Эволюция занимает эоны, но она оставляет следы в геномах организмов, которые можно обнаружить с помощью секвенирования и анализа ДНК.
По мере совершенствования методов изучения и сравнения генетических данных ученые начинают расшифровывать эти метки, чтобы реконструировать эволюционную историю видов, а также то, как варианты генов порождают уникальные черты.
Исследовательская группа Техасского университета в Арлингтоне под руководством доцента биологии Тодда Кастоу изучает геномы змей и ящериц, чтобы ответить на важные вопросы об истории эволюции этих существ. Например, как они разработали яд? Как они регенерируют свои органы? И как эволюционно возникшие вариации генов приводят к вариациям внешнего вида и функционирования организмов?
"Некоторые из самых основных вопросов определяют наше исследование. Тем не менее, попытка понять генетические объяснения таких вопросов на удивление трудна, учитывая, что геномы большинства позвоночных, включая наш собственный, состоят буквально из миллиардов оснований ДНК, которые могут определять как организм выглядит и функционирует», - говорит Касто. «Понимание этих связей между различиями в ДНК и различиями в форме и функциях имеет центральное значение для понимания биологии и болезней, и исследование этих критических связей требует огромных вычислительных мощностей."
Чтобы раскрыть новые идеи, связывающие вариации ДНК с вариациями в форме и функциях позвоночных, группа Кастоэ использует ресурсы суперкомпьютеров и анализа данных Техасского центра передовых вычислений или TACC, одного из ведущих мировых центров вычислительных открытий.
Недавно они использовали суперкомпьютеры TACC, чтобы понять механизмы, с помощью которых бирманские питоны регенерируют свои органы, включая сердце, печень, почки и тонкий кишечник, после кормления.
Бирманские питоны (как и другие змеи) значительно снижают свои метаболические и физиологические функции во время длительных периодов голодания. За это время их органы атрофируются, экономя энергию. Однако при кормлении размер и функции этих органов, а также их способность генерировать энергию резко увеличиваются, чтобы обеспечить пищеварение.
В течение 48 часов после кормления у бирманских питонов скорость обмена веществ может увеличиться в 44 раза, а масса их основных органов может увеличиться на 40-100 процентов.
В статье для BMC Genomics в мае 2017 года исследователи описали свои усилия по сравнению экспрессии генов у питонов, которые находились натощак, через один день после кормления и через четыре дня после кормления. Они секвенировали питонов в этих трех состояниях и идентифицировали 1700 генов, которые значительно различались до и после кормления. Затем они провели статистический анализ, чтобы определить ключевые факторы регенерации органов в различных типах тканей.
Они обнаружили, что несколько наборов генов влияли на массовые изменения внутренней структуры органов питонов. Ключевые белки, продуцируемые и регулируемые этими важными генами, активировали каскад разнообразных тканеспецифических сигналов, которые приводили к регенеративному росту органов.
Интересно, что было показано, что даже клетки млекопитающих реагируют на сыворотку, вырабатываемую питонами после кормления, что позволяет предположить, что сигнальная функция сохраняется у разных видов и однажды может быть использована для улучшения здоровья человека.
«Нам интересно понять молекулярную основу этого явления, чтобы увидеть, какие гены регулируются в связи с реакцией на кормление», - говорит Дарен Кард, докторант лаборатории Касто и один из авторов исследования. «Мы надеемся, что сможем использовать наше понимание того, как змеи восстанавливают органы, чтобы однажды помочь лечить человеческие болезни».
Эволюционный смысл вторичного контакта
Кастоу и его команда использовали аналогичный геномный подход, чтобы понять поток генов у двух близкородственных видов западных гремучих змей с переплетенной генетической историей.
Эти два вида обитают по разные стороны континентального водораздела в Мексике и США. Они были разделены на протяжении тысячелетий и эволюционировали в зависимости от климата и среды обитания. Однако со временем их географические ареалы снова совпали до такой степени, что гремучие змеи начали скрещиваться, что привело к появлению гибридов, некоторые из которых живут в регионе между двумя разными климатами.
Работа была мотивирована желанием понять, какие силы порождают и поддерживают отдельные виды, и как сдвиги в ареалах видов (например, из-за глобальных изменений) могут влиять на виды и видообразование.
Исследователи сравнили тысячи генов в ядерной ДНК гремучих змей, чтобы изучить геномную дифференциацию между двумя линиями. Их сравнения выявили взаимосвязь между генетическими признаками, которые наиболее важны для эволюции во время изоляции, и теми, которые наиболее важны во время вторичного контакта, с большим, чем ожидалось, перекрытием между генами в этих двух сценариях..
