معلومة

هل الطفرات تتراكم أسرع بكثير من المختارة؟

هل الطفرات تتراكم أسرع بكثير من المختارة؟


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.

أريد فقط أن أرى معدل تراكم الطفرات في البشر. مقابل المعدل الذي يتم فيه اختيار الطفرات. أردت فقط التحقق مما إذا كان الجينوم يتدهور


مرحبا بكم في علم الأحياء

هل المعدل الذي تحدث به الطفرات الجديدة أعلى من المعدل الذي تثبت به الأليلات اليوم في البشر؟

السكان البشريون ينفجرون! التنوع الجيني داخل السكان هو دالة على الحجم الفعال لسكانها. نظرًا لأن التوسع السكاني في الإنسان حديث للغاية ، يجب أن نتوقع أن تنوعنا الجيني أقل بكثير مما هو متوقع من حجم السكان وتركيبهم. لذلك ، نعم ، يتزايد التنوع الجيني حاليًا ، أو بعبارة أخرى ، تظهر طفرات أكثر من الأليلات التي تم إصلاحها.

هل الجينوم يتدهور؟

لست متأكدًا مما تقصده بـ "الجينوم يتدهور" لكن الإجابة على "هل الجينوم يتدهور؟" من المحتمل لا!

في الواقع ، تميل المجموعات السكانية الأكبر حجمًا إلى المعاناة من حمل أقل للانجراف ، وبالتالي فإن متوسط ​​لياقتنا البدنية يفضل أن يزداد. ومع ذلك ، نظرًا لحجم السكان ، أشك في أن هذا سيحدث فرقًا مهمًا.

من ناحية أخرى ، يؤثر الطب بشكل كبير على بيئتنا ويقلل من قوة الاختيار المطهر. نتيجة لذلك ، سيكون السكان الحديثون في نهاية المطاف أقل لياقة من أسلافنا إذا وضعوا في البيئة التي عاشها أسلافنا (هذه بيئة مع القليل من الأدوية أو منعدمة). لكن هذا لن يكون صحيحًا في بيئتنا الحالية.

شرط أساسي لفهم الجواب

بدت هذه الإجابة تمهيدية للغاية ولكنها في الواقع تحتوي على جميع المفاهيم التالية:

  • أليل
  • تثبيت أليل
  • الانحراف الجيني
  • الحجم الفعال للسكان
  • البنية السكانية
  • تحميل الانجراف
  • اختيار تنقية
  • التنوع الجيني (يُعرَّف عادةً على أنه تغاير الزيجوت المتوقع)
  • الحجم الفعال للسكان
  • البيئة (وحتى البناء المتخصص)

إذا كان أي من المفاهيم المذكورة أعلاه غير واضح بالنسبة لك (وأعتقد بشدة أن مصطلح "حمل الانجراف" على الأقل سيكون جديدًا بالنسبة لك) ، فقد ترغب في البدء بدورة تمهيدية لعلم الأحياء التطوري وعلم الوراثة السكانية.


نعم ، إنها تتدهور بالطبع ، كما يمكن إثباته باستخدام الرياضيات البسيطة ، انظر على سبيل المثال Lynch (2009) أو هذه الورقة اللاحقة من Lynch (2016).

وبالتالي ، على الرغم من وجود قدر كبير من عدم اليقين في الأرقام السابقة ، فمن الصعب الهروب من الاستنتاج القائل بأن انخفاض اللياقة لكل جيل بسبب الطفرة المتكررة هو 1 ٪ على الأقل في البشر وربما يصل إلى 5 ٪. على الرغم من أن مثل هذا التراكم الطفري سيكون غير ملحوظ على مقياس زمني للجيل ، على مدار قرنين (ستة أجيال تقريبًا) ، من المحتمل أن تصبح العواقب خطيرة ، لا سيما إذا تسببت الأنشطة البشرية في زيادة معدل الطفرات نفسها (عن طريق زيادة مستويات المطفرة البيئية). مضاعفة معدل الطفرات يعني انخفاضًا بنسبة 2٪ إلى 10٪ في اللياقة البدنية لكل جيل ، وبالتالي ، انخفاض بنسبة 12٪ إلى 60٪ في 200 عام.


معدل الطفرة

في علم الوراثة ، فإن معدل الطفرة هو تكرار حدوث طفرات جديدة في جين واحد أو كائن حي بمرور الوقت. [2] معدلات الطفرات ليست ثابتة ولا تقتصر على نوع واحد من الطفرات ، وبالتالي هناك العديد من أنواع الطفرات المختلفة. يتم إعطاء معدلات الطفرة لفئات معينة من الطفرات. الطفرات النقطية هي فئة من الطفرات التي هي تغييرات في قاعدة واحدة. طفرات Missense و Nonsense نوعان فرعيان من الطفرات النقطية. يمكن تقسيم معدل هذه الأنواع من البدائل بشكل إضافي إلى طيف طفرة يصف تأثير السياق الجيني على معدل الطفرة. [3]

هناك عدة وحدات زمنية طبيعية لكل من هذه المعدلات ، مع وصف المعدلات إما على أنها طفرات لكل زوج أساسي لكل انقسام خلوي ، لكل جين لكل جيل ، أو لكل جينوم لكل جيل. معدل الطفرة في الكائن الحي هو خاصية متطورة ويتأثر بشدة بالوراثة لكل كائن حي ، بالإضافة إلى التأثير القوي من البيئة. الحدود العليا والدنيا التي يمكن أن تتطور إليها معدلات الطفرات هي موضوع التحقيق المستمر. ومع ذلك ، فإن معدل الطفرات يختلف باختلاف الجينوم. تتغير معدلات الطفرات على الحمض النووي أو الحمض النووي الريبي أو جين واحد.

عندما يزيد معدل الطفرات لدى البشر ، يمكن أن تحدث مخاطر صحية معينة ، على سبيل المثال ، السرطان والأمراض الوراثية الأخرى. إن معرفة معدلات الطفرات أمر حيوي لفهم مستقبل السرطانات والعديد من الأمراض الوراثية. [4]


لماذا الذكور هم الجنس الأكثر خطورة في علم الأحياء

روبرت د.مارتن هو أمين فخري للأنثروبولوجيا البيولوجية في المتحف الميداني في شيكاغو ، وعضو في لجنة علم الأحياء التطوري بجامعة شيكاغو ، وضيف أكاديمي في معهد الطب التطوري بجامعة زيورخ. أحدث مؤلفاته كتاب بعنوان "كيف نفعل ذلك: تطور ومستقبل التكاثر البشري".

قد يكون هذا مفاجئًا للبعض: فعمر المرأة ليس وحده في التأثير على الحمل والولادة ، على الرغم من الانطباع الذي يُعطى غالبًا.

مراجعة كتاب بول رايبورن هل الآباء مهمون؟كتب تابيثا باوليدج:

"يعلم الجميع أن الأمهات الأكبر سنًا يتعرضن لخطر أكبر لحدوث طفل مصاب بعيوب خلقية - متلازمة داون هي الأكثر شيوعًا والأكثر شهرة. وبالمقارنة ، لا يكاد أحد يعرف أن الأب الأكبر سناً ، تزداد خطورة إنجاب طفل له. "

يتقدم الشريكان معًا ، لذا فإن الجنين أو الرضيع مع أم أكبر منه سيكون له أب أكبر سنًا أيضًا. يتطلب المنطق استكشاف تأثيرات العمر في كلا الجنسين. على الرغم من قلة هذه الدراسات ومتباعدتها ، إلا أنها تكشف بالفعل عن مساهمة كل من الرجال والنساء.

مع متلازمة داون ، تكون التأثيرات العمرية للآباء والأمهات متوازنة تقريبًا. لكن البيانات الجديدة تظهر بوضوح أنه عندما يتعلق الأمر بالعيوب الموروثة ، فإن الآباء يتحملون في الواقع مخاطر أكبر من الأمهات. التغيرات العشوائية في الحمض النووي - الطفرات - تتراكم في الحيوانات المنوية أسرع أربع مرات من البيض.

أدرك تشارلز داروين وألفريد راسل والاس أن التنوع ليس مجرد نكهة الحياة بل هو الجوهر. الاختلافات الموروثة بين الأفراد هي المادة الخام للانتقاء الطبيعي. والمصدر الرئيسي للتنوع الطبيعي في الجينات هو الطفرات الجديدة. تمت دراسة هذه الدراسات بشكل مكثف ، لا سيما فيما يتعلق بمعدلات التغيير. ومع ذلك ، فإن للطفرة أيضًا جانبًا مظلمًا لأنها يمكن أن تنتج آثارًا ضارة جنبًا إلى جنب مع التنوع. وبالتالي ، فإن معدل الطفرات له آثار أساسية على علم الوراثة الطبية وكذلك على علم الأحياء التطوري.

