərində MHC molekulları tərəfindən daha az asanlıqla təqdim olunan sürücü mutasiyalarını topladıqlarını aşkar etdik (Şəkil 5), bu, şişin erkən mərhələlərində immun seçiminin daha güclü olduğunu göstərir. Bu tapıntı ICB 4,5,6,7-yə cavab olaraq cinsdən və yaşa bağlı fərqləri göstərən çoxlu şişlər üzrə son meta-analizlərə uyğundur. Biz həmçinin MHC-II əsaslı seçimdə qadınların kişilərdən daha yüksək CD4 + T-hüceyrə sayına malik olması ilə razılaşaraq ən güclü təsirləri müşahidə etdik 35 . MHC-II əsaslı immun seçiminin üstünlük təşkil edən rolu, CD4 + T hüceyrələrinin CD8 + T hüceyrələri ilə müqayisə olunan birbaşa effektor funksiyasından əlavə, CD8 + T hüceyrələri ilə əməkdaşlıqda dərin köklü tənzimləyici rol oynaması ilə izah edilə bilər. antigenin assosiativ tanınması yolu ilə 36,37. Onların T-hüceyrə toxunulmazlığını təşkil etmək funksiyası, ümumiyyətlə, onları imtiyazlı aktyorlar edir, buna görə də burada aşkar edildiyi kimi immun seçiminin hədəfləridir. Yaşlı insanlarda sürücü mutasiyalarının MHC-II təqdimatı ilə immun seleksiya effektləri azaldılmış CD4 + / CD8 + nisbəti 38 və CD8 + T hüceyrələrində 39 ilə müqayisədə CD4 + T hüceyrələrində daha çox telomer aşınması ilə azaldılır və bu, sürətlənmiş qocalmaya səbəb olur. Birlikdə götürdükdə sübutlar göstərir ki, gənc və qadın xəstələrdə inkişaf edən şişlər yaşlı və kişi xəstələrə nisbətən daha güclü immunoeditasiyaya meyllidir.

Gənc qadınlar ən güclü immun reaksiyasını yaşayırlar, diaqnoz qoyulmuş şişləri immun sistemi üçün daha görünməz edir və ICB ilə müalicəsi çətinləşir. Digər həddindən artıq hallarda, yaşlı kişilər ən zəif immun reaksiyasını yaşayırlar, diaqnoz qoyulmuş şişləri immunitet sisteminə daha çox görünür və ICB ilə stimullaşdırıldıqda hücuma açıq qalırlar. Mavi nöqtələr immunoloji olaraq görünən sürücü mutasiyalarını, qırmızı nöqtələr isə müxtəlif vaxt nöqtələrində immunoloji olaraq görünməyən sürücü mutasiyalarını göstərir.

TCGA-ya əsaslanan tapıntılarımız daha kiçik doğrulama kohortunda təkrarlandı, burada biz bir daha qadınlarda kişilərlə müqayisədə sürücü mutasiyalarının MHC əsaslı təqdimatını daha zəif müşahidə etdik və gənc və yaşlı xəstələrdə təqdimat daha pis oldu. MHC genotipinin sürücü mutasiyalarını müşahidə etmə ehtimalına təsirini modelləşdirərkən, ehtimal nisbətlərinin çox vaxt <1,2 40 olduğu genom geniş assosiasiya tədqiqatları ilə aşkar edilən təsirlərlə müqayisədə nisbətən böyük olsa da, təxmin edilən təsir ölçüləri mülayimdir. Bir sıra qeyri-müəyyənlik mənbələri, o cümlədən xəstənin genotipləşdirilməsində səhvlər, PHBR hesabını hesablamaq üçün istifadə edilən peptid-HLA-ya bağlanma yaxınlıqlarının proqnozlaşdırılması və somatik mutasiya çağırışındakı səhvlər həqiqi təsirləri gizlədə bilər 21 . Daha dəqiq hesablamalar çox güman ki, daha böyük nümunə ölçüləri tələb edəcək və ideal olaraq ifadə məlumatlarının mövcudluğu ifadə olunmayan mutasiyalar immun seçiminin təsirlərini əks etdirməməlidir.

