معلومة

التناقضات المستقلة مع السمات غير المتماثلة

التناقضات المستقلة مع السمات غير المتماثلة


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

لدي قياسات مورفومترية لسمة عبر أصناف حيوانية مختلفة ، وأود دراسة العلاقة بين حجم هذه السمة وحجم جسم الحيوانات. من الناحية النظرية ، يمكنني تفسير عدم استقلالية البيانات بأساليب علم الوراثة ، مثل التناقضات المستقلة. ومع ذلك ، لدي مجموعات مختلفة جدًا في شجرتى (على سبيل المثال الحشرات والسحالي) ، وحتى داخل المجموعات الأكثر ارتباطًا ، غالبًا ما تكون الهياكل غير متجانسة. هل يمثل هذا مشكلة للتناقضات المستقلة / المربعات الصغرى للتطور؟ على سبيل المثال ، الهيكل ليس متماثلًا بين النمل والذباب ، ومع ذلك فإن كل شجرة (معقولة؟) تعامل الذبابة على أنها تشبه النملة أكثر من أي سحلية. هل هذا مبرر إذا كانت الهياكل متشابهة؟ إذا لم يكن كذلك ، فهل هناك أي طرق للتعامل مع هذه المشكلة؟


عندما تحسب PICs لسمة ما ، فأنت تدلي ببيان حول كيفية تطور هذه السمة. الغرض من بلدان جزر المحيط الهادئ هو حساب عدم استقلالية التطور. ومع ذلك ، عند مقارنة صفتين متماثلتين ، فإن هاتين السمتين في الواقع مستقلتان من الناحية التطورية عن بعضهما البعض ؛ لا يشتركون في أصل مشترك. وبالتالي ، أعتقد أنه سيكون من الخطأ إجراء الموافقة المسبقة عن علم على سمات مماثلة لأن تلك السمات لا تشترك في أصل تطوري.

تعتمد كيفية التعامل مع هذه المشكلة على السؤال المحدد الذي تطرحه. شيء واحد يجب فعله هو إجراء PICs على كل سمة بشكل مستقل على جزء الشجرة الذي تحدثه هذه السمة فقط حتى لا تقارن السمات المماثلة.

ربما تكون قد قرأت هذا بالفعل ، لكنني أوصي أي شخص لم يراجع ورقة Felsenstein لعام 1985 التي تصف طريقة الموافقة المسبقة عن علم.


تُستخدم طريقة التناقضات المستقلة نسبيًا بشكل شائع لاستكشاف العلاقات عبر الأصناف بين السمات. نوضح هنا أن طريقة المقارنة التطورية (PCM) يمكن أن تفشل في اكتشاف التطور المرتبط عندما تكون العلاقة الأساسية بين السمات غير خطية. تشير عمليات المحاكاة إلى أنه يمكن تقليل القوة الإحصائية بشكل كبير عند استخدام تحليل التباين المستقل في العلاقات غير الخطية. نقوم أيضًا بإعادة تحليل مجموعة بيانات منشورة ونوضح أن تجاهل اللاخطية يمكن أن يؤثر على الاستدلالات البيولوجية. نقترح أن ينظر الباحثون في شكل العلاقة بين السمات عند استخدام تحليل التباين المستقل. قد تكون PCMs البديلة أكثر ملاءمة إذا تعذر تحويل البيانات لتلبية افتراضات الخطية.

أصبح استخدام طرق المقارنة التطورية (PCMs) معيارًا في الدراسات التي تسعى إلى تحديد الارتباطات التطورية عبر الأصناف. تعالج هذه الأساليب مشكلة عدم الاعتماد على النشوء والتطور: نظرًا لأن الأصناف قد تكون متشابهة ببساطة بسبب الأصل المشترك ، فإن البيانات المقارنة غالبًا ما تنتهك الافتراضات الإحصائية للاستقلالية. يتمثل أحد استخدامات PCM في استخلاص استنتاجات حول تباين السمات عبر الأصناف مع الأخذ في الاعتبار عدم الاعتماد على النشوء والتطور (Felsenstein، 1985 Harvey & Pagel، 1991 Garland & Ives، 2000 Martins، 2000).