ومع ذلك ، نادرًا ما يميز الباحثون بين مساهمات الذكور والإناث عند حساب معدلات الطفرات. أحد أسباب ذلك هو أن القياس الدقيق يتطلب عينات كبيرة. أصبح هذا ممكنًا مع الحيوانات المنوية بمجرد تطوير طرق مناسبة. بعد كل شيء ، متوسط ​​القذف البشري يحتوي على 250 مليون حيوان منوي. لكن يمكن للمرأة أن تنتج بضع مئات من البيض فقط طوال حياتها كلها ، لذا فإن العينات الكبيرة تكاد تكون مستحيلة. لذلك ، على الجانب الأنثوي ، اعتمدت التحليلات بشكل كبير حتى الآن على الأدلة غير المباشرة.

لكن ورقة رئيسية نشرت في طبيعة سجية بواسطة Hákon Jónsson وزملاؤه ، بما في ذلك عينات كبيرة بشكل مثير للإعجاب من كل من النساء والرجال ، أكد بشكل كبير المؤشرات المتزايدة للاختلافات الرئيسية في معدل الطفرات بين الجنسين - بين الحيوانات المنوية والبويضات. أظهر تحليل تسلسل الجينوم النووي الكامل من قاعدة بيانات كبيرة لآلاف الآيسلنديين بوضوح أن الطفرات تتراكم بمعدلات مختلفة بشكل كبير في الحيوانات المنوية والبويضات.

أجريت المقارنات على أكثر من 1500 "عائلة مكونة من ثلاثة أجيال" ، تضم كل واحدة منها زوجين وأولياء أمورهم وطفل واحد على الأقل ، مما يسمح للباحثين بمعرفة ما إذا كانت الطفرات ناجمة عن الأب أو الأم. في جميع الأفراد ، حددوا أكثر من 100000 طفرة مستقلة ، متتبعين أصل الأصل لنصفهم تقريبًا. زادت معدلات الطفرات المقدرة بشكل مطرد مع عمر الوالدين ، ولكن متوسط ​​الزيادة السنوية للآباء كان باستمرار أربع مرات أكبر من الأمهات. إحدى الرسائل الواضحة التي يجب أخذها إلى المنزل هي أنه ، من الناحية الجينية ، فإن النساء هن الجنس المحافظ ، بينما الرجال هم المجازفة.

كما لاحظ Hákon Jónsson وزملاؤه ، فإن نتائجهم تتناسب بدقة مع أنماط تطوير مختلفة تمامًا للبويضات والحيوانات المنوية. بسبب أخطاء نسخ الحمض النووي ، تزداد احتمالية حدوث الطفرات عندما تنقسم الخلايا. إن معدل الطفرات في الحيوانات المنوية لدى الآباء أعلى بأربعة أضعاف من معدل بويضات الأمهات ، في جميع الأعمار ، يتطابق مع حقيقة أن الخلايا البادئة للحيوانات المنوية (الحيوانات المنوية) في خصيتي الرجل تنقسم باستمرار طوال الحياة. قام عالم الوراثة جيمس كرو بحساب عدد الانقسامات الخلوية اللازمة لتكوين الحيوانات المنوية في أي عمر. وقدر أن حوالي ثلاثين انقسامات تحدث بين الحمل والبلوغ ، عندما يبدأ إنتاج الحيوانات المنوية. لكل عام بعد سن البلوغ ، كان يحصي عشرين انقسامًا خلويًا آخر ، مما أسفر عن إجمالي أكثر من 1000 بحلول سن الستين.

على النقيض من ذلك ، يتطور عدد قليل من البيض في وقت واحد من الخلايا البادئة (oogonia) في المبيض. تبدأ إناث الثدييات عادةً بمخزون أساسي ينضب تدريجيًا طوال الحياة. تبدأ المبايض البشرية في النمو في الجنين خلال الأسبوع الثامن من الحمل وفي منتصف الطريق من خلال نمو الجنين يصل عدد الخلايا البادئة إلى حوالي سبعة ملايين. لكن هذا العرض تقلص بالفعل إلى حوالي مليوني شخص بالولادة. قدر كرو أن خلية البويضات البشرية تتولد فقط من عشرين انقسامًا خلويًا خلال حياة الجنين. تنخفض أعداد الخلايا البادئة بشكل مطرد حتى سن 38 عامًا تقريبًا ، عندما يتبقى حوالي 25000 خلية. ثم تتسارع الخسارة حتى يبدأ انقطاع الطمث ، حيث يتبقى 1000 فقط. بين سن البلوغ وانقطاع الطمث ، تتطور بضع مئات من الخلايا البادئة فقط إلى بويضات ناضجة لإطلاقها. عدد الحيوانات المنوية في القذف البشري الواحد يزيد بمقدار نصف مليون مرة عن العدد الإجمالي للبويضات الناضجة التي يطلقها مبيض المرأة خلال حياتها!

خلاصة القول من النتائج التي أبلغ عنها Jónsson وزملاؤه هي أن الأطفال يرثون العديد من الطفرات من آبائهم أكثر من أمهاتهم.

هذه النتائج لها أيضًا آثار أوسع بكثير من شأنها أن يتردد صداها لبعض الوقت. خذ ، على سبيل المثال ، لغزًا طويل الأمد مع الميتوكوندريا. تُشتق بيوت الطاقة الصغيرة هذه للخلية من البكتيريا التي كانت تعيش في السابق بحرية والتي أصبحت مقيمة في الكائنات الحية المبكرة بنواة الخلية منذ أكثر من 1.5 مليار سنة. يعكس هذا الأصل ، كل ميتوكوندريا تحمل بضع نسخ من الجينوم الخاص بها ، وهو خيط دائري مجرد من الحمض النووي. تحتوي كل من البويضات والحيوانات المنوية على ميتوكوندريا ، ولكن من المدهش أن تلك التي تحملها الحيوانات المنوية يتم التخلص منها بعد الإخصاب. يبدو أن هذا يأتي بنتائج عكسية ، لأنه يزيل مصدرًا محتملاً للتنوع.

تفسر النظرية الحالية بشأن الجينوم الرئيسي في نواة الخلية التكاثر الجنسي كآلية تطورت لتوليد تقلبات تشتد الحاجة إليها. تفتقر الميتوكوندريا إلى التكاثر الجنسي وتتكاثر عن طريق الانقسام النسيلي البسيط. ولكن قد يتوقع المرء ، على أقل تقدير ، أن تستمر الميتوكوندريا من كل من الحيوانات المنوية والبويضة بعد الحمل لتعظيم التنوع. الآن بعد أن علمنا أن الطفرات تتراكم بسرعة أكبر في الذكور ، قد يكون لدينا إجابة للتخلص المحير من الميتوكوندريا التي تحملها الحيوانات المنوية. نظرًا لأن معدل الطفرات أعلى بكثير بالنسبة للحمض النووي للميتوكوندريا منه في الحمض النووي في النواة ، فقد يكون لدى الميتوكوندريا في الحيوانات المنوية عدد كبير جدًا من الطفرات بحلول وقت حدوث الإخصاب. قد يكون الجنين أفضل حالًا مع الميتوكوندريا المشتقة حصريًا من الأم. قد يفسر هذا سبب تسمية الذكر نفسه للميتوكوندريا في حيواناته المنوية ، ووضع علامة عليها للإعدام بعد الحمل. من الناحية البيولوجية ، يبدو أن الآباء قد أدركوا أنهم يمارسون الجنس المحفوف بالمخاطر.

توضح الدراسة الجديدة بشكل مقنع أن الحيوانات المنوية تمر عبر طفرات أكثر من البويضات. وبالتالي فإن مخاطر انتقال الآباء للعيوب الخلقية أكبر. كشفت أبحاث أخرى ، في الواقع ، أن عمر الأب يساهم أكثر من عمر الأم في حدوث بعض الاضطرابات النفسية ، لا سيما الفصام والتوحد. يقال إن هذه الاضطرابات لها أساس وراثي ، لذا فإن الحمل الأكبر للطفرات التي تحملها الحيوانات المنوية قد يكون عاملاً مسببًا.

بغض النظر عن كل شيء آخر ، هناك شيء واحد واضح تمامًا: يجب دراسة تأثيرات العمر في كلا الجنسين ، وليس فقط في النساء.


