ArtykułyGMOSłownikPracaStudiaForum
Aktualności:Organizmy transgeniczne, GMOKlonowanieKomórki macierzysteNowotwory, rakWirusologia, HIV, AIDSGenetykaMedycyna i fizjologiaAktualności biotechnologiczneBiobiznes

Linie rodowodowe ludzi i szympansów rozeszły się wcześniej?

szympansRozejście się linii rodowodowych szympansów i człowieka, szacuje się na 5-7 mln lat. Datowanie to potwierdza wiele znalezisk szkieletów i badań molekularnych. Jednak niedawne badania na materiale genetycznym człowieka, szympansa, goryla i orangutana oraz obliczenia wykonane przy użyciu metody Markova znacznie skracają ten dystans.

Ogólnie przyjmuje się, że ewolucja oddzieliła nas od naszego obecnie żyjącego najbliższego krewnego około 6 mln lat temu. Razem z nim dzielimy 95% wspólnych genów. Różnice występują w 35 mln liter kodu DNA ale tylko 50 tys dotyczy fragmentów opisujących białka, z czego za znaczące dla procesów ewolucyjnych przyjmuje się 5 tys. Nawet liczba włosów na ciele szympansa (razem z kolanami i plecami) jest taka sama jak u człowieka. Tyle, że szympans ma włosy dłuższe i grubsze przez co lepiej widoczne. Tym co różni nas najbardziej to budowa i działanie mózgu. Także ekspresja poszczególnych genów jest dużo bardziej zróżnicowana w mózgu ludzkim niż szympansa.

Większość badań przeprowadzonych nad rozejściem się praprzodków człowieka i szympansa oparto na DNA mitochondrialnym. Ze względu na dużą liczbę mitochondriów w komórce mDNA występuje tam w znacznej ilości, do tego jest łatwiejsze w pozyskaniu. Wadą jest natomiast porównywanie zmian krótkiego odcinka DNA dla kilku blisko siebie leżących genów.

W pracy opublikowanej przez Asger Hobolth z North Carolina State University w Raleigh z współautorami, do porównań wykorzystano 1,9 miliona par zasad z czterech różnych regionów DNA nukleotydowego, badanych gatunków.

Wymieniana metoda Markova opracowana została w latach 60-tych i w największym skrócie polega na włączaniu do obliczeń przypadkowych danych. Nie są to jednak dowolne dane. Pochodzą one z obliczonego zbioru (rozkładu). Każda z nich ma określone prawdopodobieństwo (częstość) pojawienia się w obliczeniach i w taki sposób jest do nich wprowadzana. Metoda ta ma bardzo szerokie zastosowanie i z powodzeniem jest wykorzystywania w pracach biologicznych jak i w ekonomii.

Chociaż zmiany w genomie występują w różnym czasie, dla ich większej liczby średni czas po którym dochodzi do mutacji jest bardzo zbliżony. Dlatego czym większa liczba danym tym wynik jest dokładniejszy. Start zegar ustawiono na podstawie starych skamieniałości przodków orangutana z sprzed 18 milionów lat.
Wykorzystując tą metodykę czas rozejścia się linii ludzi i szympansów oszacowano na 4.1 mln lat +/- 400 tys lat.

Zaraz pojawiły się liczne głosy zarzucające niedokładność tej pracy. Oznaczałaby ona całkowity przełom w drzewie genealogicznym człowieka. Między innymi trzeba by z niego wykluczyć dużo starsze skamieliny z Afryki Australopithecus anamensis. Z drugiej strony mogłoby to potwierdzać jedną z teorii głoszących możliwość krzyżowania się przodków szympansa i człowieka między sobą.

Źródła:
- Elizabeth Pennisi; Genomes Throw Kinks in Timing of Chimp-Human Split; Science 19 May 2006: Vol. 312. no. 5776, pp. 985 - 986
Science Now Daily News; A Recent Split of Humans and Chimps; 27.02.2007r.
- Human Evolotion - http://www.learner.org/channel/courses/biology/textbook/humev/humev_3.html

Komentarze

Kasia | 2007-03-31 00:00:00
Już kilkakrotnie udowadniano, ze zastosowanie metody Markova w przypadku zmian na poziomie genomu nie jest dobrym rozwiązaniem, bowiem ta metoda się nie sprawdza i daje ( co udowodniono) niewiarygodne wyniki.
Podanie przez autora informacji, że czym ta metoda polega jest zbyt dużym uproszczeniem i nie zawiera najważniejszego przesłania tej metody. A poza tym jest to niezrozumiała dla laika i zawiera wiele nieścisłości.
Istnieją bardziej wiarygodne metody, odrzucające podejście statystyczne i idącą za tym całą stochastykę, a zarazem bardziej prawdopodobne ( np. semihomologia genetyczna).
Model Markowa zakłada, że prawdopodobieństwo substytucji aminokwasu przez inny, na drodze akceptowanych przemian mutacyjnych, jest zawsze takie samo niezależnie od tego jaki aminokwas znajdował się na jego miejscu w przeszłości.
Substytucja aminokwasów oparta na pojedynczej tranzycji/transwersji nie jest odwzorowaniem przemian (łańcuchów) markowowskich, w zwiazku z czym nie powinno się stosowac w tym przypadku tej metody.
Samo wytłumaczenie, na czym polega metoda Markowa, można było zrobić prościej, chociażby poprzez pokazanie jak wygląda graficzny rozkład prawdopodobieństwa na macierzach stochastycznych, np. PAM, czy też BLOSUM.
A dodatkowo, należy zdać sobie sprawę z tego, że statystyka to jedynie czyste prawdopodobienstwo, ze coś może było, a może nie było...Więc czy jest sens, aby wierzyć tym wynikom, lub też powielać, czy rozpowszechniać jakieś wyniki badan, tylko dlatego, że wydawały nam się ciekawe?

Paweł Szablewski | 2007-04-05 00:00:00
Dziękuję za cenne uwagi, ale nie ze wszystkimi mogę się zgodzić.
Oczywiście opis metody, ze względów na treść i przeznaczenie artykułu został w nim przedstawiony, jak to zaznaczyłem, bardzo skrótowo. I zgadzam się, że dla statystyka może być on znacznym uproszczeniem.
Ja z użyciem metody Markova w genetyce spotkałem się w pracach o lokalizacji QTL-ów. Przy tych zastosowaniach jest to raczej ceniona metoda i dająca dobre efekty. Zastosowanie jej do badania różnic w genomie pokrewnych gatunków wydało mi się bardzo interesujące.
Zgadzam się, że wiara do wyników badań zwłaszcza sensacyjnych powinna być ograniczona. Mi także osiągnięte rezultaty wydały się bardzo zaskakujące, co zaznaczyłem w newsie. Z drugiej strony wykonany prze ze mnie pobieżny przegląd nie natrafił na konkretne prace negujące takie podejście. Dlatego nie mogę się zgodzić z opinią o braku sensu rozpowszechniania takich newsów. Na przykład, pozwalają one na uzyskanie tak cennych uwag jak przedstawione przez Panią. Jeśli można prosić o jakieś namiary na publikacje, to z chęcią poczytałbym o bezcelowości stosowania metod Markova w przypadku szacowania różnic na poziomie genomu.