Informacije

8.2: Primjer više gena koji utječu na jedan lik - biologija

8.2: Primjer više gena koji utječu na jedan lik - biologija


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.

Genetika mačjeg krzna

Većina aspekata fenotipova krzna običnih mačaka može se objasniti djelovanjem samo nekoliko gena (Tablica 6-2). Ostali geni, koji ovdje nisu opisani, mogu dodatno izmijeniti ove osobine i objasniti fenotipove viđene kod tabby mačaka i kod egzotičnijih pasmina, poput sijamskih.

Na primjer, X-vezani Narandžasta gen ima dva alelna oblika. The OO alel proizvodi narančasto krzno, dok OB aleli proizvode ne-narančasto (često crno) krzno. Međutim, imajte na umu da je zbog inaktivacije X-kromosoma rezultat mozaicizam u ekspresiji. U OO / OB vide se mrlje heterozigota ženki crne i narandžaste boje, koje stvaraju uzorak oklopa kornjače (Slika 6-13 A,B). Ovo je rijedak primjer ko-dominacija budući da se može vidjeti fenotip oba alela. Imajte na umu da mačka u dijelu A ima kratko dlaku u odnosu na mačku u dijelu B; recesivni aleli na nezavisnom lokusu (L/l) proizvode duge (ll) umjesto kratkog (L_) krzno.

Aleli za razblažiti gen utječu na intenzitet pigmentacije, bez obzira na to je li ta pigmentacija posljedica crnog ili narančastog pigmenta. Dio C prikazuje crnu mačku s barem jednim dominantnim alelom razblažiti (D_), za razliku od mačke u D, koja je siva, a ne crna, jer ima dd genotip.

Epistazu dokazuje alel samo jednog od gena u Tabeli ( PageIndex {2} ). Jedan dominantni alel bijelo maskiranje (W) sprečava normalan razvoj melanocita (ćelije koje proizvode pigment). Dakle, mačke sa genotipom (W_) će imati potpuno bijelo krzno bez obzira na genotip Narandžasta ili razblažiti lokusi (dio E). Iako ovaj lokus proizvodi bijelu boju, W_ nije isto što i albinizam, koji je mnogo rjeđi fenotip uzrokovan mutacijama u drugim genima. Albino mačke se mogu razlikovati po tome što imaju crvene oči W_ mačke imaju oči koje nisu crvene.

Piebald spotting je pojava mrlja bijelog krzna. Ove mrlje se razlikuju po veličini zbog mnogih razloga, uključujući genotip. Homozigotne mačke s genotipom ss nemaju mrlje bijele boje, dok mačke genotipa Ss i SS imaju mrlje bijele boje, a homozigoti imaju tendenciju da imaju veći udio bijelog krzna od heterozigota (dio F). Kombinacija pege pegavosti i uzorka oklopa kornjače proizvodi a calico cat, koji ima zasebne mrlje narančastog, crnog i bijelog krzna.

Tabela ( PageIndex {2} ): Sažetak pojednostavljenih fenotipova i genotipova krzna mačke.
OsobinaFenotipGenotipKomentari
dužina krznakratkoLL ili LlL je potpuno dominantna
dugoll
potpuno bijelo krzno (ne-albino)100% bijelo krznoWW ili WwAko mačka ima crvene oči, to je albino, nije W_. W epistatičan je prema svim ostalim genima za boje krzna; ako mačka jeste W_, ne mogu zaključiti genotipove za bilo koju drugu boju boje krzna.
ww
piebald spotting> 50% bijelih mrlja (ali ne 100%)SSS je nepotpuno dominantan i pokazuje promjenjivu ekspresivnost
< 50% bijelih mrljaSs
nema bijelih mrljass
narandžasto krznosve narandžasto krznoXOXO ili XOYO je X-vezan
šarenilo kornjačeve školjkeXOXB
bez narančastog krzna (često crno)XBXB ili XBY
razrijeđena pigmentacijapigmentacija je intenzivnaDd ili ddD je potpuno dominantna
pigmentacija je razrijeđena (npr. siva, a ne crna; kremasta umjesto narančasta; svijetlosmeđa umjesto smeđa)dd
tabbytabby uzorakaa ili AaOvo je pojednostavljenje tabby fenotipa, koji uključuje više gena
čvrsta obojenostaa
sexženskoXX
muškoXY

Reference

  1. Prilagođeno from Christensen (2000) Genetics 155:999-1004)

Mendel je mogao da izvede svoj rad na razumljiv način jer je pažljivo beležio, pravio tačna brojanja i birao osobine koje su pokazivale jasan dominantan ili recesivan obrazac izražavanja. U stvari, aleli koji pokazuju jednostavne dominantne ili recesivne obrasce izražavanja ponekad se nazivaju "Mendelovim osobinama". Međutim, nekoliko alela se ponaša na tako jednostavan mendelovski način. Ovaj vodič će istražiti složenije obrasce izražavanja. Do kraja ovog vodiča trebali biste imati osnovno razumijevanje o:

  • Geni sa više alela
  • Razlika između tri vrste dominacije
  • Kako geni mogu imati višestruke efekte
  • Kako geni mogu uticati na ekspresiju drugih gena
  • Zašto neke likove kontrolira više od jednog gena

Nepotpuna dominacija

U Mendelovim eksperimentima, potomci su uvijek izgledali kao jedan od dva fenotipa zbog potpuna dominacija jednog alela nad drugim za likove koji imaju dvije osobine. To nije uvijek slučaj jer se neki geni ispoljavaju nepotpuna dominacija. U ovom tipu odnosa dominacije između dva alela, heterozigotni pojedinci pokazuju fenotipski posrednik između homozigotnih pojedinaca. . Na primjer, slika 1 prikazuje rezultat ukrštanja snapdragona sa crvenim cvjetovima i onog s bijelim cvjetovima potomaka u F1 imaju roze cvetove. U ovom slučaju nijedan od alela za boju cvijeta nije potpuno dominantan nad drugim. Stoga, pojedinci koji su heterozigoti imaju fenotip za razliku od onih s bilo kojim skupom homozigotnih alela.


Slika 1. Nepotpuna dominacija u boji snapdragon. (Kliknite na sliku za povećanje).

Kao što je prikazano na slici 1, Punnettov kvadrat za ovo ukrštanje je isti kao za bilo koje drugo monohibridno ukrštanje. Međutim, omjer fenotipova u F2 generacija nije 3:1 (dominantna:recesivna), kao što se vidi kod potpuno dominantnih alela, već omjer crveno:ružičasto:bijeli cvjetovi 1:2:1. U ovom primjeru aleli su predstavljeni drugačije nego u prethodnim primjerima. Budući da nijedan alel nije dominantan nad drugim, upotreba velikih i malih verzija istog slova nije primjerena. U ovom primjeru znak (boja cvijeta) označen je slovom (C), a aleli koji kodiraju osobinu (bijeli ili crveni) navedeni su kao veliki indeksi (oba su velika jer nijedan nije dominantan nad drugim). Možda ćete vidjeti druge simbolične prikaze za nepotpunu dominaciju, ali nemojte dopustiti da vas ovo zbuni. Važno je znati da su neki geni izraženi na nepotpun dominantan način.