تراكم الطفرات في التزاوج الخارجي المحدود وتزاوج الأقارب

لقد أجرينا تحقيقًا في تأثيرات العوامل المختلفة على تراكم الأليلات الطافرة الضارة في مجموعات ثنائية الصبغيات محدودة. هناك عمليتان مختلفتان تساهمان في تراكم الطفرات. في مجموعات التزاوج العشوائي ذات الحجم الصغير جدًا وذات الترابط الوثيق ، يحدث تثبيت الأليلات الطافرة بمعدل مرتفع ، ولكن يتناقص مع ارتباط وثيق للغاية. مع إعادة التركيب المحدود للغاية ، تزداد أعداد الأليلات الطافرة منخفضة التردد لكل جينوم في المجموعات السكانية المتقلبة بمرور الوقت بشكل مستقل عن التثبيت (سقاطة مولر). يؤثر حجم السكان المتزايد على السقاطة أقل من عملية التثبيت ، ويهيمن على الانخفاض في لياقة السكان السقاطة في التجمعات ذات الحجم الأكبر من حوالي 100 ، خاصة مع معدلات الطفرات العالية. إن تأثيرات الاختلافات في معلمات الاختيار (قوة الاختيار ، معامل الهيمنة) ، والانتقاء المضاعف مقابل الانتقاء التآزري ، والكميات المختلفة من زواج الأقارب ، معقدة ، ولكن يمكن تفسيرها من حيث التأثيرات المتعارضة للاختيار على المواقع الفردية والجمعيات بين مكان. يؤدي الانتقاء الأقوى إلى إبطاء تراكم الطفرات ، على الرغم من حدوث انخفاض أسرع في متوسط ​​اللياقة البدنية في بعض الأحيان. تميل الهيمنة المتزايدة إلى أن يكون لها تأثير مماثل لقوة الاختيار الأكبر. يؤدي زواج الأقارب المرتفع إلى إبطاء السقاطة ، لأن زيادة التعبير المتماثل الزيجوت عن الأليلات الطافرة في السكان الفطريين له تأثيرات مشابهة للاختيار الأقوى ، ولأنه مع زواج الأقارب ، يكون هناك تكرار أولي أعلى للفئة الأقل تحميلًا. يتم تسريع تثبيت الطفرات الضارة في السكان الفطريين للغاية. حتى مع زواج الأقارب ، نادرًا ما يتعرض السكان الجنسيون الأكبر من 100 لتراكم الطفرات لدرجة أن بقاءهم معرض للخطر لأنه لا التثبيت ولا السقاطة لهما تأثيرات بالحجم الملحوظ في السكان اللاجنسيين. تمت مناقشة تأثيرات نظام التربية ومعدل إعادة التركيب على معدل التطور الجزيئي عن طريق تثبيت الأليلات الضارة بشكل طفيف.


مناقشة

أصل سكان المياه العذبة في الجزء الأوسط من البر الرئيسي الياباني

أظهرت بياناتنا أن استعمار المياه العذبة في وسط هونشو باليابان قد حدث مرتين على الأقل. قد يعكس حدثان مستقلان لاستعمار المياه العذبة موجتين مختلفتين من تشتت شوكة الشوكة ثلاثية الشوكات البحرية باتجاه الجنوب خلال فترات جليدية مختلفة. توسعت كائنات المياه الباردة في توزيعها جنوباً خلال الفترات الجليدية ، وظلت بعض التجمعات كمجموعات أثرية خلال الفترات الجليدية (واتانابي وتاكاهاشي 2009 هانا 2015). نظرًا لأن درجة الحرارة المحيطة المعاصرة في وسط هونشو مرتفعة جدًا بالنسبة لطيور أبو شوكة (Mori 1997 Kitano and Mori 2016) ، فهي قادرة فقط على البقاء في الموائل التي تغذيها الربيع حيث يتم الحفاظ على درجات الحرارة الباردة عن طريق تدفق المياه الجوفية. من الواضح أن سكان جيفو وشيغا "هاريو" انقسموا عن السكان الرئيسيين G. aculeatus نسب أبعد في الماضي من سكان ناسو وأيزو وأونو. اقترحت التقديرات السابقة للاختلاف بالنسبة لمجموعات هاريو حدوث انقسام عن السلف البحري حوالي 0.37-0.43 مليونًا بناءً على تحليل التسلسلات الجزئية للسيتوكروم الميتوكوندريا ب الجين (واتانابي وآخرون 2003). على الرغم من أن تحليل علم الوراثة لدينا يتوافق مع الانقسام بعد الاختلاف بينهما G. aculeatus و نيبونيكوس G. التي حدثت عند 0.89 مليون سنة (Ravinet وآخرون 2018) ، أصبح التقدير الأكثر دقة لوقت الاختلاف ضروريًا الآن باستخدام تسلسلات على مستوى الجينوم لأفراد متعددين.

أظهر تحليل PSMC الخاص بنا أن تجمعات Gifu و Shiga أظهرت توسعًا في أحجام السكان خلال الفترات الجليدية الأخيرة (منذ 10000-70.000 سنة). يتوافق هذا مع وجود بيئة نهارية كبيرة للمياه العذبة في سهل نوبي (واتانابي وآخرون 2003 واتانابي وموري 2008) ، حيث يتم توزيع سكان جيفو اليوم. على النقيض من ذلك ، فإن موائل Ono و Nasu و Aizu هي أحواض صغيرة تقع على ارتفاعات عالية نسبيًا (& gt 100-200 متر فوق مستويات سطح البحر الحالية) وتحيط بها الجبال العالية ، مما يشير إلى أن توزيعها ربما كان مقصورًا نسبيًا على مناطق صغيرة حتى خلال الفترات الجليدية مقارنة بمجموعات Gifu و Shiga. تمشيا مع هذا ، انخفض عدد سكان Ono و Nasu و Aizu بشكل كبير في حجم السكان الفعال خلال الفترة الجليدية الأخيرة.

انخفاض في التنوع الوراثي في ​​السكان غير الساحلية

الانخفاض في التنوع الوراثي الكلي في تجمعات شوكة المياه العذبة اليابانية مقارنة بالسكان البحريين يتوافق مع الدراسات السابقة التي أجريت على ثلاث شوكات شوكية في مناطق جغرافية أخرى (Withler and McPhail 1985 Mäkinen et al. 2008 Hohenlohe et al. 2010 DeFaveri et al. 2011 Jones ، Chan، et al. 2012 Cassidy et al. 2013 DeFaveri and Merilä 2015 Ferchaud and Hansen 2016). سيؤدي الانخفاض العام في التنوع الجيني إلى تقليل التباين الجيني الدائم ، وهو مصدر للتطور التكيفي (Barrett and Schluter 2008) ، وبالتالي يمكن أن يزيد من خطر انقراض مجموعة سكانية عندما تواجه تغيرًا بيئيًا (Frankham et al. 2010).

علاوة على ذلك ، لاحظنا تباينًا في تغاير الزيجوت بين المناطق الجينومية. أولاً ، أظهرت الكروموسومات X انخفاضًا أكبر في تغاير الزيجوت مقارنةً بالجسيمات الذاتية (الشكل 3 ب). يمكن تفسير هذا النمط بالحجم السكاني الفعال الأصغر للكروموسوم X مقارنة مع الجسيمات الذاتية (Vicoso and Charlesworth 2009 Mank et al. 2010). ثانيًا ، داخل كل كروموسوم ، تميل مراكز الكروموسوم إلى أن يكون لها تنوع جيني أقل مقارنة بالأطراف. يمكن تفسير ذلك من خلال حقيقة أن أبو شوكة يظهر معدلات أقل لإعادة التركيب في مراكز الكروموسومات (الشكل 3 ج). كانت النتيجة غير المتوقعة اختلافًا في أنماط نسبة الزيجوت غير المتجانسة بالقرب من نهاية الكروموسومات المتطرفة بين مجموعات المياه البحرية والمياه العذبة. يتوافق الانخفاض المعتدل في تغاير الزيجوت في الطرف الآخر من الكروموسوم في التجمعات البحرية مع خريطة معدل إعادة التركيب ، والتي تُظهر انخفاضًا في معدلات إعادة التركيب في الطرف الآخر من الكروموسوم (Glazer et al. 2015 Sardell et al. 2018 Shanfelter et al. 2019). في المقابل ، أظهرت مجموعات المياه العذبة اتجاهًا للزيادة التدريجية في تغاير الزيجوت تجاه النهايات الصبغية (الشكل 3C والتين التكميلي S4 ، المواد التكميلية عبر الإنترنت) ، على الرغم من أننا غير متأكدين مما قد يكون سبب هذا الاختلاف.

