Главная страница | Контакты | Случайная страница Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Показатели гетерозиготности и полиморфности, усредненные по обследованным видам в наиболее крупных таксонах (Е. Nevo et al., 1984)

Таксон	Число видов		Число видов
Позвоночные Беспозвоночные Растения Всего		0,054 0,100 0,075 0,073		0,226 0,375 0,295 0,284

В пределах каждого из таксонов, представленных в этой таблице, показатели полиморфности существенно различаются.

При справедливости балансовой гипотезы усложняется процесс селекции с использованием биотехнологических приемов. Например, если сложный хозяйственно ценный признак одного вида определяются сбалансированным блоком генов, то внесение гена «удачного» для блока другого вида может вызвать разрушение исходного баланса.

Следует отметить, что вопрос о причинах и эволюционном значении полиморфности участков молекул ДНК и биохимических белковых маркеров нельзя считать решенным. Выводы зависят от соотношения влияний естественного отбора и других факторов эволюции на уровень наблюдаемого полиморфизма по этим маркерам.

В соответствии с теорией нейтральной эволюции М. Кимуры естественный отбор по многим исследуемым молекулярным маркерам слаб. Тогда на первый план для таких локусов выступает влияние спонтанных мутаций и дрейфа генов: наблюдаемое генетическое разнообразие маркеров в популяции или виде и его динамика определяются в основном этими факторами. Системное описание подобных процессов, необходимое для корректного анализа данных, возможно только с привлечением аппарата теории вероятностей и математической статистики. Современная генетика популяций предоставляет такие возможности, но окончательного вывода о границах применимости теории нейтральной эволюции пока нет. Однако ясно, что она не противоречит современному дарвинизму, а дополняет его.

3.2. Оценки генетической дивергенции

Количественная оценка сходства и отличия (дивергенции) сравниваемых форм по их аллельному составу важна для теоретических исследований в теории эволюции, сохранения биоразнообразия в природных условиях, а также для селекции. Например, для подбора скрещиваемых родительских сортов по степени их генетического несходства, что подробнее рассмотрено в главе 7.

В последние десятилетия были предложены новые параметры, характеризующие степень дивергенции — парного различия (или сходства) генетической структуры сравниваемых форм. Ряд показателей ориентирован на экспериментальные данные об их генетическом полиморфизме по одинаковому набору локусов, которые могут быть получены, например, методом электрофореза в геле.

Рассмотрим показатель сходства (I) и различия или расстояния (D) двух популяций, предложенный М. Неем. В качестве исходных данных по локусу (его номер обозначим k) используют частоты n аллелей, имеющихся хотя бы в одной из двух популяций. Обозначим эти частоты у первой популяции через a₁, а₂,..., a_i,..., а_n, у второй b₁, b₂, ..., b_i, ..., b_n. Тогда показатель сходства двух популяций по генетической структуре i -го локуса:

Если, например, обе популяции по одному локусу мономорфны и имеют одно и то же аллельное состояние (a₁ = b₁ =1), то I₁ =1. Если популяции по другому локусу также мономорфны, но аллели разные (a₁ = b₂ =1, a₂ = b₁ =0), то I₂ =0. В более общей полиморфной ситуации, например по третьему локусу, а₁ =0,2; а₂ =0,8; b₁ =0,7; b₂ =0,3: I ₃=0,605.

Для объективной оценки генетического сходства двух популяций следует усреднить подобные показатели по возможно большему числу локусов. Усреднение производят отдельно по суммам, стоящих в числителе (∑a_i ´ b_i) и знаменателе (∑a_i² ´ b_i²) выражений I_k. Например, по трем приведенным значениям I_k (показатели сходства по трем локусам) усредненное значение I — показатель сходства М. Нея для двух популяций получают по формуле

В общем случае I может меняться в пределах от 0 до 1.

В дополнение к этому показателю используют оценку так называемого генетического расстояния (несходства) двух популяций: D =- ln I. Для приведенного модельного примера D =- ln 0,525==0,644. Это означает, что за время раздельной эволюции двух популяций, вызвавшей несходные изменения их аллельного состава, на каждые 100 локусов произошло в среднем 64,4 аллельных замен.