Bu təhlildə biz əvvəlki işimizdə inkişaf etdirilən müəyyən edilmiş sürücü genlərindəki təkrarlanan səhv və indel mutasiyalarına diqqət yetirdik. Bu, onların şişin inkişafı zamanı erkən baş vermə ehtimalının daha çox olması və beləliklə, immunitetdən yayınmanın müxtəlif mexanizmləri baş verməzdən əvvəl immun seçiminin görünüşünü təmin edə biləcəyi fərziyyəsi ilə əsaslandırılır 22 . Bununla belə, immun seçiminin müxtəlif mutasiya kateqoriyalarında fərqli şəkildə fəaliyyət göstərməsi ehtimalı azdır və sürücü olmayan mutasiyadan əldə edilən neoantigenlər eyni dərəcədə T-hüceyrə reaksiyasını işə salmaq qabiliyyətinə malik olmalıdır. Şiş hüceyrələrinin qeyri-vacib qeyri-driver mutasiyalarına qarşı hədəfləndikdə T-hüceyrə reaksiyalarından daha asan qaça bilib-bilməməsi vacib sual olaraq qalır. Təklif edilmişdir ki, ICB reaksiyaları klonal sürücü neoantigen mövcud olduqda ən təsirli olur 41. 1018 sürücü mutasiyaları ilə əlaqəli mutasiya imzalarında böyük cins və ya yaş fərqini müşahidə etməsək də, ehtimal edirik ki, əsas mutasiya prosesləri müxtəlif vaxtlarda və ya aktiv olduqda sürücü olmayan mutasiyaların neoantigen kimi xidmət etmək potensialında fərqlər göstərə bilər. təqdimatını pozan xüsusiyyətlərə malik ifadə edilmiş protein kodlaşdırma ardıcıllığında mutasiyalar yaratmaq üçün qərəzlidir.

Bəzi məhdudiyyətlərə baxmayaraq, təhlilimiz paradiqma üçün inandırıcı bir sübut təqdim edir ki, immun seçim cins və yaşa görə fərqli təsir göstərir və gənc qadınlarda daha çox təsir göstərir. Qeyd edək ki, gənc qadın kohort həm kəşf, həm də təsdiqləmə qrupları arasında ən zəif sürücü mutasiya təqdimatına malik idi ki, bu təsirlər güclü və bir-birini tamamlayır. Təhlillərimiz gənc yaşın daha güclü antitümör immun reaksiyaları ilə əlaqəli olduğunu göstərsə də, biz bu tendensiyanın uşaq şişlərinə ümumiləşib-ümumiləşə biləcəyini nəzərə alaraq ehtiyatlı olmağı tövsiyə edirik. Uşaq şişlərinin genomik mənzərəsi yetkinlik şişlərindən fərqlidir, daha az mutasiya yükləri, fərqli sürücü hadisələri və daha çox germline faktorları və uşaq immun sisteminin xüsusiyyətləri böyüklərinkindən çox fərqlənir 42 . Bundan əlavə, biz sürücü mutasiyadan əldə edilən peptidlərin proqnozlaşdırılan MHC təqdimatından kənar cins və yaşa bağlı digər amillərə nəzarət edə bilmirik. Bu imkanlara (a) MHC-peptid komplekslərinin səthinə məruz qalmadan əvvəl antigen emal mexanizmindəki fərqlər və (b) immunoeditasiyadan başqa səbəblərə görə kohortlarda üstünlüklü mutasiyaların yığılmasına səbəb olan genetik və epigenetik amillər daxil ola bilər.

Nəticə olaraq, bu tədqiqat göstərir ki, immun seleksiya cins və yaşa görə fərqli təsir göstərir və gənc qadınlarda daha çox təsir göstərir. Beləliklə, ICB-yə cavab nisbəti şişin inkişafının erkən mərhələsində baş verən immun seçiminin gücündən asılı ola bilər. Xəstəyə xüsusi əsasda immunoeditasiyanın təsirini dəqiq proqnozlaşdırmaq üsulları terapiyaya cavab üçün daha yaxşı proqnozlaşdırıcı alqoritmlərə səbəb ola bilər. Nəticə olaraq, biz güman edirik ki, ICB müalicəsi gənc qadın xəstələrdə azaldılmış təsirə malikdir, çünki bu müalicə immunoloji cəhətdən görünməyən neoantigenlər üçün T hüceyrələrini yenidən aktivləşdirməyə çalışacaqdır. Əksinə, xəstə tərəfindən təsdiqlənmiş neoantigenlərə qarşı adaptiv T-hüceyrə terapiyası və ya konservləşdirilmiş antigenlərə qarşı terapevtik peyvənd bu xəstələrdə çox güman ki, daha faydalı olacaq. Xüsusilə ICB ilə müalicədən əvvəl, kişi cinsi (və daha az ardıcıl olaraq yaşlı) melanomada daha yüksək residiv və ölüm riski ilə əlaqələndirilir və ICB 43,44-dən daha çox faydalana bilər, buna görə də ümumi daha güclü immun nəzarəti ola bilər. neoantigenlərin keyfiyyətindəki fərqlərə baxmayaraq, ICB kontekstində faydalı olduğunu sübut edir. Nəhayət, bu tapıntılar xərçəngin inkişafında immun nəzarətinin roluna işıq salır.


