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:
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