ربما يكون PCM الأكثر استخدامًا هو التناقضات المستقلة نسبيًا (PIC Felsenstein ، 1985 Garland وآخرون.، 1992). تزيل هذه الطريقة تأثير التاريخ التطوري المشترك عن طريق حساب الاختلافات في قيم السمات بين الأصناف الشقيقة (الموجودة والأسلاف على حد سواء). إذا كانت الاختلافات المعيارية ، أو التناقضات ، في سمة واحدة متغايرة بشكل كبير مع التناقضات في سمة أخرى ، فإن السمتين مترابطتين تطوريًا. بعبارة أخرى ، كان التغيير في إحدى السمات مصحوبًا بتغيير في الأخرى. تشير دراسات المحاكاة إلى أن الموافقة المسبقة عن علم تؤدي أداءً جيدًا في مجموعة متنوعة من المواقف وتحت نماذج مختلفة من التغيير التطوري (Martins وآخرون.، 2002). ومع ذلك ، فإن أحد الاعتبارات المهمة ، وهو شكل العلاقة بين السمات ، قد حظي باهتمام أقل مما يستحق.

في الصيغة الأصلية للموافقة المسبقة عن علم ، افترض فيلسنشتاين (1985) أن أزواج قيم السمات مأخوذة من التوزيع الطبيعي ثنائي المتغير ، مما أدى إلى علاقة خطية بين القيم المتوقعة للسمات. إذا كانت هذه هي الحالة ، فستكون التناقضات مرتبطة خطيًا أيضًا ، بنفس المنحدر المتوقع مثل المنحدر الحقيقي (Harvey & Pagel ، 1991). ومع ذلك ، إذا كانت العلاقة الأساسية غير خطية ، تظهر صعوبات في تحليل الموافقة المسبقة عن علم. يشير Harvey & Pagel (1991 ، الشكل 5.19) إلى أن العلاقة غير الخطية بين السمات قد تؤدي إلى وجود علاقة بين التناقضات التي تتعارض مع العلاقة الحقيقية. ومع ذلك ، فإن الوصول إلى مثل هذا الاستنتاج الخاطئ بشكل واضح يتم منعه عن طريق فرض الخط المتعلق بالتناقضات من خلال الأصل (Grafen، 1989، 1992 Garland وآخرون.، 1992). النتيجة الأكثر شيوعًا للخطية في العلاقة الأساسية هي زيادة التشتت في العلاقة بين التناقضات.

كمثال ، ضع في اعتبارك سلالة افتراضية لعشرة أنواع مع قيم لسمتين (الشكل 1 أ). العلاقة الأساسية بين السمات غير خطية (الشكل 1 ب) ، والعلاقة بين التناقضات الناتجة تتميز بالتشتت الشديد (الشكل 1 ج). ينشأ التبعثر لأن تباينًا معينًا في السمة 1 لا يرتبط بتباين ثابت في السمة 2. بدلاً من ذلك ، فإن التباينات في السمة 2 لا ترتبط فقط بحجم التباينات في السمة 1 ، ولكن أيضًا بالقيم المطلقة للسمة 1 مصدر إضافي للخطأ هو أن العقد يتم تخصيص قيم لها بعيدًا عن السطر الأساسي الحقيقي. نتيجة لزيادة الانتثار هو انخفاض القوة الإحصائية لتحليلات الموافقة المسبقة عن علم لاكتشاف العلاقة الحقيقية بين السمات.

مثال على عواقب العلاقة الأساسية غير الخطية. (أ) عشرة أنواع (أ - ي) مرتبطة كما هو مبين في علم التطور. يبلغ طول كل جزء فرع إما وحدة واحدة أو وحدتين. يتم تسمية العقد الداخلية n1 – n9. يتم إعطاء قيم متغيرين ، السمات 1 و 2 ، لكل نوع. (ب) مخطط مبعثر للعلاقة بين السمتين ، مصنفة حسب الأنواع. لاحظ أنه لا يوجد كليد معين مسؤول عن اللاخطية. (ج) مخطط التناقضات الموحدة في السمة 2 مقابل التباينات المعيارية في السمة 1. تم تحديد التناقضات في السمة 1 بشكل إيجابي للعرض على النحو الذي أوصى به جارلاند وآخرون. (1992). العلاقة الأساسية الضيقة في (ب) قد تدهورت إلى نقاط مبعثرة فضفاضة ، مما قلل من قدرتنا على اكتشاف العلاقة. يتم تصنيف النقاط بواسطة العقد التي تمثلها.