تراكم الطفرات الضارة في تجمعات المياه العذبة

أظهرنا أيضًا أن مجموعات المياه العذبة المعزولة تراكمت لديها طفرات ضارة ، على الرغم من آثار التطهير المحتملة من زواج الأقارب. لا تتمتع مجموعات Aizu و Nasu و Ono بتنوع جيني أقل فحسب ، بل تحمل أيضًا طفرات ضارة مفترضة أكثر من مجموعات Gifu و Shiga. تنتمي مجموعات Aizu و Nasu و Ono إلى كليد نسبي يختلف عن مجموعات مجموعات Gifu و Shiga (الشكل 2 أ) ولديهم العديد من الخصائص المظهرية الفريدة ، مثل غلبة الشكل المطلي جزئيًا في مجتمع Nasu (Yamasaki et al. 2019). تشير بياناتنا الجينومية الحالية إلى أن هذه المجموعات الفريدة من نوعها في المياه العذبة معرضة لخطر شديد ، وأي جهود لمنع المزيد من الانخفاض في الحجم الفعال للسكان ستكون ضرورية للحفاظ على هؤلاء السكان.

أظهرت مقارنة الطفرات الضارة بين الكروموسومات داخل الأفراد أن الكروموسومات X لديها نسب أعلى من الطفرات الضارة مقارنة بالجسميات في غالبية السكان الذين تم فحصهم. يتوافق هذا مع التنبؤ النظري بأن الكروموسومات X لها أحجام سكانية أقل فاعلية من الجسيمات الذاتية (Vicoso and Charlesworth 2009 Mank et al. 2010). في المقابل ، لم نجد أنماطًا واضحة داخل الجينوم لأحمال الطفرات على الرغم من حقيقة أن معدلات إعادة التركيب تختلف اختلافًا كبيرًا بين مناطق الكروموسومات ذات المستويات الأدنى في المركز داخل الكروموسومات (Roesti et al. 2013 Glazer et al. 2015 Sardell et al. 2018 Shanfelter وآخرون .2019) تم تأكيد ذلك أيضًا من خلال نتيجتنا لنسبة المواقع غير المتجانسة. عدة دراسات سابقة في ذبابة الفاكهة وأظهرت الرئيسيات أيضًا أنه باستثناء المناطق التي لا يوجد فيها إعادة تركيب على الإطلاق ، لا يوجد ارتباط كبير بين معدل إعادة التركيب ومعدل الطفرة غير المرادفة (Haddrill et al. 2007 Bullaughey et al.2008). بالنظر إلى التناقض بين نمط إعادة التركيب وأحمال الطفرات ، فمن المحتمل أن يتأثر التباين في تراكم الطفرات الضارة بعوامل مربكة ، مثل التباين في معدلات الطفرات الخلفية والموقع الجيني للأليلات التكيفية التي قد تؤدي إلى زيادة تواتر الطفرات الضارة عن طريق التوصيل السريع . مزيد من التحقيق في معدلات طفرة الخلفية والموقع الجينومي للأليلات التكيفية أمر ضروري وممكن باستخدام الأدوات الجينية والأساليب التجريبية (Makova and Hardison 2015 Lynch et al. 2016 Peichel and Marques 2017). ومع ذلك ، تجدر الإشارة أيضًا إلى أن خرائط معدل إعادة التركيب الحالية في أبو شوكة تستند إلى عدد صغير من الأفراد وليست دقيقة للغاية ، وهو ما قد يكون سببًا لعدم تمكننا من العثور على ارتباط مهم.

هنا ، استخدمنا فقط طرق المعلومات الحيوية للتنبؤ بالطفرات الضارة ، لذلك لا يمكننا استبعاد احتمال أن تكون الطفرات غير المرادفة التي يُتوقع أن تكون ضارة محايدة أو حتى متكيفة مع تجمعات المياه العذبة. على سبيل المثال ، وجدنا أن الطفرات الضارة حدثت في الجينين (ENSGACG00000007767 و ENSGACG00000016736) في مجموعات مختلفة من المياه العذبة ولكن ليس في التجمعات البحرية. قد تكون طفرات هذه الجينات متكيفة مع الإقامة في المياه العذبة ، أو هذه الجينات ليست مهمة للإقامة في المياه العذبة ، وبالتالي في ظل اختيار مريح. ومع ذلك ، نظرًا لأننا أظهرنا أن احتمال مشاركة الطفرات الضارة بين مجموعات المياه العذبة أقل احتمالًا من الطفرات غير المرادفة التي يُتوقع أن تكون محايدة (الشكل 5) ، فإننا نقترح أن غالبية الطفرات التي يُتوقع أن تكون ضارة من المحتمل أن تسبب انخفاض في اللياقة وقد تم تطهيرها إلى حد ما في كل مجموعة. علاوة على ذلك ، لقد أظهرنا ذلك دن/دس أعلى في الجينات ذات الطفرات الضارة المفترضة (الشكل التكميلي S7 ، المواد التكميلية عبر الإنترنت) ، مما يدعم فكرة أن الاختيار السلبي المريح يزيد من تراكم الطفرات الضارة. ومن المثير للاهتمام ، أن العديد من الطفرات الضارة الفردية لا يتم مشاركتها ولكن الجينات التي تحتوي على طفرات لديها احتمالية أعلى للمشاركة بين مجموعات المياه العذبة (الشكل 5C والتين التكميلي S8 ، المواد التكميلية عبر الإنترنت). نظرًا لأنه من المرجح أن يؤدي الانتقاء السلبي إلى تطهير الطفرات الضارة على نفس الجينات بشكل مستقل ، فإن الجينات الخاضعة للاختيار السلبي المريح في بيئة المياه العذبة قد تحمل طفرات ضارة مستقلة نجت من التطهير.

في الختام ، أظهرنا أن تسلسل الجينوم الكامل للمجموعات المهددة بالانقراض يمكن أن يخبرنا بتراكم الطفرات الضارة. ستساعد هذه المعلومات في استنتاج أي السكان هم الأكثر عرضة لخطر الانقراض. علاوة على ذلك ، يمكن للمعلومات عن الاختلافات الإقليمية في أحمال الطفرات الضارة عبر الجينوم أن تعطي نظرة ثاقبة ليس فقط عن تطور كروموسوم الجنس ولكن أيضًا جينوميات التكيف والانتواع. في التحليل الجيني للتكيف والانتواع ، غالبًا ما يتم تحديد المناطق ذات التنوع الجيني المنخفض ضمن مجموعة سكانية و / أو تمايز جيني مرتفع بين السكان كمناطق مرشحة تساهم في التكيف المحلي والعزلة الإنجابية (Nosil 2012 Ravinet et al. 2017 Hahn 2019). ومع ذلك ، فإن الاختيار السلبي ضد الطفرات الضارة يمكن أن يقلل أيضًا داخل التنوع الجيني للسكان (أي عن طريق اختيار الخلفية) وأيضًا تضخيم إحصاءات التمايز الجيني مثل Fشارع (نور وبنيت 2009 كروكشانك وهان 2014 رافينيت وآخرون 2017). كان التوزيع الكروموسومي للطفرات الضارة ممثلة تمثيلاً ناقصًا نسبيًا في التحليل الجيني للمجموعات الطبيعية حتى الآن ، ولكن يمكن أن يكون بمثابة وكيل لقياس قوة اختيار الخلفية السلبية عبر الجينوم. يتمثل أحد التوجهات المستقبلية المهمة في التحقيق في مدى جودة توزيع الطفرات الضارة التي تم تحديدها من خلال المعلومات البيولوجية التي تعكس قوة الاختيار السلبي ومستوى الارتباط بالمناطق التي تم تحديدها كأهداف للاختيار.