Giriş seçimləri

1 il ərzində jurnala tam giriş əldə edin

Bütün qiymətlər NET qiymətləridir.
ƏDV daha sonra ödəniş zamanı əlavə olunacaq.
Vergi hesablanması yoxlama zamanı yekunlaşacaq.

ReadCube-da vaxt məhdud və ya tam məqaləyə giriş əldə edin.

Bütün qiymətlər NET qiymətləridir.


Materiallar və metodlar

Hüceyrə mədəniyyəti və siçan ştammları

Doku mədəniyyəti

CD1 siçan embrion fibroblastları, E14.5, Stem Cell Technologies-dən alınıb. p53 fl/fl MEF-lər E14.5 günündə C57BL/6-129/SV siçanları ilə kəsişmiş p53 fl/fl (FVB.129P2-Trp53 tm1Brn /Nci)-dən əldə edilmişdir. MEF hüceyrələri Dulbecco-nun dəyişdirilmiş Eagle mühitində piruvatsız saxlanıldı və 10% FBS və 1% SPF ilə əlavə edildi. Hüceyrələr hər 3-4 gündə 9 × 10 5 canlı hüceyrə / 60 mm qab sıxlığında qaldırıldı və yenidən örtüldü (yəni, 3T9 protokolu Todaro & Green, 1963). Hüceyrələr, başqa cür göstərilmədiyi təqdirdə, atmosfer oksigenində böyüdü. Breast cancer cell lines were obtained from the laboratory of Frank McCormick and extensively profiled both genomically and transcriptionally by the laboratory of Joe Gray (Neve və b, 2006 Hong və b, 2016 ).

Genetik mühəndislik

Overexpression of HK1, HK2, kinase-dead HK2 (D209A/D657A), or ENO2 glycolysis enzymes and the MYC oncogene or the control protein RFP in CD1 MEFs was accomplished by transduction of non-immortalized cells with pDS-FB-neo retrovirus, followed by selection in 600 μg/ml G418. Deletion of p53 in p53 fl/fl MEFs was induced by infection of non-immortalized cells with either retroviral Cre-GFP or Cre-ERT2 plus treatment with 1 μM 4-OHT.

ROS protection

To protect cells from reactive oxygen species (ROS), cells were cultured either at physiological oxygen concentrations (3% O2), with 250 U/ml catalase from bovine liver (Sigma-Aldrich), or with both 3% O2 and catalase.

Genome profiling

Array CGH profiling

Genomic DNA was harvested using the DNeasy kit (Qiagen). DNA from MEF lines and reference genomic DNA from C57BL/6J mouse tissue were hybridized to Agilent SurePrint G3 Mouse CGH 4 × 180 k CGH microarray chips at the UCLA Pathology Clinical Microarray Core. Bioconductor analysis tools were used for data processing: Moving minimum background correction and print-tip loess normalization were performed in snapCGH package (Smith və b, 2009 ) circular binary segmentation (with a minimum of three markers per segment) was performed on smoothed and log2-transformed copy number profiles using DNAcopy package (Seshan & Olshen, 2016 ) segmented data were converted into a matrix by genes for downstream analyses using mus musculus 9 RefSeq reference genome from 2011.08.11 in CNTools (Zhang, 2016 ). Copy number profiles are presented using the Integrative Genomics Viewer (IGV) (Thorvaldsdóttir və b, 2013). CNA public datasets and TCGA tumor type abbreviations are available in the 4.10 section.

Bioinformatic and statistical analysis

Principal component analysis (PCA) was performed using the mean-centered matrix of CNA values per gene locus. Genes with identical profiles across samples were collapsed to a single representative gene. Techniques such as PCA and the related singular value decomposition (SVD) have been applied to copy number data previously (Sankaranarayanan və b, 2015 ).