Показатели I и D применяют для оценки генетической дифференциации не только популяций, но и других форм. В процессе т.н. аллопатрического видообразования при раздельной эволюции двух изолированных частей исходно единой панмиктической популяции в них постепенно накапливаются различия частот одинаковых аллелей вплоть до закрепления настолько разных вариантов, что возникают физиологические, этологические и др. барьеры для скрещивания представителей двух форм. Условно можно выделить несколько этапов «расхождения» этих раздельно эволюционирующих форм:

- локальные популяции: если изолирующий барьер на этом этапе исчезает, свободное скрещивание частей сразу восстанавливается;

- подвиды: возникли так называемые постзиготические репродукционные изолирующие механизмы, которые при снятии барьера вызвали бы частичное или полное снижение жизнеспособности гибридов двух форм;

- виды в стадии становления: возникли предзиготические репродукционные изолирующие механизмы, затруднившие или даже исключившие скрещивание особей, если бы барьер был снят;

- виды и близкие роды.

При экспериментальном изучении процесса видообразования в различных группах организмов параллельно оценивали показатели I и D для многих пар форм, достигших названных этапов (табл. 9).

Хотя рассмотрены совершенно несходные организмы, показатели I, D для одинаковых этапов дифференциации близки по значениям. Можно также отметить, что переход от 2-го к 3-му этапу не сопряжен со значительным увеличением числа замен аллелей.

Существуют и другие способы оценки генетического расстояния. Например, подсчет среднего числа выявленных аминокислотных замен в однотипных белках сравниваемых форм.

9. Оценки генетической дифференциации на разных этапах эволюционной дивергенции. Первое число I — среднее значение показателя сходства, второе D — среднее генетическое расстояние между двумя изолированными формами (по Ф. Айале, 1984)

Другой подход к оценке генетической дивергенции пары форм основан на данных, полученных современными молекулярно-генетическими методами (RFLP, RAPD, PCR и т. п.). В отличие от показателей, названных выше, некоторые из этих методов оценивают несходство не по отдельному набору локусов, а по всему составу ДНК сравниваемых генотипов. Например, с помощью метода RFLP (полиморфизм длин рестрикционных фрагментов - ПДРФ) анализируют две выборки особей, принадлежащих двум сравниваемым формам (1 и 2). Далее для каждой пары особей подсчитывают а — общее число сходных полос в их спектрах RFLP, a также b₁, b₂ — число уникальных полос в тех же двух спектрах. Тогда, чем ближе к единице, например, коэффициент П. Жаккара I =2 а /(2 а + b₁ + b₂), тем более сходен, как предполагают, весь аллельный состав хромосом двух особей. Наоборот, при I, близком к нулю, естественно принять, что их аллельный состав существенно различен. Для уточнения генетического сходства двух форм следует усреднить этот показатель по спектрам большинства особей двух выборок, а также, возможно, используя различные рестриктазы и зонды.

Используя любую парную оценку расстояния нескольких форм, разошедшихся в процессе эволюции или в результате селекции, можно строить т.н. дендрограммы – филогенетические деревья, графически иллюстрирующие родство этих форм. На рисунке 13 представлена такая дендрограмма, построенная на основе числа аминокислотных замен, среднего по многим ферментам, для каждой пары из 22 видовгруппы Drosophila pseudoobscura.

Для построения подобных дендрограмм используют т.н. кластерный анализ, широко применяемый в различных областях научных исследований. Цель этого анализа – кластеризация т.е. разделение всех объектов на группы (кластеры). В результате внутри кластеров должны оказаться более сходные объекты, т.е. с меньшими парными расстояниями, в разных кластерах – несходные объекты.

Для биологических таксонов, например, принадлежность к разным кластерам, как предполагается, связана с большим временем их раздельной эволюции. В основе — упрощенное предположения: чем больше генетическое расстояние для пары форм, тем раньше они разошлись в процессе эволюции (концепция биологических часов).

(РИСУНОК 13)

Кластеризации можно подвергнуть не только виды, но и другие объекты. Так, в 7 главе использован кластерный анализ количественных признаков для оценки сходства их генетической детерминации, в 10 – описана кластеризация сред-фонов отбора для сокращения объема совместного испытания генотипов, в 11 – приведен пример кластеризации сортов многолетних культур для подбора вариантов их скрещивания.