الاستنتاجات

يتطلب تطور الشيخوخة في النهاية متغيرات جينية ذات تأثيرات ضارة في أواخر العمر. إذا كانت هذه الطفرات لها تأثيرات مفيدة أو محايدة بشكل أساسي في وقت مبكر من الحياة ، فقد تمت مناقشتها بوضوح ، في حين أن الطفرات التي تعبر بالفعل عن تأثيرات ضارة أصغر في وقت مبكر من الحياة لم يتم النظر فيها إلا نادرًا [30 ، 33 ، 44 ، 45 ، 46]. ومع ذلك ، توضح دراستنا أن الطفرات الضارة يمكن أن يكون لها بالفعل تأثيرات سلبية تتضخم مع تقدم العمر ، وبالتالي فإن زيادة حجم التأثير السلبي يمكن أن تكون خاصية مشتركة للطفرات الضارة. إن التعبير عن التأثير الضار في وقت مبكر من الحياة يعرض هذه الطفرات للانتقاء السلبي إلى حد أعلى بكثير من تلك التي لها تأثير محايد في وقت مبكر من الحياة ، مما يبقيها عند تردد أقل بكثير ، على أساس كل موقع ، في توازن الطفرات والانتقاء والانجراف. ومع ذلك ، فإن التدفق الواسع للجينوم لهذا النوع من طفرات الشيخوخة قد يتجاوز إلى حد كبير تلك التي اقترحتها نظريات الشيخوخة الراسخة ، لأن المنطق يشير إلى أن معظم الطفرات الضارة يجب أن تظهر بالفعل تأثيرها الضار في وقت مبكر من الحياة ، حيث يتم التعبير عن معظم الجينات طوال الحياة وتظهر القليل من التعبير. ديناميات خلال مرحلة البلوغ [76 ، 77]. إذا أكدت الدراسات المستقبلية حول مجموعة متنوعة من الطفرات النتائج التي توصلنا إليها ، فسيتم توسيع مجموعة الطفرات التي نعرف أنها تساهم في الشيخوخة بشكل كبير.


5. الاستنتاجات

لقد قدمنا ​​لمحة عامة عن طبيعة الطفرات والنظريات التي تصف مصيرها بمجرد دخولها إلى مجموعة سكانية. ومع ذلك ، لا يزال هناك الكثير من العمل الذي يتعين القيام به من أجل دمج النظريات الموجودة بشكل كامل وفهم آثارها بشكل أفضل. لقد أظهرنا أن مثل هذا العمل مهم للأسئلة ذات الأهمية العملية ، مثل مدى السرعة التي يمكن أن تتكيف بها الأنواع مع البيئات الجديدة ، وكيف يمكن للعوامل الوراثية أن تساهم في انقراضها ، وما هي العواقب المترتبة على الزيادات في معدلات الطفرات التي يحركها الإنسان والتي قد تكون عن غير قصد. زيادة الأمراض الوراثية لدى البشر وكذلك تهدد بقاء الأنواع المهددة بالانقراض. ومع ذلك ، توفر الطفرات أيضًا المادة الخام لتحسين النباتات والحيوانات لإنتاج الغذاء ، ونحن بحاجة إلى معرفة أفضل السبل لاستخدامها. الجينات السكانية للطفرات هي بلا شك مركزية للعديد من الأسئلة النظرية والتطبيقية في علم الأحياء.


سلالات جديدة مقلقة من فيروس كورونا آخذة في الظهور. لماذا الان؟

لإعادة مراجعة هذه المقالة ، قم بزيارة ملفي الشخصي ، ثم اعرض القصص المحفوظة.

لإعادة مراجعة هذه المقالة ، قم بزيارة ملفي الشخصي ، ثم اعرض القصص المحفوظة.

قرب نهاية العام الماضي ، بدأ الأطباء في نيلسون مانديلا باي ، وهي مدينة يبلغ عدد سكانها حوالي مليون شخص في إيسترن كيب بجنوب إفريقيا ، يرون شيئًا ينذر بالخطر. تعرضت المدينة لموجات مد عاتية (تسونامي) من حالات الإصابة بفيروس كوفيد -19 في يونيو ويوليو ، مما أدى إلى إغراق المستشفيات وتسبب في وفاة الآلاف. بدأت تلك الموجة في الانحسار مع تحول الشتاء إلى الربيع في نصف الكرة الجنوبي. ولكن ابتداءً من تشرين الثاني (نوفمبر) ، بدأت المستشفيات في المدينة والمقاطعة المحيطة بها تمتلئ بمرضى Covid-19 مرة أخرى - هذه المرة أسرع بمرتين من الزيادة الأولى.

لمعرفة ما كان يحدث مع الارتفاع الحاد في الحالات الجديدة ، استعان الأطباء في تلك المستشفيات بمساعدة توليو دي أوليفيرا ، عالم الوراثة والمعلومات الحيوية في جامعة كوازولو ناتال في ديربان الذي يقود شبكة وطنية من مختبرات التسلسل. بدأ فريقه في تجميع جينومات فيروس كورونا الذي تسبب في إصابة كل شخص. لأشهر ، كان هؤلاء الباحثون يقومون بشكل دوري بأعمال مراقبة جينية مماثلة لمراقبة عشرات السلالات من SARS-CoV-2 التي كانت تنتشر في جميع أنحاء البلاد ، بحثًا عن أي طفرات إشكالية في بروتين ارتفاع الفيروس. بعد ثمانية أشهر من انتشار الوباء ، في 99٪ من أكثر من 1500 جينوم قاموا بتسلسلها ، وجدوا فقط طفرة واحدة من هذا القبيل. كان دي أوليفيرا بصدد تقديم هذه النتائج إلى مجلة.

ثم ، في 1 ديسمبر ، جاءت النتائج الأولى من نيلسون مانديلا باي.

في كل من العينات الـ 16 التي تم جمعها من 15 عيادة حول المدينة ، كان للفيروسات مجموعة شبه متطابقة من الطفرات على عكس ما تم رصده من قبل في جنوب إفريقيا. وثمانية من تلك الطفرات كانت في بروتين سبايك. قال دي أوليفيرا لـ WIRED في مقابلة: "حرفياً في اليوم السابق على كتابتي ،" جينوم السنبلة في جنوب إفريقيا مستقر للغاية ". "ثم رأيت هذه المجموعة الجديدة وفكرت ،" رائع ، لقد تغير ذلك. "

كل ما تحتاج لمعرفته حول فيروس كورونا

صعد إلى الطابق العلوي ، إلى مكتب النتيجة الطبيعية لجنوب إفريقيا لأنطوني فوسي ، عالم الأوبئة المسمى سالم عبد الكريم ، ليخبره بالأخبار. بعد أيام ، نبهوا منظمة الصحة العالمية. الآن بالمرصاد ، اكتشف العلماء في المملكة المتحدة قريبًا واحدة من تلك الطفرات المنتشرة في الجزء الجنوبي الشرقي من بريطانيا. بعد بضعة أسابيع ، ظهرت مجموعة مماثلة بشكل مخيف من التغيرات الجينية بين المسافرين من البرازيل. لكن لم تكن أي من هذه الحالات هي حالة طائفي الطائرات الذين زرعوا سلالة واحدة جديدة حول العالم. أظهرت تحليلات قواعد بيانات جينوم الفيروس التاجي العالمية أن هذه كانت في الواقع ثلاثة إصدارات متميزة من الفيروس - ثلاثة فروع بعيدة الصلة بشجرة عائلة SARS-CoV-2 التي اكتسبت بشكل مستقل بعض الطفرات نفسها على الرغم من ظهورها في ثلاث قارات مختلفة.

هذا النمط هو ما يشير إليه العلماء باسم "التطور المتقارب" ، وهو علامة على وجود مشكلة في المستقبل.

كل الفيروسات تتحور. إنها ، بعد كل شيء ، مجرد أجزاء مستقلة من سلاسل التعليمات البرمجية المغلفة بالبروتين وذاتية النسخ والمجهزة بمدقق إملائي داخلي غير كامل. قم بعمل نسخ كافية ولا بد أن تكون هناك أخطاء. في الواقع ، ترتكب فيروسات كورونا أخطاء أقل من معظمها. هذا ، SARS-CoV-2 ، يتطور بمعدل حوالي 1100 تغيير لكل موقع في الجينوم سنويًا - أو حوالي استبدال واحد كل 11 يومًا.

يمكن اكتشاف الوتيرة التي يمكن التنبؤ بها التي تتغير بها اللبنات الجينية للفيروس من خلال التسلسل الجيني ، مما يسمح للعلماء بتحديد السلالات الجديدة ومتابعتها أثناء انتشارها بين السكان أو تلاشيها. بالنسبة لمعظم عام 2020 ، لم يكن لهذه التغييرات العشوائية تأثير كبير على الطريقة التي يتصرف بها الفيروس. لكن في الآونة الأخيرة ، بدأت ثلاث طفرات ملحوظة في الظهور بمفردها أو بالاشتراك مع بعضها البعض. وفي كل مكان تفعله ، تميل هذه الإصدارات من الفيروس إلى التنافس بسرعة على السلالات الأخرى المنتشرة.

“That suggests there’s an advantage to these mutations,” says Stephen Golstein, an evolutionary virologist who studies coronaviruses at the University of Utah. “Every SARS-CoV-2 variant ‘wants to be more transmissible,’ in a sense. So the fact that so many of them are landing on these mutations suggest there could be a real benefit for doing so. These different lineages are essentially arriving at the same solution for how to interact more efficiently with the human receptor, ACE2.”

