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进化并不像前所想的随机

日期 :
2024年1月8日
源码 :
诺丁汉大学
汇总 :
突破式研究发现进化不如前所想的不可预测性, 使科学家可以探索哪些基因可用于解决实战问题,如抗生素抗药性、疾病和气候变化。研究挑战对进化不可预测性的长期信念,发现基因组进化轨迹可能受进化历史的影响,而不是由众多因素和历史意外所决定。
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突破式研究发现进化不如前所想的不可预测性, 使科学家可以探索哪些基因可用于解决实战问题,如抗生素抗药性、疾病和气候变化。

研究发布国家科学院记录,挑战对进化不可预测性的长期信念,并发现基因组进化轨迹可能受进化历史的影响,而不是由众多因素和历史意外所决定。

研究由James McInerney教授和Dr.Alan Beavan从诺丁汉大学生命科学学院玛利亚罗莎多明戈-萨奈斯诺丁汉特伦特大学

研究主笔McInerney教授说,新利手机官网首页证明进化不象我们曾想的那样随机, 开通了人工生物、医学和环境科学各种可能性之门

团队分析全景-全基因组 回答一个关键问题 进化是可预测的 或基因组进化路径依赖历史

团队使用机器学习法即随机森林,并用2 500全基因组数据集单个菌种处理问题,进行了数十万小时计算机处理

向高性能计算机输入数据后,团队先从每个基因组的基因中制作“基因家庭”。

以这种方式,我们可以像基因组比较Domingo-Sananes.

确定家庭后,团队分析这些家庭如何出现在某些基因组中而在其他基因组中缺失的模式

发现某些基因家庭从未出现在基因组中 当其他基因家庭已经存在时 有些基因大都依赖不同基因家庭

研究者发现隐形生态系统 基因可相互合作或冲突

基因间这些交互作用使进化方面略为可预测性,此外,我们现在有一个工具允许我们预测这些预测,Dr.Domingo-Sananes.

Beavan博士说:“从这项工作中,我们可以开始探索哪些基因支持抗生素基因等因此,如果我们努力消除抗生素抗药性,我们不仅可以锁定焦基因,还可以锁定支持基因

使用这种方法合成新基因构造 开发新药或疫苗了解我们现在所知道的开通门 成堆其他发现

研究意义深远并可能导致:

  • 新基因组设计-允许科学家设计合成基因组-为遗传材料可预测操作提供路径图
  • 抗生素抗药性-理解基因间的依存性可帮助识别使抗生素抗药性成为可能的基因的“支持投影”,为定向处理铺路
  • 减缓气候变化-研究透视可以为设计微生物提供参考,而设计微生物是为了捕捉碳或降解污染物,从而有助于应对气候变化的努力
  • 医学应用-基因交互预测性可以通过提供疾病风险和治疗效果新度量实现个性化医学革命

故事源码 :

素材类提供方诺丁汉大学.注:内容可按样式和长度编辑


杂志参考:

  1. 艾伦比万、玛丽亚罗莎多明戈-萨那斯、詹姆斯O麦克伊纳尼应急性、可重复性以及预测性进化全景.国家科学院记录2023121(1)DOI:10.1073/pnas.2304934120

引用此页面:

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