Na sljedećoj web stranici pronađite točan odgovor na višestruka monohibridna ili dihibridna unakrsna pitanja. Svaki problem riješite sami. Da vidite objašnjenje problema, izaberite dugme "TUTORIAL". Nakon pregleda tačnog odgovora, zatvorite prozor Monohibridni križni skup problema ili Dihibridni križni prozor da biste se vratili na ovu stranicu. (napomena: Ove stranice su dio monohibridnih i dihibridnih skupova problema koje pruža The Biology Project na Univerzitetu u Arizoni.)

Problem 9: Nepotpuna dominacija - Ovaj problem je dio skupa monohibridnih unakrsnih problema.

Problem 10: Nestanak roditeljskih fenotipova u F1 generaciji - Ovaj problem je također dio skupa problema monohibridnog ukrštanja.

Problem 11: Nepotpuna dominacija u dihibridnom ukrštanju - Ovaj problem je dio Dihibridnog ukrštanja.


Simple Inheritance

Jednostavno nasljeđivanje opisuje fenotipske karakteristike koje se pojavljuju kao jedan od dva oblika. Mogu ih odrediti samo jedan gen ili više gena, ali nasljedna karakteristika postoji ili ne. Primjeri jednostavnog nasljeđivanja dominantnih fenotipova su Achoo sindrom (što znači da bljesak kamere tjera da kihnete), rascjep brade, rana miopija (dječija kratkovidost), savijeni mali prst, rupice na licu, hvatanje ruke (lijevi palac na vrhu ), dlaka na srednjem zglobu prstiju i mogućnost valjanja jezika u obliku slova "O".


Sadržaj

Opći pristup pri izračunavanju višestrukih poravnanja sekvenci je korištenje grafikona za identifikaciju svih različitih poravnanja. Prilikom pronalaženja poravnanja putem grafikona, a potpuno poravnanje kreira se u ponderiranom grafu koji sadrži skup vrhova i skup rubova. Svaka ivica grafikona ima težinu zasnovanu na određenoj heuristici koja pomaže u ocjenjivanju svake od njih poravnanje ili podskup originalnog grafa.

Praćenje poravnanja Uredi

Prilikom određivanja najprikladnijeg poravnanja za svaki MSA, a trag se obično generiše. Trag je skup realizovano, ili odgovarajući i poravnati vrhovi koji imaju specifičnu težinu na osnovu ivica koje su odabrane između odgovarajućih vrhova. Prilikom odabira tragova za skup sekvenci potrebno je odabrati trag s maksimalnom težinom kako bi se postiglo najbolje poravnanje sekvenci.

U različitim sekvencama koriste se različite metode poravnanja za povećanje rezultata i ispravnost poravnanja. Svaki se obično temelji na određenoj heuristici s uvidom u evolucijski proces. Većina pokušava replicirati evoluciju kako bi dobila najrealnije moguće poravnanje kako bi se najbolje predvidjeli odnosi između sekvenci.

Dinamičko programiranje Edit

Direktna metoda za proizvodnju MSA koristi tehniku ​​dinamičkog programiranja za identifikaciju globalno optimalnog rješenja poravnanja. Za proteine, ova metoda obično uključuje dva skupa parametara: kaznu praznine i supstitucijsku matricu koja dodjeljuje bodove ili vjerojatnosti poravnanju svakog mogućeg para aminokiselina na osnovu sličnosti kemijskih svojstava aminokiselina i evolucijske vjerovatnoće mutacija. Za nukleotidne sekvence se koristi slična kazna jaza, ali je tipična mnogo jednostavnija matrica supstitucije, u kojoj se razmatraju samo identična podudaranja i nepodudaranja. Rezultati u matrici zamjene mogu biti svi pozitivni ili mješavina pozitivnog i negativnog u slučaju globalnog poravnanja, ali moraju biti i pozitivni i negativni, u slučaju lokalnog poravnanja. [4]

Za n pojedinačne sekvence, naivna metoda zahtijeva konstrukciju n-dimenzionalni ekvivalent matrice formirane u standardnom parnom poravnanju niza. Prostor za pretragu se tako povećava eksponencijalno sa povećanjem n a također jako ovisi o dužini sekvence. Izraženo velikim O zapisom koji se obično koristi za mjerenje složenosti računanja, naivni MSA uzima O (dužina Nseq) vreme za proizvodnju. Pronaći globalni optimum za n sekvence na ovaj način se pokazalo kao NP-kompletan problem. [5] [6] [7] Godine 1989, baziran na Carrillo-Lipman algoritmu, [8] Altschul je uveo praktičnu metodu koja koristi poravnanja u paru da ograniči n-dimenzionalni prostor pretraživanja. [9] U ovom pristupu poravnanja u paru dinamičkog programiranja izvode se na svakom paru sekvenci u skupu upita, a samo se prostor u blizini n-dimenzionalnog presjeka ovih poravnanja traži za n-smjerno poravnanje. MSA program optimizira zbir svih parova znakova na svakoj poziciji u poravnanju (tzv. zbroj para rezultat) i implementiran je u softverski program za konstruisanje višestrukih poravnanja sekvenci. [10] Godine 2019. Hosseininasab i van Hoeve pokazali su da se pomoću dijagrama odlučivanja MSA može modelirati u složenosti polinomskog prostora. [3]

Konstrukcija progresivnog poravnanja Edit

Najrašireniji pristup poravnanju više sekvenci koristi heurističko pretraživanje poznato kao progresivna tehnika (poznata i kao hijerarhijska metoda ili metoda stabla) koju su razvili Da-Fei Feng i Doolittle 1987. [11] Progresivno poravnanje gradi konačni MSA kombiniranjem parna poravnanja koja počinju sa najsličnijim parom i napreduju do najudaljenijih. Sve metode progresivnog poravnanja zahtijevaju dvije faze: prvu fazu u kojoj su odnosi između sekvenci predstavljeni kao stablo, tzv. vodič drvo, i drugi korak u kojem se MSA gradi dodavanjem sekvenci uzastopno rastućem MSA prema stablu vodiča. Inicijal vodič drvo određuje se učinkovitom metodom grupiranja kao što je spajanje susjeda ili UPGMA, a može koristiti udaljenosti na temelju broja identičnih dvoslovnih podsljevova (kao u FASTA-i, a ne dinamičkom programskom poravnanju). [12]

Ne garantuje se da će progresivna poravnanja biti globalno optimalna. Primarni problem je u tome što kada se naprave greške u bilo kojoj fazi rasta MSA, te greške se zatim propagiraju do konačnog rezultata. Performanse su takođe posebno loše ako su sve sekvence u setu prilično udaljene. Većina modernih progresivnih metoda modificira svoju funkciju bodovanja sa sekundarnom težinskom funkcijom koja dodjeljuje faktore skaliranja pojedinačnim članovima skupa upita na nelinearan način na osnovu njihove filogenetske udaljenosti od njihovih najbližih susjeda. Ovo ispravlja neslučajni izbor sekvenci datih programu za poravnanje. [12]