Like any virologist, Goldstein is hesitant to anthropomorphize his subjects. Viruses don’t have dreams and desires. They’re intelligent micromachines programmed to make as many copies of themselves as possible. But one way to do that is to increase their odds of invading new hosts. SARS-CoV-2 does that by guiding the array of spike proteins that coat its exterior toward a protein called ACE2 that sits on the outside of some human cells. The spike is encrusted in sugars which camouflage the virus from the human immune system, except for the very tip, known as the receptor binding domain, or RBD for short. This exposed section is the part that latches onto ACE2, changing the receptor’s shape—like a key rearranging the tumblers inside a lock—and allowing the virus to enter the cell and start replicating.

The mutations that have scientists so worried all occur in that little exposed bit of spike. And now researchers are racing to figure out how each of them might be giving SARS-CoV-2 some new tricks.

There’s N501Y, a mutation that occurs in all three variants, which replaces the coronavirus’s 501st amino acid, asparagine, with tyrosine. Studies in cells and animal models suggest that the change makes it easier for SARS-CoV-2 to grab onto ACE2, which is one hypothesis for why the variant has been, at this point, pretty convincingly associated with increased transmission. The best evidence for that so far has come out of the UK, which is doing more genomic sequencing than any other country in the world. Scientists there estimate that the UK variant, alternatively known as B.1.1.7, is between 30 and 50 percent more infectious than other circulating strains.

In Ireland, it became the dominant version of the virus in just a few weeks, and it has since spread to more than 60 countries, including the US. As of Tuesday, the US had detected 293 cases of the UK variant, according to data from the US Centers for Disease Control and Prevention. The agency estimates it will become dominant in the US by March.

A Brazilian variant, also called P1, and the South African one, sometimes called B.1.351, also have a second and third mutation in common: K417T and E484K. At this moment, scientists know more about the latter. It changes an amino acid that was negatively charged to one that’s positively charged. In variants without this mutation, that section of the RBD sits across from a negatively charged stretch of ACE2, so they repel away from each other. But the E484K mutation reverses that charge, making them snap tightly together instead.

On Monday, Minnesota reported the US’ first case of the Brazil variant, but so far no cases of the South African variant have yet been confirmed in the US.

Scientists at the Fred Hutchinson Cancer Research Center found that E484K might be the most important alteration when it comes to enhancing the virus’s ability to evade immune defenses. In lab experiments, they observed that antibodies in the blood of recovered Covid-19 patients were 10 times less effective at neutralizing variants possessing the E484K mutation. In a separate study, some of De Oliveira’s colleagues tested the blood from Covid-19 patients who fell ill in South Africa’s first wave, and they found that 90 percent of them had some reduced immunity to the new E484K-containing variant. In nearly half of the samples, the new variant escaped the preexisting antibodies completely. Another study by another South African colleague, this time using live virus, found similar results. (All are being shared as preprints—neither has yet been peer-reviewed, as has become common in the age of Covid.)

“All the evidence is starting to point in the same direction,” says de Oliveira. “We have a virus that is much less neutralized by convalescent plasma.” It’s still too soon to tell what that means in the real world. True reinfections are notoriously difficult to pin down. Scientists have to sequence samples taken from the first bout of illness and the second, and then compare the genetic signatures to determine if a different viral variant is responsible for each infection. De Oliveira says his group is in the process of doing that right now, and they’re finding many instances of what appear to be real reinfections with the South African variant. That data is not yet published. And until they sequence more samples, they can’t say whether B.1.351 is causing more reinfections than previous versions of the virus, which would be a sign that herd immunity might be much farther off than previously thought.

Researchers in Brazil have also found evidence of at least one reinfection with the new P1 lineage, but data there is even sparser. Some reinfections are to be expected, says William Hanage, an infectious disease epidemiologist at the Harvard T. H. Chan School of Public Health. The important thing is whether there are أكثر reinfections with the new variant than the models would expect.

Still, that these worrying mutations are all cropping up in the same region of the spike protein is not a coincidence, says Goldstein. Of all the places in the coronavirus’s genome, the RBD is the least stable. “That’s because, historically, it’s been under the most evolutionary pressure to change,” he says. ممكن يشعر like the Covid-19 pandemic has been happening forever. But in evolutionary terms, it’s been but a blink.

Before SARS-CoV-2 crossed into humans, it had been circulating inside bats for millions of years. And when scientists began taking a closer look at the bat version of ACE2, they found a staggering diversity of the gene that codes for that protein. What they were seeing were the genetic scars of an evolutionary arms race. Bat populations had lived with SARS-CoV-2 for long enough that their ACE2 receptors had started changing—morphing in shape so that they became harder for the virus to grab onto. And in turn, SARS-CoV-2 had evolved to try to fit into those new shapes. Eventually, one of those descendants looked enough like the human ACE2 receptor that it could make the cross-species leap (with perhaps an intermediary host in there somewhere).

There are two major evolutionary forces driving diversification of the spike protein: interacting with ACE2, and getting clobbered by neutralizing antibodies. In the human population, a year isn’t long enough for new versions of ACE2 to crop up and be passed on to a new generation of people. And ACE2 plays a key role in regulating blood pressure, wound healing, and other essential functions, so any genetic changes that impair its ability to do those things would likely not get very far, even if they made it more difficult for the coronavirus to start an infection.

So if the evolution of the ACE2 receptor can’t rescue us in the short term, that leaves the body’s immune system, and the armies of cells that orchestrate ejecting any unwanted visitors from it. Many pathogens mutate their proteins toward new shapes to avoid being recognized by the antibodies that would normally adhere to them, blocking their entry into cells. That’s called antigenic drift. And that’s what some scientists think drove the emergence of the Brazil and South African variants.


"Genetic Entropy" is BS: A Summary

The idea of “genetic entropy” is one of a very few “scientific” ideas to come from creationists. It’s the idea that humanity must be very young because harmful mutations are accumulating at a rate that will ultimately lead to our extinction, and so we, as a species, can’t be any older than a few thousand years. Therefore, creation. John Sanford proposed and tried to support this concept in his book “Genetic Entropy & The Mystery of the Genome,” which is…wow it’s bad. EDIT: If you want to read "Genetic Entropy," you can find it هنا (pdf). It's a quick read, and probably worth the time if you want to be familiar with the argument. Might as well get it from the source.

Everything about the genetic entropy argument is wrong, including the term itself. But it comes up over and over and over, including here, repeatedly, I think because it’s one of the few sciencey-sounding creationist arguments out there. So join me as we quickly cover each reason why "genetic entropy" is BS.

I’m going to do this in two parts. First we’ll have a bunch of quick points, and after, I’ll elaborate on the ones that merit a longer explanation. Each point will be labeled “P1”, “P2”, etc., as will each longer explanation. So if you want to find the long version, just control-f the P# for that point.

P1: “Genetic entropy” is a made-up term invented by creationists to describe a concept that already existed: Error catastrophe. Even before it’s a vaguely scientific idea, the term “genetic entropy” is an attempt at branding, to make a process seem more dangerous or inevitable through changing the name. I’m going to use the term “error catastrophe” from here on when we’re talking about the actual population genetics phenomenon, and “genetic entropy” when talking about the silly creationist idea.

P2: Error catastrophe has never been observed or documented in nature or experimentally. In order to conclusively demonstrate error catastrophe, you must show these two things: That harmful mutations accumulate in a population over generations, and that these mutations cause a terminal decline in fitness, meaning that they cause the average reproductive output to fall below 1, meaning the population is shrinking, and will ultimately go extinct.

This has never been demonstrated. There have been attempts to induce error catastrophe experimentally, and Sanford claims that H1N1 experienced error catastrophe during the 20th century, but all of these attempts have been unsuccessful and Sanford is wrong about H1N1 in every way possible.

P3: The process through which genetic entropy supposedly occur is inherently contradictory. Either neutral mutations are not selected against and therefore accumulate, or harmful mutations are selected against, and therefore don’t accumulate. Mutations cannot simultaneously hurt fitness and not be selected against.

ص 4: As deleterious mutations build up, the percentage of possible subsequent mutations that are harmful decreases, and the percentage of possible beneficial mutations increases. The simplest illustration is to look at a single site. Say a C mutates to a T and that this is harmful. Well now that harmful C-->T mutation is off the table, and a new beneficial T-->C mutation is possible. So over time, as harmful mutations accumulate, beneficial mutations become more likely.

