영국의 형태 학자 St. George Jackson Mivart가 1865 년에 최초의 진화 나무 중 하나를 출판했을 때, 그는 계속할 것이 거의 없었습니다. 그는 동물의 척추에 대한 자세한 분석을 사용하여 다른 영장류 종의 섬세한 분기지도 인 나무를 만들었습니다. 그러나 동물의 사지를 비교하여 생성 된 두 번째 나무는 영장류 간의 다른 관계를 예측했으며, 오늘날까지도 계속되는 진화 생물학의 도전을 강조합니다.
이제 거의 150 년 후 과학자들은 Mivart의 구조의 현대 버전 인 소위 계통 발생 나무를 구축 할 수있는 막대한 양의 데이터를 가지고 있습니다. DNA 시퀀싱 기술 및 생물 정보학의 발전은 수백 개의 유전자, 때로는 전체 게놈의 순서를 많은 다른 종들 사이에서 비교하여 그 어느 때보 다 더 자세한 나무를 만들 수 있습니다.
그러나 많은 데이터가 진화 나무의 일부를 둘러싼 갈등을 해결하는 데 도움이되었지만 새로운 도전도 제시합니다. Tree of Life의 현재 버전은 출판 된 책보다 논쟁적인 Wiki 페이지와 비슷하며 특정 지점은 자주 토론 할 수 있습니다. 실제로, 척추와 사지가 영장류 진화의 대비지도를 만들어 낸 것처럼, 과학자들은 이제 같은 유기체의 다른 유전자가 다른 이야기를 할 수 있음을 알고 있습니다.
효모에 부분적으로 초점을 맞춘 새로운 연구에 따르면, 개별 유전자의 상충되는 그림은 과학자들이 의심했던 것보다 훨씬 넓습니다. “그들은 1,070 개의 유전자 중 하나가 모두 갈등이 다소 갈등이라고보고했다. "우리는 180 만 종의 계통 발생 학적 관계를 알아 내려고 노력하고 있으며 20 가지 유형의 효모를 분류 할 수 없다"고 그는 말했다.
이 역설을 해결하기 위해 연구원들은 정보 이론을 기반으로 트리의 특정 부분의 확실성 수준을 측정하기 위해 알고리즘을 개발했습니다. 그들은 새로운 접근법이 잠재적으로 가장 조명이지만 캄브리아기 폭발과 같이 가장 상충되는 진화 기간을 명확하게하는 데 도움이되기를 희망합니다. 약 5 억 5 천만 년 전에 발생한 동물의 생명의 빠른 다양 화.
Vanderbilt University의 생물 학자 인 Antonis Rokas는“역사적으로, 많은 관심과 불일치를 끌어들이는 가장 흥미로운 에피소드와 관련이있다”고 말했다.
새로운 알고리즘의 결과를 바탕으로, 과학자들은 프로세스를보다 정확하고 효율적으로 만들 수있는 접근법 인 계통 발생 트리를 만드는 가장 유익한 유전자 만 선택할 수 있습니다. 블랙 스 버그의 버지니아 테크 (Virginia Tech)의 생물 학자 인 키 디르 힐루 (Khidir Hilu)는“나는 그것이 생명의 나무의 재건 속도를 높이는 데 상당히 도움이 될 것이라고 생각한다.
빌딩 블록
가장 기본적인 수준에서 과학자들은 관련성에 따라 종을 그룹화하여 계통 발생 나무를 만듭니다. 예를 들어 인간, 침팬지 및 물고기의 DNA를 감싸는 것은 인간과 침팬지가 낚시하는 것보다 서로 더 밀접하게 관련되어 있음을 쉽게 분명하게 만듭니다.
연구자들은 한 번 유전자를 비교하기 위해 하나의 유전자 나 소수만 사용했습니다. 그러나 지난 10 년 동안 계통 발생 학적 데이터가 폭발 하여이 나무를 생성하기위한 데이터 풀이 빠르게 팽창했습니다. 이 분석은 생명의 나무에 대한 희소 한 지점 중 일부를 채웠지만 여전히 상당한 불일치는 여전히 남아 있습니다.