Metode progresivnog poravnanja dovoljno su efikasne za široku primjenu za mnoge sekvence (od 100 do 1000 s). Usluge progresivnog poravnanja su obično dostupne na javno dostupnim web serverima tako da korisnici ne moraju lokalno instalirati aplikacije koje su od interesa. Najpopularnija progresivna metoda poravnanja bila je porodica Clustal [13], posebno ponderirana varijanta ClustalW [14] kojoj pristup omogućuje veliki broj web portala, uključujući GenomeNet, EBI i EMBNet. Različiti portali ili implementacije mogu se razlikovati u korisničkom sučelju i učiniti različite parametre dostupnim korisniku. ClustalW se intenzivno koristi za izgradnju filogenetskog stabla, uprkos eksplicitnim upozorenjima autora da se neuređena poravnanja ne bi trebala koristiti u takvim studijama i kao ulaz za predviđanje strukture proteina homološkim modeliranjem. Trenutna verzija Clustal porodice je ClustalW2. EMBL-EBI je najavio da će CLustalW2 isteći u kolovozu 2015. Oni preporučuju Clustal Omega koja se zasniva na zasađenim stablima vodičima i tehnikama profila profila HMM za poravnavanje proteina. Oni nude različite alate MSA za progresivno poravnavanje DNK. Jedan od njih je MAFFT (Multiple Alignment using Fast Fourier Transform). [15]

Druga uobičajena metoda progresivnog poravnanja pod nazivom T-Coffee [16] sporija je od Clustal-a i njegovih derivata, ali općenito proizvodi preciznija poravnanja za udaljeno povezane sekvence. T-Coffee izračunava poravnanja u paru kombinovanjem direktnog poravnanja para sa indirektnim poravnanjima koja poravnavaju svaku sekvencu para sa trećom sekvencom. Koristi izlaz iz Clustal-a kao i drugog lokalnog programa za poravnanje LALIGN, koji pronalazi više regija lokalnog poravnanja između dvije sekvence. Rezultirajuće poravnanje i filogenetsko stablo koriste se kao vodič za stvaranje novih i preciznijih ponderirajućih faktora.

Budući da su progresivne metode heuristike za koje nije zajamčeno da će se približiti globalnom optimumu, kvalitetu poravnanja može biti teško ocijeniti, a njihov pravi biološki značaj može biti nejasan. Poluprogresivna metoda koja poboljšava kvalitet poravnanja i ne koristi heuristiku s gubicima dok još uvijek radi u polinomskom vremenu implementirana je u program PSAlign. [17]

Iterativne metode Uredi

Skup metoda za proizvodnju MSA uz smanjenje grešaka svojstvenih progresivnim metodama klasificira se kao "iterativni" jer rade slično progresivnim metodama, ali opetovano usklađuju početne sekvence kao i dodajući nove sekvence rastućem MSA. Jedan od razloga zašto progresivne metode toliko snažno ovise o visokokvalitetnom početnom poravnanju je činjenica da su ta poravnanja uvijek ugrađena u konačni rezultat-to jest, nakon što je niz usklađen u MSA, njegovo poravnanje se više ne razmatra. Ova aproksimacija poboljšava efikasnost po cenu tačnosti. Nasuprot tome, iterativne metode se mogu vratiti na prethodno izračunata poravnanja u paru ili pod-MSA-ove koji uključuju podskupove niza upita kao sredstvo za optimizaciju funkcije općeg cilja kao što je pronalaženje visokokvalitetnog rezultata poravnanja. [12]

Različite suptilno različite metode ponavljanja su implementirane i dostupne u softverskim paketima. Pregledi i poređenja su bili korisni, ali se generalno uzdržavaju od odabira "najbolje" tehnike. [18] Softverski paket PRRN/PRRP koristi algoritam za penjanje za optimiziranje ocjene poravnanja MSA-e [19] i iterativno ispravlja i težine poravnanja i lokalno divergentne ili "gappy" regije rastućeg MSA-a. [12] PRRP daje najbolje rezultate kada poboljšava poravnanje prethodno izgrađeno bržom metodom. [12]

Drugi iterativni program, DIALIGN, koristi neobičan pristup uskog fokusiranja na lokalna poravnanja između podsegmenata ili motiva sekvence bez uvođenja kazne jaza. [20] Poravnavanje pojedinačnih motiva se tada postiže matričnim prikazom sličnim matričnom dijagramu u parnom poravnanju. Alternativna metoda koja koristi brza lokalna poravnanja kao tačke sidrenja ili "sjemena" za sporiju proceduru globalnog poravnanja implementirana je u paketu CHAOS/DIALIGN. [20]

Treća popularna metoda zasnovana na iteraciji pod nazivom MUSCLE (poravnavanje više sekvenci pomoću log-očekivanja) poboljšava progresivne metode sa preciznijom merom udaljenosti za procenu povezanosti dve sekvence. [21] Mjera udaljenosti se ažurira između etapa ponavljanja (iako je u svom izvornom obliku MUSCLE sadržavao samo 2-3 iteracije ovisno o tome je li omogućeno preciziranje).

Metode konsenzusa Uredi

Metode konsenzusa pokušavaju pronaći optimalno višestruko poravnanje sekvenci s obzirom na višestruka različita poravnanja istog skupa sekvenci. Postoje dvije najčešće korištene metode konsenzusa, M-COFFEE i MergeAlign. [22] M-COFFEE koristi više poravnanja niza generiranih sa sedam različitih metoda za generiranje poravnanja konsenzusa. MergeAlign je sposoban za generiranje konsenzusnih poravnanja iz bilo kojeg broja ulaznih poravnanja generiranih korištenjem različitih modela evolucije sekvence ili različitih metoda višestrukog poravnanja sekvenci. Zadana opcija za MergeAlign je zaključiti poravnanje konsenzusa koristeći poravnanja generirana pomoću 91 različitog modela evolucije proteinske sekvence.

Skriveni Markovi modeli Uredi

Skriveni Markovljevi modeli su vjerojatni modeli koji mogu dodijeliti vjerojatnosti svim mogućim kombinacijama praznina, podudaranja i neusklađenosti kako bi se odredila najverovatnija MSA ili skup mogućih MSA. HMM-i mogu proizvesti jedan rezultat s najvećim brojem bodova, ali također mogu generirati porodicu mogućih usklađivanja koja se zatim mogu ocijeniti s biološke važnosti. HMM -ovi mogu proizvesti globalna i lokalna usklađivanja. Iako su metode zasnovane na HMM razvijene relativno nedavno, one nude značajna poboljšanja u brzini računanja, posebno za sekvence koje sadrže preklapajuća područja. [12]

