网络模型揭示物种进化的秘密

Posted 2021-04-07 募格学术

来源：科学之家

　　过去的150年里，树状模型有效地解释了物种进化。然而莱斯大学的计算机科学家认为要阐释现有知识，该模型过于简单。

　　莱斯大学的研究员Luay Nakhleh和他的团队研发出了PhyloNet软件。PhyloNet是一个开源软件包，它能解释基因组中遗传物质的水平转移和垂直传递。2014年11月的Proceedings of the National Academy of Sciences上刊登并阐释了Luay Nakhleh的“最大似然法”，该方法允许PhyloNet软件“推断”网络模型的结果，而网络模型比树状模型更好地解释了一些物种的进化。

　　上文的“推断”是指分析基因，选出可能性最高的理论以决定物种间的进化史。Nakhleh和莱斯大学的同事Christopher Jermaine最近申请获得了一项美国国家科学基金会110万美元的拨款资助，用于进行基于贝叶斯推理的进化模式分析研究。贝叶斯推理基于统计学，以数据集为基础估算概率。

　　为了建立起能解释物种间所有遗传联系的网络，PhyloNet软件推断出多种遗传变异的概率，这是遗传树状模型无法做到的，比如水平基因转移。这种转移绕过了简单的“父母传给子女”的进化方式，通过繁殖之外的方法使基因从一个物种转移到另一个物种。

　　生物学家想了解这种转移在什么时候以什么方式发生，但树状模型隐藏了这样的信息。Nakhleh说：“水平基因转移发生时，比如说两个品种杂交时，树状模型就不能解释进化过程，而包括了水平基因转移的网络就成为了更合适的模型。”

　　他的Java软件涵盖了不完整的谱系分类，这为不符合既定物种谱系的遗传进化提供了线索。

　　Nakhleh说：“我们是首个开发出通用模型的团队，这个模型使生物学家能够预测杂交的结果，同时涵盖了进化中的所有复杂性。”

　　大多数现有的种系遗传学（phylogenetics）研究，也就是进化关系的研究，都忽略了这些复杂性。Nakhleh说：“传统研究高估了杂交的影响。他们一看到数据的复杂性，就草草断定一定是杂交引起的。我们的研究则证明了这些复杂性和杂交无关，而是和进化中的其他随机进程有关。”

　　莱斯大学的学者使用了两个数据集测试这个新项目。第一个数据集是电脑生成的数据，这些数据模拟进化的真实模型，研究人员用它来评估该项目的准确性。第二个数据集包括多个欧洲和亚洲的小鼠基因组。Nakhleh说：“小鼠杂交的理论一直广为流传，现在我们首次拥有了系统化分析的手段。我们使用这些方法分析了从5个小鼠样本采集的大量数据，并发现了杂交。”他说，最显著的是一种小鼠的遗传信号，该遗传信号在巴基斯坦的小鼠身上出现，同时又在法国和德国的小鼠身上发现。

　　Nakhleh希望进化生物学家会使用PhyloNet软件，以全新角度观测过去数十年中收集的大量基因组数据。他说：“对我来说令人兴奋的是现在生物学家可以系统分析生成的数据，检查是否有杂交发生。”

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