Mutation and tumor subtype enrichment analysis

To test for enrichment of mutations or tumor subtypes within CNA-defined PC scores, TCGA tumors were queried for mutations and tumor subtype designations using the cBioPortal for Cancer Genomics (Gao və b, 2013). For each tumor type, we included all genes with significant q-values as calculated by MutSigCV (Lawrence və b, 2013). We also included the gene POLE, a catalytic subunit of DNA polymerase epsilon, in our analysis because of its frequent mutation in UCEC (The Cancer Genome Atlas Research Network, 2013 ). Molecular subtypes tested were as follows: BRCA: basal, luminal, claudin-low, and HER2-enriched (The Cancer Genome Atlas Research Network, 2012b ) LUAD: bronchioid, magnoid, and squamoid (The Cancer Genome Atlas Research Network, 2014 ) LUSC: basal, classical, primitive, and secretory (The Cancer Genome Atlas Research Network, 2012a ) OV: proliferative, immunoreactive, differentiated, and mesenchymal (The Cancer Genome Atlas Research Network, 2011 ) and UCEC: POLE ultramutated, microsatellite instability hypermutated, copy number low, and copy number high (The Cancer Genome Atlas Research Network, 2013 ). Tumors were sorted by their PC1 score, and we calculated a Kolmogorov–Smirnov statistic against the expected distribution of mutations or tumor subtypes. The statistical significance of enrichment was determined by permutation analysis.

Hierarchical clustering

The TCGA tumors were hierarchically clustered using the pheatmap package in R (Kolde, 2015 ). Prior to clustering, the CNA values were filtered for gene loci that had zero values across all tumor samples. Non-centered and non-scaled tumor samples were then clustered using centered Pearson correlation distance and Ward's method (with dissimilarities squared before cluster updating). The strength of concordance between hierarchical clustering results and PCA-based signatures was assessed using the hypergeometric P-dəyər.

Consistency signatures

Consistency signatures of conserved amplification and deletions regions were determined using stringent consistency criteria. The signed absolute minimum consistency score (SAMCS) was defined as non-zero when all CNA summary signatures have the same sign across all tumor types, and the score is derived from the absolute value-based minimum summary metric and then re-signed positive for amplification or negative for deletion. Consistent amplifications or deletions were combined into a “consistent region”, when absolute SAMCS values greater than 0.05 spanned at least 1 Mbp. Any two consistent regions separated by < 1 Mbp were combined into a single consistent region.

Enrichment analysis and weighted gene voting (WGV)

Metabolic pathway enrichment analysis (gene set enrichment analysis, GSEA Subramanian və b, 2005 ) and pathway-specific weighted gene voting (WGV) prediction analysis (Golub və b, 1999 ) were performed using 75 metabolic pathways defined by the Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) database (Kanehisa və b, 2014 ), using pathways with seven or more measured genes. In the RNA-based enrichment analysis, we included a gene set consisting of genes from the glycolysis and pentose phosphate pathways that were upregulated in FDG-high BRCA tumors, as defined by our previous work (Palaskas və b, 2011). For CNA data, an expanded run of enrichment analysis was performed using 1,321 canonical pathways (CP) of seven or more measured genes as defined by the Broad Institute's Molecular Signatures Database (MSigDB). For KEGG-based metabolic pathway enrichment analysis of CNA data, we collapsed metabolic isoenzyme loci (genes with the same enzyme activity Enzyme Commission [EC] numbers) that were within 100 kilobases from each other into a single representative locus. For mRNA expression analysis, metabolic isoenzymes were not collapsed. In CNA-based enrichment analysis using gene-based versions of the genome consistency signatures defined above, enrichment scores were calculated through the ranked set of consistently amplified genes since after this point the genes that are not consistent across signatures have a consistency value of zero and accordingly have tied ranks. Consistency regions were stepwise restricted by sequentially adding human, and corresponding tissue-matched mouse model of cancer, signatures based on their decreasing tissue type PC1 value from Fig 1A. To combine BRCA and LU into one enrichment analysis for mRNA data, genes were ordered by their average rank in BRCA and LU tumor types. For WGV predictions of metabolic phenotypes, t-scores were used as gene weights. To calculate permutation P-values, we calculated the fraction of 1,000 randomly chosen gene sets of equal size that gave average gene set rankings (column 2 of Fig 3C) better than the true gene set. False discovery rate (FDR) q-values were calculated using the Benjamini–Hochberg procedure. To increase statistical stringency, FDR values for each individual glycolysis–gluconeogenesis gene set (KEGG Glycolysis-Gluconeogenesis, KEGG Core Glycolysis, KEGG Glycolysis-Gluconeogenesis & Pentose Phosphate Pathway, Reactome Gluconeogenesis, Reactome Glucose Metabolism, Reactome Glycolysis, Biocarta Glycolysis Pathway) were calculated while removing the other glycolysis–gluconeogenesis gene sets. CNA and metabolite changes were visualized in the context of metabolic pathway structure using Cytoscape (Smoot və b, 2011 ).