Tipične metode zasnovane na HMM-u rade tako što predstavljaju MSA kao oblik usmjerenog acikličnog grafa poznatog kao graf djelomičnog reda, koji se sastoji od niza čvorova koji predstavljaju moguće unose u stupce MSA-e. U ovoj reprezentaciji kolona koja je apsolutno očuvana (to jest, da sve sekvence u MSA dijele određeni znak na određenoj poziciji) je kodirana kao jedan čvor sa onoliko odlaznih veza koliko je mogućih znakova u sljedećem stupcu poravnanje. U terminima tipičnog skrivenog Markovljevog modela, posmatrana stanja su pojedinačni stupci poravnanja, a "skrivena" stanja predstavljaju pretpostavljeni niz predaka iz kojeg se pretpostavlja da potiču sekvence u skupu upita. Učinkovita varijanta pretraživanja metode dinamičkog programiranja, poznata kao Viterbijev algoritam, općenito se koristi za sukcesivno poravnavanje rastućeg MSA -a sa sljedećom sekvencom u skupu upita za proizvodnju novog MSA -a. [23] Ovo se razlikuje od progresivnih metoda poravnanja jer se poravnavanje prethodnih sekvenci ažurira pri svakom dodavanju nove sekvence. Međutim, kao i progresivne metode, na ovu tehniku ​​može uticati redosled kojim su sekvence u skupu upita integrisane u poravnanje, posebno kada su sekvence udaljene povezane. [12]

Dostupno je nekoliko softverskih programa u kojima su implementirane varijante metoda zasnovanih na HMM-u i koje su poznate po skalabilnosti i efikasnosti, iako je pravilno korištenje HMM metode složenije od korištenja uobičajenih progresivnih metoda. Najjednostavniji je POA (Partial-Order Alignment) [24] slična, ali generaliziranija metoda implementirana je u paketima SAM (Sequence Alignment and Modeling System). [25] i HMMER. [26] SAM je korišten kao izvor usklađivanja za predviđanje strukture proteina za sudjelovanje u eksperimentu predviđanja CASP strukture i za razvoj baze podataka predviđenih proteina u vrstama kvasca S. cerevisiae. HHsearch [27] je softverski paket za detekciju daljinski povezanih proteinskih sekvenci zasnovanih na parnom poređenju HMM-ova. Poslužitelj koji pokreće HHsearch (HHpred) bio je daleko najbrži od 10 najboljih servera za automatsko predviđanje strukture na takmičenjima za predviđanje strukture CASP7 i CASP8. [28]

Metode svjesne filogenije Edit

Većina metoda višestrukog poravnanja sekvenci pokušava minimizirati broj umetanja/brisanja (praznina) i, kao posljedicu, proizvesti kompaktna poravnanja. Ovo uzrokuje nekoliko problema ako sekvence koje treba poravnati sadrže nehomologne regije, ako su praznine informativne u filogenskoj analizi. Ovi problemi su uobičajeni u novonastalim sekvencama koje su loše označene i mogu sadržavati pomake okvira, pogrešne domene ili nehomologne spojene egzone. Prvu takvu metodu su 2005. razvili Löytynoja i Goldman. [29] Isti autori objavili su softverski paket pod nazivom PRANK 2008. [30] PRANK poboljšava poravnanja kada su umetci prisutni. Ipak, radi sporo u poređenju sa progresivnim i/ili iterativnim metodama koje su razvijene nekoliko godina.

U 2012. godini pojavila su se dva nova alata svjesna filogenije. Jedan se zove PAGAN koji je razvio isti tim kao i PRANK. [31] Drugi je ProGraphMSA razvio Szalkowski. [32] Oba softverska paketa su razvijena nezavisno, ali dijele zajedničke karakteristike, posebno korištenje algoritama grafova za poboljšanje prepoznavanja nehomolognih regija, i poboljšanje koda koje čini ovaj softver bržim od PRANK-a.

Pronalaženje motiva Uredi

Nalaženje motiva, poznato i kao analiza profila, metoda je lociranja motiva sekvenci u globalnim MSA -ima koja je i sredstvo za stvaranje boljeg MSA -a i sredstvo za izradu bodovne matrice za upotrebu u traženju sličnih motiva u drugim nizovima. Razvijene su različite metode za izolaciju motiva, ali sve se temelje na identificiranju kratkih visoko očuvanih uzoraka unutar većeg poravnanja i konstruiranju matrice slične supstitucijskoj matrici koja odražava aminokiselinski ili nukleotidni sastav svake pozicije u pretpostavljenom motivu . Poravnanje se zatim može poboljšati korištenjem ovih matrica. U standardnoj analizi profila, matrica uključuje unose za svaki mogući znak, kao i unose za praznine. [12] Alternativno, statistički algoritmi za pronalaženje uzoraka mogu identificirati motive kao prethodnik MSA-e, a ne kao derivaciju. U mnogim slučajevima kada skup upita sadrži samo mali broj sekvenci ili sadrži samo visoko povezane sekvence, pseudobrojevi se dodaju kako bi se normalizirala distribucija koja se odražava u matrici bodovanja. Konkretno, ovo ispravlja unose nulte vjerojatnosti u matrici na vrijednosti koje su male, ali različite od nule.

Analiza blokova je metoda pronalaženja motiva koja ograničava motive na nerazdvojene regije u poravnanju. Blokovi se mogu generirati iz MSA ili se mogu izdvojiti iz neusklađenih sekvenci korištenjem unaprijed izračunatog skupa zajedničkih motiva prethodno generiranih iz poznatih familija gena. [33] Bodovanje blokova se uglavnom oslanja na razmak visokofrekventnih znakova, a ne na izračunavanje eksplicitne matrice zamjene. BLOCKS poslužitelj pruža interaktivnu metodu za lociranje takvih motiva u neusklađenim nizovima.

Statističko podudaranje uzoraka implementirano je korištenjem algoritma maksimizacije očekivanja i Gibbsovog uzorka. Jedan od najčešćih alata za pronalaženje motiva, poznat kao MEME, koristi maksimiziranje očekivanja i skrivene markovske metode za generiranje motiva koje potom njegov prateći MAST koristi u alatu za pretraživanje u kombiniranom paketu MEME/MAST. [34] [35]

Nekodirajuće poravnanje više sekvenci Uredi

Nekodirajuće DNK regije, posebno TFBS-ovi, prilično su konzervirani i nisu nužno evolucijski povezani i možda su konvergirali od neuobičajenih predaka. Stoga se pretpostavke koje se koriste za poravnavanje proteinskih sekvenci i regija koje kodiraju DNA inherentno razlikuju od onih koje vrijede za sekvence TFBS. Iako je smisleno poravnati DNA kodirajuće regije za homologne sekvence pomoću operatora mutacije, poravnavanje sekvenci vezivnog mjesta za isti transkripcijski faktor ne može se oslanjati na operacije povezane s evolucijom. Slično, evolucijski operator točkastih mutacija može se koristiti za definiranje udaljenosti uređivanja za kodiranje sekvenci, ali to ima malo značenja za sekvence TFBS jer svaka varijacija sekvence mora održavati određeni nivo specifičnosti za funkcioniranje mjesta vezivanja. Ovo postaje posebno važno kada pokušavate poravnati poznate sekvence TFBS -a za izradu nadziranih modela za predviđanje nepoznatih lokacija istog TFBS -a. Stoga, metode višestrukog poravnanja treba da prilagode osnovnu evolucijsku hipotezu i operatore koji se koriste kao u radu objavljenom koji uključuje termodinamičke informacije susjedne baze [36] kako bi se poravnala mjesta vezivanja tražeći najniže termodinamičko poravnanje koje čuva specifičnost mjesta vezivanja, EDNA.