نادرًا ما يوضح التجريبيون والمنظرون الذين يناقشون الموافقة المسبقة عن علم افتراض الخطية في العلاقة بين قيم السمات. من بين الأوصاف المختلفة للتناقضات المستقلة (Felsenstein ، 1985 Burt ، 1989 Grafen ، 1989 Harvey & Pagel ، 1991 Garland وآخرون.، 1992 ، 1999) فقط Harvey & Pagel يستكشفان بأي تفاصيل عواقب اللاخطية للعلاقة الأساسية بين السمات [على الرغم من أن Garland وآخرون. (1992) يناقش الأنماط اللاخطية بين التناقضات ، قضية مختلفة]. قد يكون هذا النقص في التركيز من قبل المنظرين لأن المشكلة واضحة لهم لسوء الحظ ، يبدو أن التجريبيين يتغاضون عن القضية أيضًا. للتحقق مما إذا كان التجريبيون يقومون بشكل روتيني بتقييم الخطية بين السمات قبل حساب التناقضات ، بحثنا عن الدراسات المقارنة المنشورة في عام 2002 في المجلات. علم البيئة, تطور, مجلة علم الأحياء التطوري و وقائع الجمعية الملكية في لندن ، السلسلة ب. من بين 29 ورقة أجريت فيها تحليلات الموافقة المسبقة عن علم على سمات مستمرة ، ذكرت واحدة فقط أنه تم تقييم شكل العلاقة بين السمات. يبدو إذن أن التجريبيين لا يختبرون عادةً الخطية.

في هذه الورقة ، نستخدم المحاكاة الحاسوبية لإثبات أنه عندما تكون العلاقة الأساسية بين متغيرين غير خطية ، فإن تحليل PIC يعاني من انخفاض القوة الإحصائية. نقوم أيضًا بإعادة تحليل مجموعة بيانات منشورة لتوضيح أن هذه المشكلة يمكن أن تؤثر على الاستنتاجات المستمدة من تحليلات الموافقة المسبقة عن علم. أخيرًا ، نناقش طرق دمج اللاخطية في التحليلات المقارنة للتطور.


وصف النموذج وتحليله

تطور السمات وديناميكيات السكان على الأشجار

نحن نعتبر | $ n $ | الأنواع التي تتنافس على نفس طيف الموارد بتوزيع ثابت وأحادي الوسائط (Mahler et al. 2013).

نحن نسمح بتغيير السمات التطورية العشوائية بسبب الانجراف عن طريق إضافة مصطلح ضوضاء | $ eta_$ | إلى مكافئ. 3 (Lenormand et al. 2009 Nuismer and Harmon 2015) الذي يتبع التوزيع الطبيعي بمتوسط ​​0 وتباين يتناسب عكسيًا مع حجم السكان الفعال (الذي حددناه مساويًا لحجم السكان الفعلي | $ N_$ | ⁠) ، أي | $ eta_ sim N (0، frac <1> <2> frac<>><>>) $ | ⁠. نقوم بدمج العشوائية الديموغرافية عن طريق رسم وفرة الأنواع من توزيع Poisson غير المقطوع بمتوسط ​​يحدده Eq. 2. ومن ثم ، فإننا لا نسمح بالانقراض بسبب العشوائية الديموغرافية ، ولكن الأنواع يمكن أن تنقرض إذا أخبرنا علم السلالة بذلك (انظر أدناه).

تنص المعادلة 7 على أن قوة المنافسة بين نوعين لهما سمة تعني | $ mu_$ | و | $ mu_$ | يزيد مع التشابه في هذه السمات يعني ، وأن تأثير المنافسة على الأنواع | $ i $ | يزداد مع تعداد الأنواع | $ j $ | ⁠. معامل المنافسة | $ alpha $ | يقيس قوة التفاعل ويحدد طول التفاعل الفعال. أخيرًا ، المعلمة | $ beta_ <0> $ | في مكافئ. 5 له تفسير مشابه للقدرة الاستيعابية الفردية لكل نوع (Abrams 2001) ، حيث أنه يحدد النطاق الذي تبدأ به التفاعلات التنافسية في التأثير بقوة على نمو السكان. لأن مكافئ. 5 هي دالة متزايدة لـ | $ beta_ <0> $ | ⁠ ، التوازن البيئي | $ omega ( mu_) = 1 دولار | يتم الوصول إليها عند قدرة تحمل تحددها حالة التوازن | $ beta = beta_ <0> cdot ln R $ | حيث يوازن الاختيار البيئي والمنافسة بين بعضهما البعض.