Однако они также обнаружили области генома гремучей змеи, которые важны только в одном из этих двух сценариев. Например, гены, отвечающие за состав яда и репродуктивные различия - отдельные черты, важные для адаптации к местной среде обитания, - вероятно, разошлись в результате отбора, когда эти виды были изолированы. Они также обнаружили другие наборы генов, которые изначально не были важны для разнообразия форм и функций, но позже стали важными для снижения жизнеспособности гибридов. В целом, их результаты дают представление о том, как может работать видообразование, в масштабе генома, которое можно проверить и уточнить в исследованиях других видов.
Команда опубликовала свои результаты в апрельском номере журнала Ecology and Evolution за 2017 год.
Роль суперкомпьютеров в геномных исследованиях
Исследования, проводимые сотрудниками лаборатории Castoe, основаны на передовых вычислениях для нескольких аспектов исследования. Во-первых, они используют передовые вычисления для создания геномных сборок, расставляя миллионы маленьких фрагментов ДНК в правильном порядке.
«Геномы позвоночных обычно крупнее, поэтому для их сборки требуется много вычислительной мощности», - говорит Кард. «Для этого мы часто используем TACC».
Далее исследователи используют передовые вычисления для сравнения результатов среди множества разных образцов из разных родословных, чтобы выявить тонкие различия и закономерности, которые иначе было бы невозможно различить.
В лаборатории Кастоэ есть собственные компьютеры, но их недостаточно для выполнения всех исследований, в которых заинтересована группа.
«С точки зрения сборки генома и очень интенсивного анализа, который мы проводим, доступ к большим ресурсам TACC выгоден», - говорит Кард. «Некоторые вещи существенно выигрывают от общей производительности машин TACC, но они также позволяют нам выполнять 500 заданий одновременно, что значительно ускоряет процесс исследования».
Третий компьютерный подход позволяет команде моделировать процесс генетической эволюции на протяжении миллионов поколений, используя синтетические биологические данные, чтобы вывести законы эволюции и идентифицировать гены, которые могут быть важны для адаптации.
Для одного из таких проектов команда разработала новый программный инструмент под названием GppFst, который позволяет исследователям отличать генетический дрейф - нейтральный процесс, при котором гены и генные последовательности естественным образом изменяются из-за случайного спаривания в популяции - от генетических вариаций, которые свидетельствует об эволюционных изменениях, вызванных естественным отбором.
Инструмент использует моделирование для статистического определения того, какие изменения являются значимыми, и может помочь биологам лучше понять процессы, лежащие в основе генетической изменчивости. Они описали инструмент в выпуске журнала Bioinformatics за май 2017 года.
Члены лаборатории могут получить доступ к ресурсам TACC в рамках уникальной инициативы под названием Исследовательская киберинфраструктура Техасского университета, которая предоставляет исследователям из 14 государственных университетов и медицинских центров штата доступ к системам TACC и опыту сотрудников.
«Это было неотъемлемой частью нашего исследования», - сказал Ричард Адамс, еще один аспирант в группе Касто и разработчик GppFst. «Мы моделируем большое количество различных эволюционных сценариев. Для каждого мы хотим иметь сотни повторений, которые необходимы для полной проверки наших выводов. На наших собственных системах это невозможно сделать. Это займет от 10 до 15 лет. доделать то, что нам нужно было бы сделать на собственных машинах - откровенно говоря, это было бы невозможно без использования систем ТАСС."
Хотя корни эволюционной биологии можно найти в полевых работах и тщательном наблюдении, сегодня эта область тесно связана с вычислениями, поскольку масштабы генетического материала - крошечные, но объемные - не могут быть рассмотрены невооруженным глазом или привести в порядок физическое лицо.
"Огромный масштаб геномов вместе с быстрым прогрессом в сборе информации о последовательности генома изменили парадигму многих аспектов исследований в области наук о жизни", - говорит Кастоэ.
Узким местом для обнаружения больше не является генерация данных, а вместо этого анализ таких массивных наборов данных. Данные, на создание которых уходит менее нескольких недель, могут запросто растянуться на годы для анализа, а гибкие общие суперкомпьютерные ресурсы такие как TACC, стали более важными, чем когда-либо, для продвижения открытий в нашей области и в целом для наук о жизни».