Genetski algoritmi i simulirano žarenje Uredi

Standardne tehnike optimizacije u računarskoj nauci – obe su inspirisane fizičkim procesima, ali ne direktno reprodukuju – takođe su korišćene u pokušaju da se efikasnije proizvedu kvalitetni MSA. Jedna takva tehnika, genetski algoritmi, korištena je za proizvodnju MSA u pokušaju da se široko simulira hipotetički evolucijski proces koji je doveo do divergencije u skupu upita. Metoda funkcionira tako što razbija niz mogućih MSA -a na fragmente i uzastopno preuređuje te fragmente uz uvođenje praznina na različitim položajima. Optimalna ciljna funkcija se optimizuje tokom simulacije, najčešće funkcija maksimizacije "suma parova" uvedena u MSA metode zasnovane na dinamičkom programiranju. Tehnika za proteinske sekvence implementirana je u softverskom programu SAGA (Poravnavanje sekvenci genetskim algoritmom) [37], a njen ekvivalent u RNK naziva se RAGA. [38]

Tehnika simuliranog žarenja, kojom se postojeći MSA proizveden drugom metodom rafinira nizom preuređivanja dizajniranih da pronađu bolje regije prostora za poravnanje od one koju ulazno poravnanje već zauzima. Poput metode genetskog algoritma, simulirano žarenje maksimizira ciljnu funkciju kao što je funkcija sume parova. Simulirano žarenje koristi metaforički "temperaturni faktor" koji određuje brzinu kojom se preuređivanje odvija i vjerovatnoću svakog preuređivanja tipična upotreba izmjenjuje periode visokih stopa preuređivanja s relativno malom vjerovatnoćom (za istraživanje udaljenijih područja prostora poravnanja) s periodima nižih stopa i veće šanse da se detaljnije istraže lokalni minimumi u blizini novo "koloniziranih" regiona. Ovaj pristup je implementiran u program MSASA (Multiple Sequence Alignment by Simulated Annealing). [39]

Matematičko programiranje i algoritmi tačnih rješenja Edit

Matematičko programiranje i posebno modeli mešovitog celobrojnog programiranja su još jedan pristup rešavanju MSA problema. Prednost ovakvih modela optimizacije je što se mogu koristiti za pronalaženje optimalnog MSA rješenja efikasnije u odnosu na tradicionalni DP pristup. To je djelomično posljedica primjenjivosti tehnika razlaganja za matematičke programe, gdje se MSA model razlaže na manje dijelove i iterativno rješava dok se ne pronađe optimalno rješenje. Primjeri algoritama koji se koriste za rješavanje miješanih cjelobrojnih modela programiranja MSA -e uključuju granu i cijenu [40] i Bendersovu dekompoziciju. [3] Iako su egzaktni pristupi računski spori u usporedbi s heurističkim algoritmima za MSA, zajamčeno je da će na kraju doći do optimalnog rješenja, čak i za probleme velikih dimenzija.

Simulirano kvantno računanje Edit

U januaru 2017, D-Wave Systems je objavio da je njegov qbsolv open-source kvantni računarski softver uspješno korišten za pronalaženje bržeg rješenja za MSA problem. [41]

Neophodna upotreba heuristike za višestruko poravnanje znači da za proizvoljan skup proteina uvijek postoji velika šansa da će poravnanje sadržavati greške. Na primjer, evaluacija nekoliko vodećih programa usklađivanja pomoću BAliBase mjerila pokazala je da je najmanje 24% svih parova aminokiselina poravnato pogrešno poravnano. [2] Ove greške mogu nastati zbog jedinstvenih umetanja u jednu ili više regija sekvenci, ili kroz neki složeniji evolucijski proces koji dovodi do proteina koji se ne mogu lako poravnati samo sekvencom. Kako se broj sekvenci i njihova divergencija povećava, mnogo više grešaka će biti napravljeno jednostavno zbog heurističke prirode MSA algoritama. Višestruki preglednici poravnanja sekvenci omogućavaju vizuelni pregled poravnanja, često provjeravanjem kvaliteta poravnanja za označena funkcionalna mjesta na dvije ili više sekvenci. Mnogi također omogućuju uređivanje poravnanja kako bi se ispravile ove (obično manje) greške, kako bi se dobilo optimalno 'kurirano' poravnanje prikladno za upotrebu u filogenetskoj analizi ili uporednom modeliranju. [42]

Međutim, kako se broj sekvenci povećava, a posebno u studijama na nivou genoma koje uključuju mnoge MSA, nemoguće je ručno kurirati sva poravnanja. Štaviše, ručno kuriranje je subjektivno. I na kraju, čak ni najbolji stručnjak ne može s pouzdanjem uskladiti dvosmislenije slučajeve visoko divergentnih sekvenci. U takvim slučajevima uobičajena je praksa koristiti automatske procedure za isključivanje nepouzdano usklađenih regija iz MSA. U svrhu rekonstrukcije filogenije (vidi dolje), program Gblocks se naširoko koristi za uklanjanje blokova poravnanja za koje se sumnja da su niske kvalitete, prema različitim graničnim vrijednostima na broju praznina u kolonama za poravnanje. [43] Međutim, ovi kriteriji mogu pretjerano filtrirati regije sa događajima umetanja/brisanja koji i dalje mogu biti pouzdano poravnati, a ovi regioni mogu biti poželjni za druge svrhe kao što je otkrivanje pozitivne selekcije. Nekoliko algoritama za poravnanje daje rezultate specifične za lokaciju koji omogućavaju odabir regiona visoke pouzdanosti. Takvu uslugu prvi je ponudio SOAP program, [44] koji testira robusnost svake kolone na smetnje u parametrima popularnog programa za usklađivanje CLUSTALW. Program T-Coffee [45] koristi biblioteku poravnanja u konstrukciji konačnog MSA, a njegov izlazni MSA je obojen prema ocjenama pouzdanosti koje odražavaju slaganje između različitih poravnanja u biblioteci u vezi sa svakim poravnatim ostatkom. Njegovo proširenje, TCS: (Transitive Cupornost Sjezgro), koristi T-Coffee biblioteke parnih poravnanja za procjenu bilo kojeg MSA treće strane. Projekcije u paru mogu se proizvesti brzim ili sporim metodama, dopuštajući tako kompromis između brzine i tačnosti. [46] [47] Drugi program za poravnanje koji može dati MSA sa rezultatima pouzdanosti je FSA, [48] koji koristi statistički model koji omogućava izračunavanje nesigurnosti u poravnanju. HoT (Heads-Or-Tails) rezultat može se koristiti kao mjera nesigurnosti poravnanja specifične za lokaciju, zbog postojanja više ko-optimalnih rješenja. [49] The GUIDANCE program [50] calculates a similar site-specific confidence measure based on the robustness of the alignment to uncertainty in the guide tree that is used in progressive alignment programs. An alternative, more statistically justified approach to assess alignment uncertainty is the use of probabilistic evolutionary models for joint estimation of phylogeny and alignment. A Bayesian approach allows calculation of posterior probabilities of estimated phylogeny and alignment, which is a measure of the confidence in these estimates. In this case, a posterior probability can be calculated for each site in the alignment. Such an approach was implemented in the program BAli-Phy. [51]

There are free programs available for visualization of multiple sequence alignments, for example Jalview and UGENE.