예를 들어, 달팽이가 조개 및 다른 Bivalves와 가장 밀접한 관련이 있는지 또는 Tusk Shells로 알려진 다른 Mollusk 그룹과 가장 밀접한 관련이 있는지는 확실하지 않습니다. 그리고 우리는 가장 초기 동물 중 일부가 나무에서 벗어날 수있는 방법을 모릅니다. 해파리와 스폰지와 같은 것은 서로 관련이 있습니다. 과학자들은 몇 주 내에 또는 같은 문제에서 동일한 과학 저널에 출판 된 상충되는 나무의 사례를 덜어 줄 수 있습니다.
"그것은 의문을 제기합니다. 왜 이러한 합의 부족이 있습니까?" Rokas가 말했다.
Rokas와 그의 대학원생 Leonidas Salichos는 각 유전자를 독립적으로 평가하고 가장 유용한 유전자 만 사용하여 진화론 적 역사와 관련하여 가장 많은 양의 정보를 가지고있는 유전자 만 사용하여 그 질문을 탐구했습니다.
.그들은 1,070 개의 유전자에 중점을 둔 23 종의 효모로 시작했습니다. 그들은 먼저 연결이라고 불리는 표준 방법을 사용하여 계통 발생 트리를 만들었습니다. 여기에는 개별 종의 모든 서열 데이터를 하나의 메가 gene으로 묶은 다음 다른 종들 사이의 긴 시퀀스를 비교하고 차이점을 가장 잘 설명하는 나무를 만드는 것이 포함됩니다.
.결과 트리는 표준 통계 분석에 따라 정확했습니다. 그러나 비슷한 방법으로 인해 모순으로 인해 생명의 나무가 생겼다는 점을 감안할 때 Rokas와 Salichos는 더 깊이 파고 들기로 결정했습니다. 그들은 개별 효모 유전자의 데이터를 사용하여 일련의 계통 발생 트리를 만들었고 정보 이론에서 파생 된 알고리즘을 사용하여 나무들 사이에서 가장 큰 일치 영역을 찾았습니다. 5 월에 자연에 발표 된 결과는 예상치 못한 일이었습니다. 그들이 연구 한 모든 유전자는 약간 다른 진화 이야기를 들려주는 것처럼 보였습니다.
Hilu는“개별 유전자의 거의 모든 나무가 연결된 데이터 세트를 기반으로 나무와 충돌했습니다. "약간 충격적입니다."
그들은 다수의 유전자가 특정 구조를 지원한다면 아마도 정확할 것입니다. 그러나 다른 유전자 세트가 두 가지 다른 건축물을 동일하게 지원한다면, 어느 구조 중 하나가 정확할 가능성이 훨씬 적습니다. Rokas와 Salichos는 부트 스트랩 분석이라는 통계적 방법을 사용하여 가장 유익한 유전자를 선택했습니다.
Donoghue는 본질적으로“강력하게지지되는 유전자 만 가져 가면 올바른 나무를 회수한다”고 말했다.
개정 된 나무는 진화 정보의 대체 공급원을 사용하여 구성된 하나와 일치했습니다. 대체로 전달되는 DNA 덩어리의 대규모 변경-접근 방식을 검증합니다.
.그 결과는 효모에만 국한되지 않았습니다. 연구원들이 척추 동물과 동물의 유전자 데이터를 포함하여 더 크고 복잡한 생명체에 동일한 분석을 적용했을 때, 그들은 개별 유전자들 사이에서도 광범위한 갈등을 발견했습니다.
일부 연구자들에게는 분석에서 데이터를 선택적으로 배제한다는 아이디어는 익숙해 질 수 있습니다. Yale University의 진화 생물 학자 인 Jeffrey Townsend는“수년 동안 유기체 간의 관계를 이해하려는 사람들에게 가장 큰 문제는 충분한 데이터를 얻는 것이 었습니다. "커뮤니티는 항상 데이터를 얻는 법을 배웠으므로 문제에 대해 생각한 방식이 합리적입니다."
.진화론 생물 학자들은 수년간 이러한 문제들에 대해 어려움을 겪고 있지만, 새로운 연구는 개별 유전자들 사이의 갈등 수준을 탐구하기위한 가장 큰 규모의 노력입니다. “사람들은 두 가지 반응을 가질 것입니다. 내가 생각했던 것보다 훨씬 더 많은 갈등이 있으며, 우리는 그것을 분석하는 데 더 나은 일을해야합니다. 그러나 그는 또한 새로운 접근법의 정확성을 확인하기가 어렵다고 지적합니다. 개정 된 나무가 대체 유전자 정보를 사용하여 구축 된 하나와 일치하지만 후자는 고유 한 부정확성을 보유 할 수 있습니다. "나는 우리가 진정한 관계가 무엇인지 잘 모르겠다"고 그는 말했다. "진실이 무엇인지 확실하지 않다면, 우리는 올바른 나무가 있는지 알 수 없습니다."