القوة غير الخطية للتنافر التنافسي لنوعين لهما نفس الحجم السكاني الذي يتبع نموذجنا. عندما تكون سمات اثنين من المنافسين متشابهة جدًا ، فإنهما يواجهان منافسة شديدة ولكن القليل من التنافر الاتجاهي. مع زيادة الاختلاف في السمات ، تزداد قوة التنافر. في النهاية ، مع زيادة أخرى في اختلاف السمات ، يتناقص التنافر مرة أخرى لأنه يتم تجنب المنافسة. مختلف | $ alpha $ | تتسبب القيم في أشكال مختلفة من قوة التنافر. كبير | $ alpha $ | يعني تنافرًا قويًا عندما يكون المنافسون متشابهين جدًا في السمات ولكن هذه القوة التنافسية تنخفض بسرعة ، مما يعني وجود مسافة تفاعل تنافسية صغيرة. في المقابل ، صغير | $ alpha $ | يعني وجود مسافة تفاعل تنافسي كبيرة ولكن تنافر خفيف.

القوة غير الخطية للتنافر التنافسي لنوعين لهما نفس الحجم السكاني الذي يتبع نموذجنا. عندما تكون سمات اثنين من المنافسين متشابهة جدًا ، فإنهما يواجهان منافسة شديدة ولكن القليل من التنافر الاتجاهي. مع زيادة الاختلاف في السمات ، تزداد قوة التنافر. في النهاية ، مع زيادة أخرى في اختلاف السمات ، يتناقص التنافر مرة أخرى لأنه يتم تجنب المنافسة. مختلفة | $ alpha $ | تتسبب القيم في أشكال مختلفة من قوة التنافر. كبير | $ alpha $ | يعني تنافرًا قويًا عندما يكون المنافسون متشابهين جدًا في السمات ولكن هذه القوة التنافسية تنخفض بسرعة ، مما يعني وجود مسافة تفاعل تنافسية صغيرة. في المقابل ، صغير | $ alpha $ | يعني وجود مسافة تفاعل تنافسي كبيرة ولكن تنافر خفيف.

استدلال المعلمة باستخدام ABC-SMC

يحول تعقيد نموذجنا دون الأساليب التحليلية لملاءمة النموذج مع البيانات. ومن ثم ، قمنا بتطوير إطار عمل للاستدلال باستخدام حساب بايزي التقريبي مع مونت كارلو المتسلسل (ABC-SMC) ، وهي خوارزمية جينية لها مزايا حسابية على حساب بايزي التقريبي مع ماركوف تشين مونت كارلو لأنها تسمح بالتوازي ، وتظهر تقاربًا فعالاً في مساحة معلمة عالية الأبعاد (Sunnåker وآخرون 2013). في ABC-SMC ، تم تقديمه لأول مرة بواسطة Toni et al. (2009) ، يبدأ المرء بعدد كبير من مجموعات المعلمات المأخوذة من المجموعة السابقة (تسمى هذه الجسيمات في مصطلحات المجال) ، والتي تُستخدم بعد ذلك لمحاكاة العديد من مجموعات البيانات. نقوم بعد ذلك بتقييم تشابه البيانات المحاكاة مع البيانات التجريبية (مقاسة بواحد أو أكثر من الإحصائيات الموجزة). هذا التشابه هو خير الملاءمة (GOF). يتم استخدام GOFs لجميع مجموعات البيانات هذه كأوزان لأخذ عينات من مجموعات المعلمات في التكرار التالي (الجيل في مصطلحات ABC-SMC) ، مع إضافة بعض الضوضاء العشوائية إليها. بعد عدة تكرارات ، ستشكل مجموعات المعلمات التوزيع اللاحق. يمكن العثور على تفاصيل الخوارزمية ، بما في ذلك حساب GOF ، في المواد التكميلية المتاحة على Dryad.