Multiple sequence alignments can be used to create a phylogenetic tree. [52] This is made possible by two reasons. The first is because functional domains that are known in annotated sequences can be used for alignment in non-annotated sequences. The other is that conserved regions known to be functionally important can be found. This makes it possible for multiple sequence alignments to be used to analyze and find evolutionary relationships through homology between sequences. Point mutations and insertion or deletion events (called indels) can be detected.

Multiple sequence alignments can also be used to identify functionally important sites, such as binding sites, active sites, or sites corresponding to other key functions, by locating conserved domains. When looking at multiple sequence alignments, it is useful to consider different aspects of the sequences when comparing sequences. These aspects include identity, similarity, and homology. Identity means that the sequences have identical residues at their respective positions. On the other hand, similarity has to do with the sequences being compared having similar residues quantitatively. For example, in terms of nucleotide sequences, pyrimidines are considered similar to each other, as are purines. Similarity ultimately leads to homology, in that the more similar sequences are, the closer they are to being homologous. This similarity in sequences can then go on to help find common ancestry. [52]


Evolution of complexity: genic, genomic, and developmental

Studies in arthropods have led to major insights into the complexity of developmental mechanisms and evolutionary changes. Experiments on the fruit fly Drosophila melanogaster have uncovered the complexity of gene interaction networks during early development 25,26 . For example, the earliest set of genes that are activated in the embryo, termed the ‘maternal’ class of genes, help establish body axes. Subsequent to the formation of body plan, segments and polarities of segments require the function of genes belonging to zygotic, gap, pair-rule, and segment polarity classes 27 . The cooperative and antagonistic actions between these genes ensure a precise and robust sequence of developmental events in the embryo, leading to the formation of tissues and organs at later stages. While the entire developmental process encoded in the DNA sequence is a necessary component of evolution, the individual mutations involved are not uniquely necessary they can be replaced with others. Genomic and proteomic studies are providing insight into the old question of developmental constraints in evolution. Recent studies have shown that developmental constraint and selection work together: development can constrain evolution in the short term, but selection can alter and reshape those constraints in the long term 28,29 . While developmental constraint on genes affecting embryology is not unexpected, as shown by Artieri and Singh 30 using patterns of gene expression during Drosophila ontogeny, it is not development but Darwinian ‘selection opportunity’ that dictates post-embryological diversification 4,30,31 .

Technological advancements over the last decade have made efficient large-scale genome sequencing of organisms easily available. The analysis of sequence data has revealed the structure of genes, gene families, and their chromosomal organizations (e.g., see www.genecards.org, www.informatics.jax.org, www.flybase.org, and www.wormbase.org). Genomic data together with gene expression studies are providing insight not only into the history of evolution but also on the type and extent of standing variation in populations. Some of the highlights reported by these studies are summarized below.

Number of genes do not correlate with complexity

While higher organisms have more protein coding genes, variation in gene number does not strongly correlate with morphological complexity. For example, the nematode C. elegans has more genes than the fruit fly D. melanogaster, but the latter has appendages and is morphologically more complex. Protein-coding genes in humans, excluding splicing variants, are converging toward 20,000, even though the entire genome is predicted to code over 200,000 transcripts 32 . In addition to mRNA and proteins, there are increasing numbers of non-coding RNA transcripts in metazoan genomes such as micro RNA (miRNA) and long non-coding RNA (lncRNA) 33 . In humans, there are more non-coding RNA genes than protein-coding genes 32 .

Evolution occurs by making alternate use of genes

Evolution occurs by making alternate uses of existing genes through structural 34,35,36 and regulatory changes 37,38 . This is reflected in the 99% sequence similarity shared by humans and chimpanzees, with only 6% of the genes in one species lacking a known homolog in the other 39 . Despite such a high level of sequence conservation, about 80% of proteins in humans and chimps differ in at least one amino acid 35 and 10% of genes between humans and chimpanzees differ in their expression in the brains of the two species 40,41 .

Number of genes affecting a trait appears large

The notion of candidate genes/loci persists and guides much of health genomics for practical reasons. Studies involving the mapping of quantitative trait loci (QTL) have shown that, directly and indirectly, traits are affected by a large number of genes 42,43 . As an example, early studies of variation in human height initially implicated half a dozen to a dozen genes. A recent genomic meta-analysis of human height variation involving over 700,000 individuals has detected over 3290 significant SNPs 44 . Yet together, these SNPs may account for only 24% of the variance in height. The same is largely true for all complex diseases. Genomics is driving home the lesson that there are protein-coding and non-coding genes that perform a variety of functions, but there are no genes specific for a trait. Genome-wide association studies (GWAS) have led to the identification of genes linked to specific traits and diseases 45 (https://www.genome.gov/about-genomics/fact-sheets/Genome-Wide-Association-Studies-Fact-Sheet). The data reveal that genes are shared between traits. A recent paper by Boyle et al. presents an ‘omnigenic’ model of complex traits 46 , proposing that all genes expressed in disease-relevant cells are involved in a functional network and hence contribute to the condition.

A significant part of non-coding DNA may be involved in regulation

The ENCODE project (Encyclopedia of DNA Elements the ENCODE Project Consortium 2012) initially reported a large proportion of the genome to be functional, but ultimately scaled it down to approximately10%. This added to the ‘junk DNA’ debate and questions regarding the proper biological function of a gene 47,48 . Although a large proportion of mammalian DNA may have no necessary or essential function, this should not be interpreted as lacking in function or being inert. Such apparently ‘non-functional’ DNA may be part of the unnecessary complexity of the uncommitted ‘gene pool’—part of current phenotypic plasticity devoid of teleological explanation for future use.

Phylogenetic gene complexity shows the same function can be shaped by different genes

Recent genomic studies of protein evolution in anatomical traits of D. melanogaster embryos showed that younger genes, i.e., genes that are comparatively newer based on phylogenetic analysis, had lesser tissue distribution, fewer interactions, high expression levels, and less evolutionary constraint 49,50 . Given that the function of a gene is not fixed and functions evolve between genes as well as within genes over time, we can expect the complexity of interaction networks of newer genes to increase with time. In a study of adaptation in protein-coding gene trees in the primate clade, Daub et al. 51 remarked: ‘several gene sets are found significant at multiple levels in the phylogeny, but different genes are responsible for the selection signal in the different branches. This suggests that the same function has been optimized in different ways at different times in primate evolution.’