P5: (Somewhat related to P4) A higher mutation rate provides more chances to find beneficial mutations, so even though more harmful mutations will occur, they are more likely to be selected out by novel beneficial genotypes that are found and selected for. This is slightly different from P4, which was about the proportion of mutations this is just raw numbers. More mutations means more beneficial mutations.

P6: Sanford is dishonest. His work surrounding “genetic entropy” is riddled with glaring inaccuracies that are either deliberate misrepresentations, or the result of such egregious ignorance that it qualifies as dishonesty.

Two of the most glaring examples are his misrepresentation of a distribution of fitness effects produced by Motoo Kimura, and his portrayal of H1N1 fitness over time.

Below this point you’ll find more details for some of the above points.

P2: Error catastrophe has never been observed, experimentally nor in nature. There have been a number of attempts at inducing error catastrophe experimentally, but none have been successful. Some work from Crotty et al. is notable in that they claimed to have induced error catastrophe, but actually only maybe documented lethal mutagenesis, a broader term that refers to any situation in which a large number of mutations cause death or extinction. Their single round of mutagenic treatment of infectious genomes necessarily could not involve mutation accumulation over generations, and so while mutations my have caused the fitness decline, it isn’t wasn’t through error catastrophe. It’s also possible the observed fitness costs were due to something else entirely, since the mutagen they used has many effects.

J.J. Bull and his team have also worked extensively on this question, and outline their work and the associated challenges here. In short, they were not able to demonstrate terminal fitness decline due to mutation accumulation over generations, and in one series of experiments actually observed fitness مكاسب during mutagenic treatment of bacteriophages.

You’ll notice that all of that work involves bacteriophages and mutagenic treatment. ماذا عن البشر؟ Well, phages are the ideal targets for lethal mutagenesis, especially RNA and single-stranded DNA (ssDNA) phages. These organisms have mutation and substitution rates orders of magnitude higher than double-stranded DNA viruses and cellular organisms (pdf). They also have small, dense genome, meaning that there are very few intergenic regions, most of which contain regulatory elements, and even some of the reading frames are overlapping and offset, which means there are regions with no wobble sites.

This means that deleterious mutations should be a higher percentage of the mutation spectrum compared to, say, the human genome. So mutations happening faster plus more likely to be harmful equals ideal targets for error catastrophe.

In contrast, the human genome is only about 10% functional (<2% exons, 1% regulatory, some RNA genes, a few percent structural and spacers stuff with documented functions adds up to a bit south of 10%). It’s possible up to 15% or so has a selected function, but given what we know about the rest, any more than that is very unlikely. So the percentage of possible mutations that are harmful is far lower in the human genome compared to the viral genomes. And we have lower mutation and substitution rates.

All of that just means we’re very unlikely to experience error catastrophe, while the viruses are the ideal candidates. And if the viruses aren’t susceptible to it, then the human genome sure as hell isn’t.

But what of H1N1? Isn’t that a documented case of error catastrophe. That’s what Sanford claims, after all.

Except yeah wow that H1N1 paper is كريه. Like, it’s my favorite bad paper, because they manage to get كل شىء خاطئ. Here’s a short list of the errors the authors commit:

They ignored neutral mutations.

They claimed H1N1 went extinct. It didn’t. Strains cycle in frequency. It’s called strain replacement.

They conflated intra- and inter-host selection, and in doing so categorize a bunch of mutations as harmful when they were probably adaptive.

They treated codon bias as a strong indicator of fitness. It isn’t. Translational selection (i.e. selection to match host codon preferences) doesn’t seem to do much in RNA viruses.

They ignored host-specific constraints based on immune response, specifically how mammals use CpG dinucleotides to recognize foreign DNA/RNA and trigger an immune response. In doing so, they categorized changes in codon bias as deleterious when they were almost certainly adaptive.

They conflated virulence (how sick a virus makes you) with fitness (viral reproductive success). ليس نفس الشيء. And sometimes inversely correlated.

Related, in using virulence as a proxy for fitness, they ignored the major advances in medicine from 1918 to the 2000s, including the introduction of antibiotics, which is kind of a big deal, since back then and still today, most serious influenza cases and deaths are due to secondary pneumonia infections.

So no, we’ve never documented an instance of error catastrophe. Not in the lab. Not in H1N1.

P3: “Genetic entropy” يفترض works like this: Mutations that are only a little bit harmful (dubbed “very slightly deleterious mutations” or VSDMs) occur, and because they are only a teensy bit bad, they cannot be selected out of the population. So they accumulate, and at some point, they build up to the point where they نكون harmful, and at that point it’s too late everybody is burdened by the harmful mutations, has low fitness, and the population ultimately goes extinct.

Here are all of the options for how this doesn’t work.

One, you could have a bunch of neutral mutations. Neutral because they have no effect on reproductive output. That’s what neutral means. They accumulate, but there are no fitness effects. So the population doesn’t go extinct – no error catastrophe.

Or you could have a bunch of harmful mutations. Individually, each with have a small effect on fitness. Individuals who by chance have these mutations have lower fitness, meaning these mutations experience negative selection. Maybe they are selected out of the population. Maybe they persist at low frequency. Either way, the population doesn’t go extinct, since there are always more fit individuals (who don’t have any of the bad mutations) present to outcompete those who do. So no error catastrophe.

Or, option three, everyone experiences a bunch of mutations all at once. All in one generation, every member of a population gets slammed with a bunch of harmful mutations, and fitness declines precipitously. The average reproductive output falls below 1, and the population goes extinct. This is also not error catastrophe. Error catastrophe requires mutations to accumulate over generations. This all happened in a single generation. It’s lethal mutagenesis, a broader process in which a bunch of mutations cause death or extinction, but it isn’t the more specific error catastrophe.

But we can do a better job making the creationist case for them. Here’s the strongest version of this argument that creationists can make. It’s not that the mutations are neutral, having no fitness effect, and then at some threshold become harmful, and now cause a fitness decline population-wide. It’s that they are neutral alone, but together, they experience epistasis, which just means that two or more mutations interact to have an effect that is different from any of them alone.

So you can’t select out individual mutations (since they’re neutral), which accumulate in every member of the population over many generations. But subsequent mutations interact (that’s the epistasis), reducing fitness across the board.

But that still doesn’t work. It just pushed back the threshold for when selection happens. Instead of having some optimal baseline that can tolerate a bunch of mutations, we have a much more fragile baseline, wherein any one of a number of mutations causes a fitness decline.

But as soon as that happens in an individual, those mutations are selected against (because they hurt fitness due to the epistatic effects). So like above, you’d need كل واحد to get hit all in a single generation. And a one-generation fitness decline isn’t error catastrophe.

So even the أفضل version of this argument fails.

ص 4 و P5: I’m going to cover these together, since they’re pretty similar and generally work the same way.

Basically, when you have bunch of mutations, two things operate that make error catastrophe less likely than you would expect.

First, the distribution of fitness effects changes as mutations occur. When a deleterious mutation occurs, at least one deleterious mutation (the one that just occurred) is removed from the universe of possible deleterious mutations, and at least one مفيد mutation is added (the back mutation). But there are also additional beneficial mutations that may be possible now, but weren’t before, due to epistasis with that new harmful mutation. These can recover the fitness cost of that mutation, or even work together with it to recover fitness فوق the initial baseline. These types of mutations are called compensatory mutations, and while Sanford discusses epistasis causing harmful mutations to stack, he does not adequately weigh the effects in the other direction, as I’ve described here.

Related, when you have a ton of mutations, you’re just more likely to find the good ones. We actually have evidence that a number of organisms have been selected to maintain higher-than-expected mutations rates, probably due to the advantage this provides. My favorite example is a ssDNA bacteriophage called phiX174. يصيب بكتريا قولونية, but lacks the “check me” sequences that its host uses to correct errors in its own genome. By artificially inserting those sequences into the phage genome, its mutation rate can be substantially decreased. Available evidence says that selection maintains the higher mutation rate. We also see that during mutagenic treatment, viruses can actually become more fit, contrary to expectations.

So as mutations occur, beneficial mutations become more likely, and more beneficial mutations will be found. Both processes undercut the notion of “genetic entropy”.

P6: John Sanford is a liar. There’s really isn’t a diplomatic way to say it. He’s a dishonest hack who misrepresents ideas and data. I’ve covered this before, but I’ll do it again here, for completeness.

I’m only going to cover one particularly egregious example here, but see here for another I’m going to stick to the use of a distribution of mutation fitness effects from Motoo Kimura’s work, which Sanford modifies in “Genetic Entropy,” and uses to argue that beneficial mutations are too rare to undo the inevitable buildup of harmful mutations.