Исходной информацией всегда служит треугольная матрица показателей парного сходства или, наоборот, парных расстояний между объектами. Какой именно показатель использовать определяется в зависимости от целей исследования. Например, для кластеризации 22 видов (рис. 13), был использован показатель расстояния A_ij, где i, j= 1,2, …, 22 – номера видов дрозофил, подвергающихся кластеризации, причем i < j.

Рассмотрим кратко один из алгоритмов кластерного анализа т.н. иерархический агломеративный. Его применяют при заранее неизвестном числе кластеров и при сравнительно небольшом числе изучаемых объектов (например, популяций), не превышающем нескольких десятков. Этот алгоритм кластерного анализа позволяет последовательно объединять объекты сначала с максимальным парным показателем сходства, а затем все менее сходные между собой.

Пусть исходной информацией служит квадратная матрица I_ij — показателей сходства по Нею, определенных по результатам изучения нескольких популяций растений одного вида (i, j номера популяций).

Алгоритм состоит в следующем. Каждая популяция вначале рассматривается как отдельный кластер. Затем на каждом шаге (итерации) объединяются две популяции, наиболее сходные по генетической структуре (с максимальным значением I). Из матрицы исключают показатели I, определяющие сходство с каждой из объединяемых популяций, и добавляют показатели I между полученным кластером и всеми остальными популяциями.

Пусть на l -й итерации показатель I_рq между кластерами с номерами р и q наиболее высокий. Эти кластеры объединяют и полученному новому кластеру присваивают номер р. Из матрицы показателей I исключают q- eстроку и столбец, а новые (j -е) элементы строки и столбца с номером р вычисляют по формулам

где т_р и т_q — число популяций в кластерах р и q, надстрочный индекс l обозначает номер итерации.

На каждой итерации размерность матрицы показателей I уменьшается на единицу. Процесс заканчивается, когда все популяции будут объединены в один кластер.

Поясним это на примере. Пусть матрица показателей I между четырьмя популяциями имеет вид:

На нулевой итерации (l= 0) имеем четыре кластера-популяции, причем 1.

Наибольший из показателей сходства I — между популяциями 2 и 3: они на первой итерации (l= 1) объединяются (р =2, q =3). На дендрограмме при этом две линии-популяции объединяют в одну. По предыдущим формулам вычисляем новые элементы 2-х строки и столбца:

– не представляет интереса, так как объединять популяцию саму с собой не имеет смысла; — относится к q -му столбцу и при объединении будет исключен из матрицы показателей I.

Тогда

Вычеркиваем из матрицы показателей I третью строку и столбец, т.е. размерность матрицы уменьшаем на единицу.

На второй итерации (l= 2) объединяем наиболее сходные популяции 1 и 4 (р =1, q= 4). Две линий этих популяций на дендрограмме соединяются. Определяем новые элементы первой строки и первого столбца:

— относится к q -му столбцу и будет исключен из матрицы показателей I. Тогда

Вычеркиваем из матрицы показателей I четвертую строку и четвертый столбец, т.е. размерность матрицы снова уменьшаем на единицу:

На последней итерации (l= 3) кластер 1 объединяется с кластером 2:

Все четыре популяции объединены.

КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ И ЗАДАНИЯ

1. Дайте определения, поясните цели изучения генетической полиморфности популяции и генетической дивергенции форм.

2. Назовите параметры, которые используют для оценки генетической полиморфности популяций и генетической дивергенции между ними. В чем достоинства и недостатки этих параметров?

3. У 23 шимпанзе исследованы 22 локуса, кодирующие белки крови. Все 23 шимпанзе оказались гомозиготными по 20 локусам, но по двум локусам (A и B) наблюдался полиморфизм:

A: A₁A₁ (17 особей) A₁A₂ (6 особей) A₂A₂ (0 особей)

B: B₁B₁ (7 особей) B₁B₂ (11 особей) B₂B₂ (5 особей)

Рассчитайте показатели Р и по 22 локусам. Проверьте гипотезу о равновеси по Харди-Вайнбергу для локуса A и, если гипотеза справедлива, оцените вероятность случайного отсутствия генотипа A₂A₂ (из-за ограниченного объема выборки).

3. Оцените H_о — ожидаемую гетерозиготность одного локуса, если частоты трех его аллельных состояний в популяции самоопыляющихся растений равны: р₁ =0,8, p ₂=0,15 и p ₃=0,05.

4. Поясните смысл метода кластеризации различных объектов.