Evolution by gene regulation is not ‘break free’

In the post genomic world, the old ‘major vs. minor’ or ‘regulatory vs. structural’ mutation debate has been restructured and refined in terms of the role of cis-regulation vs. structural mutation in evolution 52,53,54 . Mutations in ‘cis’ elements generally affect the expression of individual genes, possibly contributing to regulatory evolution 54 . However, there are also examples of stabilizing selection operating on gene expression that tends to compensate for ‘cis’ changes (e.g., see ref. 55 ), leading to the evolution of biological complexity. While new cases of evolution by cis-regulatory mutations are being discovered, they are still far fewer than those by coding mutations 52,53 . Although the importance of cis-regulatory mutations in evolution is well documented, the real question involves neither their crucial role nor their unique contribution to the evolution of morphology. Instead, it is whether cis-regulatory mutations provide a source of variation that, unlike protein-coding mutations, is potentially large and pleiotropy-free, i.e., have no deleterious side effects and provide possibilities for ‘break-free’ evolutionary change. It is erroneous to argue that, unlike protein-coding variation, cis-regulation variation is free of pleiotropic effects or free of constraints 56,57 . Molecular population genetic studies inform us that genetic variation is not the limiting factor in evolution the limiting factor is ‘selection opportunity’ 58 . Evolution does not work toward producing perfect proteins. The protein-protein interactions and any negative effects arising therefrom are part of the genetic machinery involved in evolutionary change. Negative pleiotropy in structural mutations may not be any worse than the negative effect of gene expression in an unwanted place and time 53 . Negative pleiotropic effects of structural mutations are factored into the rate of evolution through compensatory mutations and gene-gene interactions. Similarly, cis-acting regulations are obviously important in controlling gene expression and may appear to provide a limitless rate of evolutionary change however, we do not need to argue that evolution in nature is slow and incremental.

Molecular redundancy is a universal feature of organisms

Organisms are both the subject and the object of evolutionary change. Since the organisms’ environment is not constant, we can expect some degree of molecular flexibility in the ability of the organisms to adapt to environmental fluctuations experienced over their lifetime. Such a flexibility could come from at least three distinct but interrelated sources. One of these is what we have termed as unnecessary complexity, i.e., multiple redundant gene interactions and pathways. The second source of flexibility is over-expression of genes or up-regulation of pathways. It is expected that the functional integrity of any pathway/network would be limited by the least-expressed genes and such genes may be under pressure to be upregulated. Any increase in gene expression will contribute to higher probability of random molecular interactions thereby forming the basis of new functions and, therefore, new evolutionary adaptations. The third source is gene-environment interactions, termed ‘norm of reaction’ 17 . The unnecessary complexity together with molecular flexibility is what we have termed as molecular redundancy (Fig. 1).

G and P are the spaces of the genotypic and phenotypic description. G1, G′1, G2, and G′2 are genotypic descriptions at various points in time within successive generations. P1, P′1, P2, and P′2 are phenotypic descriptions. T1, and T3 are laws of transformation from genotype to phenotype and back, respectively, during development. T2 are laws of population biology, and T4 are laws of Mendel and Morgan about gamete formation. Necessary and unnecessary complexities and molecular redundancy are defined in the text. (After Lewontin 19 ). The graph lines are not intended to mean monotonic increase.


Pleiotropy Definition

In pleiotropy, one gene controls the expression of several phenotypic traits. Phenotypes are traits that are physically expressed such as color, body shape, and height. It is often difficult to detect which traits may be the result of pleitoropy unless a mutation occurs in a gene. Because pleiotropic genes control multiple traits, a mutation in a pleiotropic gene will impact more than one trait.

Typically, traits are determined by two alleles (variant form of a gene). Specific allele combinations determine the production of proteins which drive the processes for the development of phenotypic traits. A mutation occurring in a gene alters the DNA sequence of the gene. Changing gene segment sequences most often results in non-functioning proteins. In a pleiotropic gene, all of the traits associated with the gene will be altered by the mutation.

Gene pleiotropy, also referred to as molecular-gene pleiotropy, focuses on the number of functions of a particular gene. The functions are determined by the number of traits and biochemical factors impacted by a gene. Biochemical factors include the number of enzyme reactions catalyzed by the protein products of the gene.

Developmental pleiotropy focuses on mutations and their influence on multiple traits. The mutation of a single gene manifests in the alteration of several different traits. Diseases involving mutational pleiotropy are characterized by deficiencies in multiple organs that impact several body systems.

Selectional pleiotropy focuses on the number of separate fitness components affected by a gene mutation. The term fitness relates to how successful a particular organism is at transferring its genes to the next generation through sexual reproduction. This type of pleiotropy is concerned only with the impact of natural selection on traits.


What Behaviors Do We Inherit Via Genes?

A pervasive assumption in evolutionary psychology is that how we act is affected by the genes we carry. Is there good concrete evidence of this? Are our outcomes predetermined by our biology? The most intriguing findings on this issue came from twin studies.

Evidence that Genes Affect Human Behavior

The study of identical twins reared apart is a natural experiment where two individuals with exactly the same genes grow up in different environments. If they turn out to be similar, then the similarity can be attributed to genotype.

Behavior geneticists concluded that genetics plays a big role in personality, accounting for about half of the differences in personality test results and even more of the differences in IQ scores.

Apart from these scientific findings, researchers were impressed by many obvious similarities between twins when they were reunited for the first time after being separated from birth. Many of the pairs dressed similarly or had the same haircut, or glasses. They described remarkable similarities in hobbies and interests. One pair reported that they were the only ones in their neighborhood to construct a circular bench around a tree in their backyard.

Striking as such stories are, they remain mere anecdotes and have no scientific value. The main problem is that there is confirmation bias. If a pair of twins is wearing the same baseball hat, we tend to interpret this as a wonderful example of genetic control over the minutiae of behavior. If a pair shows up wearing different hats, however, we ignore that difference but instead register some similarities such as both twins wearing a black shirt.

Identical twins separated at birth have some striking differences. If one twin is schizophrenic, there is no more than a coin-toss chance that the other is diagnosed with the same mental disorder. This is striking given that schizophrenia is believed to have a basis in brain biology. (The same is true of political affiliation).

We must also recognize that identical twins are a special case whose relevance to the behavior of ordinary people is disputable. The problem is that many characteristics are affected by multiple genes. If there are six genes involved, identical twins will be the same because they have all six genes. Yet, taken separately, each of those genes might not have a detectable effect on the trait of interest if studied in the general population.

This wrinkle (known as epistasis) may help explain why it is so difficult to establish a biochemical chain of causation between specific genes and complex human behaviors, although researchers have made heroic efforts to account for various traits, such as sensation seeking as a function of dopamine receptors, and have investigated various candidate genes to account for criminal violence.

Biochemistry and Behavior

Establishing that some behavioral traits are heritable is not the end of the scientific mission but really just the beginning. We need to know not just that genes affect behavior but also have to establish which genes are involved and how they affect the biochemistry of brain cells in ways that influence behavior.

One of the first of such projects involved work on receptors for dopamine that are implicated in sensation seeking.

This research proved successful. Yet, the success was qualified because variation in the dopamine receptor explained only a tiny fraction of individual differences in the sensation-seeking trait.