Now first, Sanford claims to show a “corrected” distribution, since Kimura omitted beneficial mutations entirely from his. Except this “corrected” distribution is based on nothing. No data. No experiments. لا شيئ. It’s literally “I think this looks about right”. Ta-da! “Corrected”. بالتأكيد.

Second, Sanford justifies his distribution by claiming that Kimura omitted beneficial mutations because he knew they are so rare they don’t really matter anyway. He wrote:

In Kimura’s figure, he does not show any mutations to the right of zero – i.e. there are zero beneficial mutations shown. He obviously considered beneficial mutations so rare as to be outside of consideration.

Kimura’s rationale was the exact opposite of this. His distribution represents the parameters for a model demonstrating genetic drift (random changes in allele frequency). He wrote:

The situation becomes quite different if slightly advantageous mutations occur at a constant rate independent of environmental conditions. In this case, the evolutionary rate can become enormously higher in a species with a very large population size than in a species with a small population size, contrary to the observed pattern of evolution at the molecular level.

In other words, if you include beneficial mutations, they are selected for and take over the simulation, completely obscuring the role genetic drift plays. So because they occur too frequently and have too great an effect, they were omitted from consideration.

Okay, let’s give Sanford the benefit of the doubt on the first go. Maybe, despite writing a book that leans heavily on Kimura’s work, and using one of Kimura’s figures, Sanford never actually اقرأ Kimura’s work, and honestly didn’t realize hat Kimura’s rationale was the exact opposite of what Sanford claims. Seems improbable, but let’s say it was an honest mistake.

The above passage (and the broader context) were خاصة pointed out to Sanford, but he persisted in his claim that he was accurately representing Kimura’s work. He wrote:

Kimura himself, were he alive, would gladly attest to the fact that beneficial mutations are the rarest type

The interesting thing with that line is that it’s a slight hedge compared to the earlier statement. This indicates two things. First, that Sanford يعرف he’s wrong about Kimura’s rationale, and second, that he wants to continue to portray Kimura as agreeing with him, even though he clearly knows better.

There’s more in the link at the top of this section, but this is sufficient to establish that Sanford is a liar.

So that’s…I won’t say everything, because this is a deep well, but that’s a reasonable rundown of why nobody should take “genetic entropy” seriously.

Creationists, if you want to beat the genetic entropy drum, you need to deal with each one of these points. (Okay maybe not P6, unless you want to defend Sanford.) So if and when you respond, specifically state which point you dispute and why. كن دقيقا. Cite evidence.


مراجع

Adler, H. I. and A. Hadigree. 1964. "Analysis of a gene controlling cell division and sensitivity to radiation in Escherichia coli." Journal of Bacteriology 87: 720-726.

Begg, K. J. and W. D. Donachie. 1985. "Cell shape and division in Escherichia coli: Experiments with shape and division mutants." Journal of Bacteriology. 163: 615-622. [PubMed]

Bennett, W. N. and M. E. Boraas. 1988. "Isolation of a fast-growing strain of the rotifer Brachionus calyciflorus Pallas using turbidostat culture." Aquaculture. 73: 27-36.

Bennett, W. N. and M. E. Boraas. 1989. "A demographic profile of the fastest growing metazoan: a strain of Brachionus calyciflorus (Rotifera)." Oikos. 55: 365-369.

Boraas, M. E. 1983a. "Population dynamics of food-limited rotifers in two-stage chemostat culture." علم البحيرات وعلم المحيطات. 28: 546-563.

Boraas, M. E. 1983b. "Predator-mediated algal evolution in chemostat culture." EOS. 64(52): 1102.

Boraas, M. E. and W. N. Bennett. 1988. "Steady-state rotifer growth in a two-stage, computer-controlled turbidostat." Journal of Plankton Research. 10: 1023-1038.

Boraas, M. E., D. B. Seale and J. E. Boxhorn. 1998. "Phagotrophy by a flagellate selects for colonial prey: A possible origin for multicellularity." Evolutionary Ecology. 12: 153-164.

Chao, L, B. R. Levin and F. M. Stewart. 1977. "A complex community in a simple habitat: and experimental study with bacteria and phage." علم البيئة. 58: 369-378.

Curry, J. and J. Greenberg. 1962. "Filament formation in radioresistant mutants of Escherichia coli S after treatment with ultraviolet light and radiomimetic agents." Journal of Bacteriology. 83: 38-42.

Deering, R. A. 1958. "Studies on division inhibition and filament formation by ultraviolet light." Journal of Bacteriology. 76: 123-130.

JW Drake et al, "Rates of Spontaneous Mutation",Genetics 148:1667-1686, April 1998 http://www.genetics.org/cgi/content/full/148/4/1667

A Eyre-Walker, P.D. Keightley, "High genomic deleterious mutation rates in hominids", Nature Vol 397, 28 January 1999, pp. 344-347 [PubMed]

Finnegan, DJ (1992), The Genome of ذبابة الفاكهة سوداء البطن (Lindsley, DL and Zimm, GG, eds), pp. 1096-1107, Academic Press.

Franceschini G, Vecchio G, Gianfranceschi G, Magani D, Sirtori CR, "Apolipoprotein AIMilano. Accelerated binding and dissociation from lipids of a human apolipoprotein variant," J Biol Chem 1985 Dec 25260(30):16321-5. http://www.jbc.org/cgi/reprint/260/30/16321.pdf

Gillott, M. A., D. Holen, J. Eckman, M. Harry and M. Boraas. 1993. "Predation-induced بكتريا قولونية filaments: are they multicellular?" In: G. W. Bailey and C. L. Rieder (eds.) Proceedings of the 51st Annual Meeting of the Microscopy Society of America. San Francisco Press, San Francisco. p. 420.

Herbert, D., R. Ellsworth and R. C. Telling. 1956. "The continuous culture of bacteria: a theoretical and experimental study." Journal of Canadian Microbiology. 14: 601-622.

Hoffman, H. and M. Frank. 1963. "Temperature limits, genealogical origin, developmental course, and ultimate fate of heat-induced filaments in الإشريكية القولونية microculture." Journal of Bacteriology. 85: 1221-1233.

Kubitschek, H. E. 1970. "Introduction to research with continuous cultures." برنتيس هول ، إنجليوود كليفس ، نيوجيرسي.

Kubitschek, H. E. 1974. "Operation of selection pressure on microbial populations." Symposium Society for General Microbiology. 24: 105-130.

Lenski, R. E. 1987. "Dynamics of interactions between bacteria and virulent bacteriophage." Advances in Microbial Ecology. 10:1-44.

Margaglione M et al, "PAI-1 plasma levels in a general population without clinical evidence of atherosclerosis: relation to environmental and genetic determinants.", Arterioscler Thromb Vasc Biol 1998 Apr18(4):562-567 http://atvb.ahajournals.org/cgi/content/full/18/4/562

Nakajima, T. and Y. Kurihara. 1994. "Evolutionary changes of ecological traits of bacterial populations through predator-mediated competition." 1. Experimental analysis. Oikos. 71: 24-34.

Negoro et al, 1994. "The nylon oligomer biodegradation system of Flavobacterium and Pseudomonas." Biodegradation 5:185-194 [PubMed]

Novick, A. and L. Szilard. 1956. "Experiments with the chemostat on spontaneous mutations of bacteria." Proceedings of the National Academy of Sciences U. S. A. 36: 708-719.

Pernthaler, J., T. Posch, K. Simek, J. Vrba, R. Amann and R. Psenner. 1997. "Contrasting bacterial strategies to coexist with a flagellate predator in an experimental microbial assemblage." علم الأحياء الدقيقة التطبيقي والبيئي. 63: 596-601.

Pirt, S. J. 1975. "Principles of microbe and cell cultivation." John Wiley & Sons, New York.

Prijambada et al, 1995. Appl. Environ Microbiol. 61:2020 http://aem.asm.org/cgi/reprint/61/5/2020.pdf

Shikano, S, L. S. Luckinbill and Y. Kurihara. 1990. "Changes of traits in a bacterial population associated with protozoal predation." Microbial Ecology. 20: 75-84.

van den Ende, P. 1973. "Predator-prey interactions in continuous culture." علم. 181: 562-564.

Varon, M. 1979. "Selection of predation-resistant bacteria in continuous culture." طبيعة سجية. 277: 386-388.

Jeffrey Yoder et al "Cytosine methylation and the ecology of intragenomic parasites", Trends in Genetics, Aug 1997, vol 13, no. 8 [PubMed]


شاهد الفيديو: النتائج المحتملة الطفرات الطفرة الصامتة والطفرة مخطئة التعبير (شهر نوفمبر 2022).