Core glycolysis and glycolysis-associated gene list (from Fig 1 F)

HK—hexokinase (HK1, HK2, HK3, HK4/glucokinase/GCK) GPI—glucose-6-phosphate isomerase G6PC—glucose-6-phosphatase catalytic subunit (G6PC, G6PC2) FBP—fructose-bisphosphatase (FBP1, FBP2) PFK—phosphofructokinase (PFKL—liver type, PFKM—muscle, PFKP—platelet) PFKFB—6-phosphofructo-2-kinase/fructose-2,6-biphosphatase (PFKFB1, PFKFB2, PFKFB3, PFKFB4) TIGAR—TP53 induced glycolysis regulatory phosphatase ALDO—aldolase, fructose-bisphosphate (ALDOA, ALDOB, ALDOC) TPI1—triosephosphate isomerase 1 GAPDH—glyceraldehyde-3-phosphate dehydrogenase (GAPDH, GAPDHS—spermatogenic) PGK—phosphoglycerate kinase (PGK1, PGK2) PGAM—phosphoglycerate mutase (PGAM1, PGAM2, PGAM4, BPGM—bisphosphoglycerate mutase) ENO—enolase (ENO1, ENO2, ENO3) PK—pyruvate kinase (PKLR—liver and red blood cell, PKM2—muscle) LDH—lactate dehydrogenase (LDHA, LDHB, LDHC, LDHAL6A—LDH A-like 6A, LDHAL6B—LDH A-like 6B) and PDH—pyruvate dehydrogenase (PDHA1, PDHA2, PDHB, DLD—dihydrolipoamide dehydrogenase, DLAT—dihydrolipoamide S-acetyltransferase).

Metrics

Signal-to-noise ratio (SNR) = (μ1 − μ2)/(σ1 + σ2), t-score = (μ1 − μ2)/sqrt(σ1 2 /n1 + σ2 2 /n2), where μ = mean, σ = standard deviation, n = number of samples.

Correlation of mRNA and CNA

Copy number alteration and mRNA expression levels for genes found in the cross-species conserved regions in Fig 4E were compared by calculating the Spearman rank correlation coefficient. BRCA, LU, and OV samples with paired mRNA and CNA data were included. UCEC tumors were excluded because there were not sufficient UCEC samples with paired RNA expression data (26% of all samples with CNA data). Known oncogenes were identified by comparison with the Catalogue Of Somatic Mutations In Cancer database (COSMIC, http://cancer.sanger.ac.uk/cosmic Forbes və b, 2015 ).

Senescence score

Integrated CNA

Box and whisker plots

In box and whisker plots, the box represents the median, as well as the first and third quartiles, and the whisker indicates the extreme values within 1.5 times the inter-quartile range. In cases where the number of samples permitted, individual values are superimposed as jitter plots.

Statistical tests

Indicated P-values were calculated using (i) Student's t-test for normally distributed data (with normality confirmed by the P-value of the Shapiro–Wilk test being > 0.05 for both datasets under comparison) (ii) Mann–Whitney U-test for non-normally distributed data (iii) hypergeometric distribution P-values and (iv) permutation-based approaches, as described in the figure legends. For data with a single data point in one comparison group, the z-score was used.

Propidium iodide staining

Mouse embryonic fibroblasts cells were washed in cold PBS and then fixed in ice-cold 70% ethanol. Fixed cells were washed in PBS and then incubated for 15 min in PBS with 20 μg/ml propidium iodide and 0.1% (v/v) Triton X-100. Data were acquired using a FACSCalibur (Becton Dickinson) analytic flow cytometer in the UCLA Jonsson Comprehensive Cancer Center and Center for AIDS Research Flow Cytometry Core Facility. Cells were gated using forward scatter and side scatter to remove debris and dead cells, and 10,000 cell events were recorded.