Another study looked at the so-called “warrior genes” that were over-represented among violent criminals. Criminal defense attorneys were excited by this finding because it offered a new defense strategy for violent offenders, namely that they were not fully responsible for their actions because their genes made them do it.

That genetic defense has been a flop, however. Warrior genes affect violent behavior only in the small category of individuals who grow up in extremely abusive homes. Children who are raised by loving parents are very unlikely to engage in orgies of uncontrolled aggression.

So there is a striking contradiction between the seeming clarity of the early research via twin and adoption studies, that established clear and substantial effects of genetic inheritance on personality and behavior, and subsequent efforts to work out how these influences play out.

Adaptation Without Genes

Although it is hard to deny genetic influences on human behavior, anyone who tries to explain what a person does in terms of simple biochemical differences is likely to be disappointed. Personality psychologists recognize that gene effects are difficult to separate from environmental influences. Children growing up in the same home experience that environment very differently because they have distinct temperaments, are treated differently by parents and siblings, and pursue different interests with different companions.

For example, a child with a greater sense of curiosity is going to cultivate varied interests and activities that feed the thirst for knowledge, whereas less curious siblings extract far less intellectual stimulation from their home environment. Such differences between siblings in what they get out of the environment are about as important as genes in determining personality and intelligence (1).

So there is little doubt that how we act is affected by genes in fairly generalized ways. Some individuals are born with a propensity to be outgoing, to be happy, emotionally reactive, sociable, creative, or intelligent. Yet, we do not have a good understanding of any of the relevant biochemical mechanisms.

Moreover, there is no satisfactory explanation of the underlying biochemical mechanisms in most cases. There is an important distinction between personality predispositions and actual behavior. Personality may be genetically heritable to some degree but human behavior never is.

Honeybees have a complex sequence of hygienic behavior that consists of digging out infected larvae and chucking them out of the hive — a sequence that is understood in terms of Mendelian genetics with one gene for uncapping and another for removing the dead larvae (2). As far as humans are concerned, we may or may not have strong hygienic tendencies, but there is no gene for cleaning out the refrigerator.

1 Plomin, R. (1990). Nature and nurture. Pacific Grove, CA: Brooks/Cole.

2 Grier, J. W. (1984). Biology of animal behavior. St. Louis, MO: Times Mirror/Mosby.


Recombination of Linked Genes

It is essential to understand homologous recombination to comprehend linked genes. Now that we know that the chromosomes are cut at random places during homologous recombination, we can see how linked genes are inherited together. Let’s take a real example to better understand it: freckles and red hair.

It is very common to find people with freckles and red hair. In fact, this occurs way more often than it would by chance otherwise, many blonde or brunette people would have freckles more often, and fewer red-haired people would have freckles. This happens because the genes that code for freckles and the genes that code for red hair sit close together on the same chromosome. When homologous recombination occurs, it is very unlikely that the DNA will be cut in between the two genes. Although homologous recombination happens numerous times, these two features are inherited together most of the time because the chances that the DNA coding for these two genes is split up are very low, consequently leading to the genes being inherited together most of the time.


Popratne informacije

Dataset S1.

The sorghum gene list. Sorghum genes from 37 regions were from Sbi1.4 to which we added many genes on the basis of orthology to rice Niponbarre, TIGR 5 the added genes included many with corresponding RNAs since these are absent in Sbi1.4. SI1 uses the format Sbxgxxxxxx for Sbi1.4 genes and sorghum_chrmosomex_startx_stopx for genes we added based on Sb-Os orthology. Genes in local arrays were marked as parent, duplicate (D or DUP), or interrupter (a gene located within a tandem repeat) using published methods [7], and duplicates were marked and ignored subsequently up to three interrupter genes were permitted. If a remaining gene occurred syntenically (blastn bitscore >50) on a maize homeolog, then it was coded “1” or “2” if it occurred on only one of the homeologs or “B” if it occurred on both. A few genes were invalidated for technical reasons (“N”), and some genes were not found in the syntenic position in either maize homeolog (encoded as “0”).

Dataset S2.

The sorghum-maize dot-plot. Sorghum (x-axis) and maize (y-axis) with alpha-tetraploidy lines colored purple by lower Ks from SynMap in CoGe. Numerals are chromosome numbers. Lower Ks is more recent. Although hundreds of breakpoints are evident, each segment of maize is orthologous to one sorghum region, and each sorghum segment is orthologous to two maize regions.

Dataset S3.

Fractionation runs used to determine bias for all 37 orthologous sorghum/maize regions. Here, bias is measured in units “genes lost completely.” The code we used, taken from the Dataset S1 datasheet (e.g. 11BBB1121B2121BBBB2222BB…), is given at the top of each diagram. Assuming that genes are lost in units of one gene, the null hypothesis is that the same number of genes are lost on each of the homeologs: using the symbols of the alignment diagrams, 0 = 1. The str value predicts the chance that this 1∶1 ratio is possible. Many genes coded “B” (retained) were actually a complete gene paired with a gene fragment, as expected if fractionation is not complete. All of our 37 diagrams had runs of over nine genes removed because they are known to be segmental translocations.

Dataset S4.

Maize-maize self-blastn dot-plot. Sequences present 40×X in the genome were masked. Axes are in genes from annotated psudomolecules from 10-09. Tangent angles = bias. Green lines are higher Ks and are from the alpha-tetraploidy.

Dataset S5.

Whole-gene deletion in soybean (Glicin max). (A) A GEvo output of soybean homeologous regions from the alpha tetraploidy (panels 1 and 2), Medicago trunculata (panel 3), and the soybean homeologous regions from the beta tetraploidy event (panels 4 and 5). Circled is a gene in Medicago that has orthologs in all soybean homeologs except for soybean chromosome 1 (panel 1). (B) Diagram showing the homeologous sequences of soybean chromosome 1 (Glma01) and chromosome 2 (Glma02, panel 2). In chromosome 2 the circled gene from (A) (colored green in this diagram) is present, but absent in chromosome 1. Direct repeats (purple) and inverted repeats (blue) flank the sequence surrounding the gene in chromosome 2. Yellow denotes the syntenous sequence highlighted in pink from (A).

Dataset S6.

Generating the augmented sorghum gene list by comparison of sorghum to rice. We used a pipeline to generate the sorghum gene list of SI1. Given the input of the same genomes and annotation, this pipeline generates this list repeatedly. This sorghum gene list includes the JGI official annotated sorghum genes plus the output of this pipeline: sorghum-rice ortholgous blastn hits that, when further analyzed, turned out to be homologous to RNA or protein-encoding genes or pseudogenes.

Dataset S7.

The script used to run the genetic algorithm for Slika 5. The fitness of solutions in the evolutionary algorithm were scored using the Monte Carlo method as described in Methods (with the modification that rather than fixing the deletion length at 1 gene, deletion lengths were selected using the weighted averages generated by the evolutionary algorithm) with the most fit solutions being those where the median simulated number of deletion runs was least different from the observed number of runs. The genetic algorithm was allowed to run for 100,000 generations.


Pogledajte video: Domaća zadaća za 8. razred: Biologija - Čovjekov uticaj na ekosisteme (Decembar 2022).