.변화하는 그림
연구자들은 새로운 기술을 더 광범위하게 적용하여 그것이 어떻게 진화에 대한 우리의 그림을 바꿀 수 있는지 알아야합니다. 그러나 Rokas와 Salichos는 이미 재구성하기위한 나무의 가장 어려운 부분이 짧은 가지 또는 "덤불"부분으로, 특히 빠른 종의 종의 기간, 특히 나무 기저에있는 기간, 특히 진화론 적 역사의 깊은 부분을 나타냅니다.
.Rokas는“이론적 인 연구는 그러한 행동을 예측했지만, 우리의 연구는 이것이 실험 데이터를 처음 보여주는 첫 번째 연구입니다.
Rokas는 또한 새로운 발견이 연구자들이 나무의 퍼지 부분을 해석하는 방식을 바꿔야한다고 주장합니다. “진화 생물 학자들은 결의가 없다는 것은 올바른 나무를 유추하지 않는 것을 의미한다고 가정합니다. 따라서 하나만 더 많은 데이터와 더 나은 알고리즘을 가지고 있다면 올바른 나무를 유추 할 수있을 것입니다.”라고 그는 말했습니다. 그러나 데이터의 림 과이 새로운 분석의 적용에도 불구하고 트리의 충돌 한 부분은 덥수룩 한 부분을 나타낼 수 있다고 그는 말했다. “ 어떤 경우에는 알고리즘이 실제로 갈등을 해결할 것이며, 다른 경우에는 해결할 가능성이없는 갈등 영역을 강조합니다.”
.이 덤불 같은 부분을 연구하면 생명이 대부분 단순한 유기체에서 다양한 동물 종으로 변형되었을 때 캄브리아기 폭발과 같은 진화에서 특히 흥미로운 시대에 대한 새로운 통찰력이 드러날 수 있습니다.
다른 과학자들은 이번 발견이 분야가 진화의 충돌 사진을 다루는 방법에 큰 영향을 줄 수 있다는 데 동의합니다.
Townsend는“저는 이것이 패러다임 전환의 선구자라고 생각합니다. "요점은 올바른 방법을 사용하면 오랫동안 우리를 괴롭힌 질문에 대해 배울 수있는 잠재력을 가질 것입니다."
.그들이 진화하는 속도를 기반으로 가장 유익한 유전자를 선택하기위한 자신의 방법을 개발 한 Townsend는 과학계의 모든 사람들이 이러한 새로운 접근법의 필요성에 동의하지는 않습니다. "이 논문이 그것을 최전선에 가져 오는 데 도움이되기를 바랍니다."
계통 발생 수정을 작성하는 데 사용할 적절한 수의 유전자를 선택하는 것이 진화 생물 학자를 괴롭히는 유일한 문제는 아닙니다. 또한 나무에 사용되는 종이 많을수록 분석의 복잡성이 더 커야합니다. 결과는 또한 다른 종의 데이터 품질의 차이에 의해 편향 될 수 있습니다. "우리가 모든 것이 어떻게 관련되어 있는지에 대한 진정한 진화 역사를 얻는 데 관심이 있다면, 더 많은 유전자 또는 더 많은 종을 샘플링 할 수있는 가장 좋은 기회는 무엇입니까?" 도노 길이 말했다. “둘 다 좋은 일이라고 생각합니다.”
연구자들이 적은 수의 유전자로 정확한 결과를 얻을 수있는 새로운 접근법은 진화 나무를 살펴볼 수있게 해줄 수 있습니다. 가장 유익한 유전자 만 선택할 수있게되면 과정이 더 효율적으로 만들어지면 과학자들은 데이터가 적고 저렴한 비용으로 정확한 트리를 만들 수 있습니다. Hilu는“우리가 전체 게놈만큼 좋은 나무를 제공하는 몇 가지 유전자를 선택할 수 있다면, 주요 계보의 골격 대신 속 수준이나 종 수준에서 훨씬 더 자세하게 생명 나무를 만들 수있을 것입니다.”
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