Spectral karyotyping

Exponentially growing MEF cells were exposed to colcemid (0.04 μg/ml) for 1 h at 37°C and to hypotonic treatment (0.075 M KCl) for 20 min at room temperature. Cells were fixed in a mixture of methanol and acetic acid (3:1 by volume) for 15 min, and then washed three times in the fixative. Slides were prepared by dropping the cell suspension onto wet slides followed by air-drying. Slides were processed for spectral karyotyping (SKY) according to the manufacturer's protocol with slight modifications using mouse paint probes (ASI, Vista, CA). Images were captured using Nikon 80i microscope equipped with spectral karyotyping software from ASI, Vista, CA 12–18 metaphases were karyotyped from each cell line.

Immunoblot analysis

Cells were lysed in modified RIPA buffer (50 mM Tris–HCl (pH 7.5), 150 NaCl, 10 mM β-glycerophosphate, 1% NP-40, 0.25% sodium deoxycholate, 10 mM sodium pyrophosphate, 30 mM sodium fluoride, 1 mM EDTA, 1 mM vanadate, 20 μg/ml aprotinin, 20 μg/ml leupeptin, and 1 mM phenylmethylsulfonyl fluoride). Whole-cell lysates were resolved by SDS–PAGE on 4–15% gradient gels and blotted onto nitrocellulose membranes (Bio-Rad). Membranes were blocked overnight and then incubated sequentially with primary and either HRP-conjugated (Pierce) or IRDye-conjugated secondary antibodies (Li-Cor). Blots were imaged using the Odyssey Infrared Imaging System (Li-Cor). Protein levels were quantitated using ImageJ (http://imagej.nih.gov/ij/). Primary antibodies used for Western blot analysis included hexokinase 1 (2024, Cell Signaling Technology), hexokinase 2 (2867, Cell Signaling Technology), p53 (NB200-103, Novus Biologicals), and enolase 2 (8171, Cell Signaling Technology).

Glucose consumption and lactate secretion measurements

BRCA cell lines

Lactate secretion rates of breast cancer cell lines were measured from the culture media using a colorimetric assay kit (BioVision) (Hong və b, 2016 ).

Glucose consumption and lactate secretion rates of MEFs were measured using a BioProfile Basic bioanalyzer (NOVA Biomedical). Data were normalized to the integrated cell number, which was calculated based on cell counts at the start and end of the time course and an exponential growth equation. Because the proliferation rates of MEF sublines vary, each cell line was seeded at the appropriate density so as to give an integrated cell number of approximately 6.5 × 10 5 cells in a 6-well plate. All samples were run as biological triplicates, and consistent results were seen in multiple independent experiments.

Mass spectrometry-based metabolomic analyses

Sample preparation

Mouse embryonic fibroblasts sublines were seeded onto 6-well plates, and after 24 h, media was replaced with media containing 4.5 g/l [1,2- 13 C]-labeled glucose. Sample collection occurred after 24 h of culture in the labeled glucose media. For intracellular metabolite analysis, cells were washed with ice-cold 150 mM ammonium acetate (NH4AcO) pH 7.3 and metabolites extracted in 1 ml ice-cold 80% MeOH. The cells were quickly transferred into a microfuge tube, and 10 nmol norvaline was added to the cell suspension for use as an internal standard. The suspension was subsequently vortexed three times over 15 min and then spun down at 4°C for 5 min. The supernatant was transferred into a glass vial, the cell pellet was re-extracted with 200 μl ice-cold 80% MeOH and spun down and the supernatants were combined. Metabolites were dried at 30°C under vacuum and re-suspended in 50 μl of 70% acetonitrile (ACN). For cell culture media metabolite analysis (footprint profiling), 20 μl of cell-free media samples was collected. Metabolites were extracted by adding 300 μl ice-cold 80% methanol, followed by vortexing three times over 15 min, and centrifugation for 10 min at 13,000 rpm at 4°C. The supernatant was transferred to a fresh tube, dried using a vacuum evaporator, and re-suspended in 50 μl of 70% acetonitrile (ACN) 5 μl was used for mass spectrometry-based analysis.

Mass spectrometry runs

Samples were run on a Q-Exactive mass spectrometer coupled to an UltiMate 3000RSLC UHPLC system (Thermo Scientific). The mass spectrometer was run in polarity switching mode (+3.00 kV/−2.25 kV) with an m/z window ranging from 65 to 975. Mobile phase A was 5 mM NH4AcO, pH 9.9, and mobile phase B was ACN. Metabolites were separated on a Luna 3 μm NH2 100 Å (150 × 2.0 mm) (Phenomenex) column. The flow was kept at 200 μl/min, and the gradient was from 15% A to 95% A in 18 min, followed by an isocratic step for 9 min and re-equilibration for 7 min.

Məlumatların təhlili

Metabolites were detected and quantified as area under the curve (AUC) based on retention time and accurate mass (≤ 3 ppm) using the TraceFinder 3.1 (Thermo Scientific) software. Relative amounts of metabolites between various conditions, percentage of metabolite isotopomers (relative to all isotopomers of that metabolite), and percentage of labeled metabolite molecules (isotopomer M1 and greater, relative to all isotopomers) were calculated and corrected for naturally occurring 13 C abundance (Yuan və b, 2008). Footprinting data were normalized to the integrated cell number as described above, and intracellular metabolite concentrations were normalized to the number of cells present at the time of extraction. All samples were run as biological triplicates, and consistent results were seen in independent experiments. Our analysis focused on metabolite level, percent isotopomer, and percent labeled metabolite measurements with ANOVA P-values across the sample panel of < 0.05 in individual experiments, and Pearson correlation coefficients across all samples and between independent experiments of > 0.5.

Patient tumor samples and quantitative FDG-PET imaging

Breast cancer patient samples with imaged FDG uptake within 4 weeks prior to surgery, excluding patients with secondary breast cancers and recurrent disease, were collected surgically and processed as previously described (Palaskas və b, 2011). Of eighteen tumors collected in the original study for RNA microarrays (Palaskas və b, 2011 ), ten samples had sufficient remaining frozen tissue for array CGH profiling. None of the patients received systemic therapy or radiation prior to imaging. 18 FDG tumor uptake was quantified as standardized uptake values (SUVs) and showed the expected wide dynamic range (3.8–18.5). There was no significant difference in patient age, tumor volume, and lymph node involvement between the groups of FDG-high and FDG-low breast cancers. Breast cancers with high 18 FDG-PET SUVs frequently lacked expression of the estrogen receptor (ER) and the progesterone receptor (PR), but hormone receptor-negative tumors were also represented among the tumors with the lowest FDG uptake (Palaskas və b, 2011). We excluded lobular breast carcinomas, because they have been shown to take up less FDG than ductal carcinomas (Avril və b, 2001 ) We excluded large breast carcinomas (> 5 cm) and breast carcinomas with multifocal FDG uptake because our protocol did not include tissue autoradiography to direct the molecular tissue analysis to areas of distinct radiotracer retention. This study was approved by the Institutional Review Board (IRB) of Memorial Sloan-Kettering Cancer Center, and all participating patients signed the informed consent.

Məlumatın mövcudluğu

CNA dataset

Copy number profiling data for wild-type and genetically modified MEF samples and FDG-PET-imaged human breast tumors are available through Gene Expression Omnibus (GEO) accession GSE63306 (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE63306).

CNA conservation web resource

An interactive website for user-defined pan-cancer and cross-species CNA conservation analysis to perform analysis analogous to that in Figs 1C, 2D, and 4E using any combination of tens of available CNA signatures from human tumors and mouse models (and additional signatures as they become available) and/or the inclusion of uploaded CNA signatures (http://systems.crump.ucla.edu/cna_conservation/). Signatures and genome reference files used in the interactive website are additionally available through the Biostudies repository, accession number S-BSST7.

Metabolomics dataset

TCGA CNA dataset

The Cancer Genome Atlas (TCGA) CNA profiles were downloaded from the TCGA portal in September 2012 (https://cancergenome.nih.gov/). Copy number profiles obtained were pre-processed level 3 data based on human genome 19, with copy number variations (CNVs) removed. TCGA tumor type abbreviations and number of samples analyzed: bladder urothelial carcinoma (BLCA, 97 samples), brain lower grade glioma (LGG, 181), breast invasive carcinoma (BRCA, 873), colon adenocarcinoma (COAD, 447), glioblastoma multiforme (GBM, 593), head and neck squamous cell carcinoma (HNSC, 308), kidney renal clear cell carcinoma (KIRC, 539), lung adenocarcinoma (LUAD, 368), lung squamous cell carcinoma (LUSC, 359), ovarian serous cystadenocarcinoma (OV, 584), prostate adenocarcinoma (PRAD, 171), rectum adenocarcinoma (READ, 168), skin cutaneous melanoma (SKCM, 256), stomach adenocarcinoma (STAD, 162), thyroid carcinoma (THCA, 333), and uterine corpus endometrial carcinoma (UCEC, 492).

TCGA mRNA expression dataset

The Cancer Genome Atlas mRNA expression data were downloaded from the TCGA portal in May 2014. Gene-based mRNA expression levels were pre-processed, normalized Level 3 RNA Seq V2 RSEM values. TCGA tumor type abbreviations and number of samples analyzed: BRCA (865), LUAD (357), LUSC (358), OV (263).

Mouse tumor model CNA datasets

The genetically engineered mouse models with characterized CNA were obtained from public datasets: mammary (breast) tumors (Brca, 57 samples, GSE30710 62 samples, GSE43997 44 samples, GSE27101) (Drost və b, 2011 Herschkowitz və b, 2012 ) melanoma (Skcm, 30 samples, GSE58265) (Viros və b, 2014 ) glioblastoma/high-grade astrocytoma (Gbm, 72 samples, GSE22927) (Chow və b, 2011 ) and prostate tumors (Prad, 18 samples GSE35247 55 samples, GSE61382) (Ding və b, 2012 Wanjala və b, 2015). Əlavə olaraq, in vitro epithelial murine cell lines modeling human carcinomas were obtained from public datasets: transformed colon cells (Coad, seven samples, GSE70790) and transformed bladder and kidney cells (Blca and Kirc, 6 and 7 samples, GSE45128 Padilla-Nash və b, 2013). Abbreviated mouse tumor names match to the corresponding tissue-based human tumor abbreviations from the TCGA datasets. The data were obtained from GEO and segmented using the algorithm described above. Datasets for which no mm9 genome annotation was available on the repository were lifted over to mm9 using UCSC web tools (Rosenbloom və b, 2015 ).


Drivers of metabolic diversification: how dynamic genomic neighbourhoods generate new biosynthetic pathways in the Brassicaceae

Plants produce an array of specialized metabolites with important ecological functions. The mechanisms underpinning the evolution of new biosynthetic pathways are not well-understood. Here, we exploit available genome sequence resources to investigate triterpene biosynthesis across the Brassicaceae. Oxidosqualene cyclases (OSCs) catalyze the first committed step in triterpene biosynthesis. Systematic analysis of 13 sequenced Brassicaceae genomes was performed to identify all OSC genes. The genome neighbourhoods (GNs) around a total of 163 OSC genes were investigated to identify Pfam domains significantly enriched in these regions. All-vs-all comparisons of OSC neighbourhoods and phylogenomic analysis were used to investigate the sequence similarity and evolutionary relationships of the numerous candidate triterpene biosynthetic gene clusters (BGCs) observed. Functional analysis of three representative BGCs was carried out and their triterpene pathway products were elucidated. Our results indicate that plant genomes are remarkably plastic, and that dynamic GNs generate new biosynthetic pathways in different Brassicaceae lineages by shuffling the genes encoding a core palette of triterpene-diversifying enzymes, presumably in response to strong environmental selection pressure. These results illuminate a genomic basis for diversification of plant-specialized metabolism through natural combinatorics of enzyme families, which can be mimicked using synthetic biology to engineer diverse bioactive molecules.

Açar sözlər: Brassicaceae biosynthetic gene clusters metabolic pathway evolution plant interactions specialized metabolism terpenes.

© 2019 The Authors. New Phytologist © 2019 New Phytologist Trust.

Rəqəmlər

Associations between clade II oxidosqualene…

Associations between clade II oxidosqualene cyclases (OSCs) and cytochrome P450 (CYP) and acyltransferase…

Independently evolved triterpene biosynthetic gene…

Independently evolved triterpene biosynthetic gene clusters (BGCs) frequently converge towards similar enzyme family…

Conservation and diversification of similar…

Conservation and diversification of similar triterpene biosynthetic gene clusters (BGCs). (a) Schematic of…

Independent evolution of clade II…

Independent evolution of clade II oxidosqualene cyclase (OSC) related biosynthetic gene clusters. (a)…

Drivers of triterpene diversification in…

Drivers of triterpene diversification in the Brassicaceae. The biosynthesis of diverse triterpenes in…



Şərhlər:

  1. Gumuro

    .Nadir hallarda. Bu istisnanı qaydalardan :) deyə bilərsiniz

  2. Bennie

    Aferin, mənə elə gəlir ki, əlamətdar cümlədir

  3. Tagul

    What a useful question

  4. Gronos

    Mən çox bəyəndim!

  5. Ruben

    Səhv etmək. Müzakirə etməliyik. PM-də mənə yazın, sizinlə danışır.



Mesaj yazmaq