يعد اختيار الإحصاء الموجز الفعال أمرًا بالغ الأهمية لتقييم التشابه بين البيانات المحاكاة والبيانات التجريبية. في دراسة المحاكاة ، نستخدم المسافة الإقليدية بين قيم السمات المحاكاة والملاحظة. بسبب العشوائية في تغيير السمة بعد الانتواع ، يمكن أن تختلف سمات الأنواع البؤرية اختلافًا كبيرًا عبر عمليات المحاكاة المكررة. ومع ذلك ، فإن الاختلاف في قيم السمات بين الأنواع المجاورة في مساحة السمات بغض النظر عن هويات الأنواع يعكس القوة الحقيقية لانتقاء الاستقرار البيئي والمنافسة. لذلك ، نحن لا نسمي الأنواع في محاكاتنا ونفرز كل من السمات التجريبية والسمات المحاكاة بترتيب تصاعدي قبل حساب المسافة الإقليدية لهذين المتجهين. نشير إلى هذا الإحصاء الموجز على أنه متوسط ​​مسافة السمات المرتبة (SMTD). نحسب أيضًا المسافة الإقليدية لمتجهات التباين المقابلة لوسائل السمات المعاد ترتيبها. من حيث المبدأ ، يمكننا أيضًا إضافة إحصائيات موجزة بناءً على بيانات الوفرة وتباينات السمات غير المحددة (مرة أخرى باستخدام المسافات الإقليدية بين القيم المحاكاة والقيم المرصودة) ، لكننا لا نفعل ذلك هنا لأن مثل هذه البيانات (للمجموعات بأكملها) غالبًا ما تكون غير متاحة تجريبيًا (مثل في مثالنا التجريبي عن حيتان البالين). هذا لا يعني أن الوفرة ليس لها أي تأثير: وفقًا لنموذجنا ، فإنها تؤثر على تطور السمات وبالتالي على قيم السمات المتوسطة للأنواع.

قد لا يكون اختيار المسافة الإقليدية للسمات المصنفة هو أفضل طريقة لملاءمة نموذجنا مع البيانات التجريبية ، لأننا نتجاهل المعلومات المتعلقة بالترتيب التجريبي لقيم السمات عبر شجرة النشوء والتطور. لذلك ، في الدراسة التجريبية (انظر أدناه) ، اعتبرنا التناقضات المستقلة عن النشوء والتطور (PICs) (Felsenstein 1985) مجموعة بديلة من الإحصائيات الموجزة. تم تصميم بلدان جزر المحيط الهادئ لتحويل | $ n $ | الأصلي سمات الأنواع لـ | $ n-1 $ | تباينات موزعة بشكل مستقل ومتماثل بين أزواج من الأنواع ذات الصلة أو العقد السلفية المقدرة (Garland 2005). نظرًا لأن PICs لها بُعد واحد أقل من بيانات السمات ، قمنا بدمج PICs مع متوسط ​​مسافة السمات غير المصنفة (UMTD) للحصول على مجموعة ثالثة من الإحصائيات الموجزة ، يشار إليها باسم UMTD + PICs. قارنا النتائج بين المجموعات الثلاث للإحصاءات الموجزة.

إعداد المحاكاة

لتقييم سلوك نموذجنا ، قمنا أولاً بمحاكاة البيانات لمجموعات المعلمات المعروفة واستكشفنا ما إذا كان يمكن استنتاج قيم المعلمات بشكل صحيح. اعتبرنا ست قيم مختلفة | $ (0،0.001،0.01،0.1،0.5،1) $ | لكل من معامل تحديد الاستقرار | $ gamma $ | ومعامل المنافسة | $ alpha $ | مما يؤدي إلى ما مجموعه 36 تركيبة معلمة لشجرة نسالة معينة. وضعنا | $ R_ <0> = e $ | (أي ، الثابت الرياضي 2.7183) ، | $ beta_ <0> = 10 ^ <9> $ | ومعدل الطفرات | $ nu = 10 ^ <-11> $ | لجميع عمليات المحاكاة. ركزنا على استنتاج ثلاث معاملات ، وهي | $ gamma، alpha، $ | و | $ nu $ | ⁠.

لدراسة كيفية تأثير معلومات النشوء والتطور على عملية التطور ، أنشأنا العديد من أشجار النشوء والتطور ، بما في ذلك الفروع المنقرضة ، في إطار نموذج التنويع المعتمد على التنوع (Etienne et al. 2011) لإعدادات المعلمات المختلفة لهذا النموذج التطوري الكبير (انظر الجدول 1). بالإضافة إلى ذلك ، لتقليد حقيقة أنه من الناحية العملية لا تتوفر الأشجار الكاملة ذات الأنواع المنقرضة في كثير من الأحيان ، قمنا بإعادة بناء سلالات الأنواع الموجودة فقط عن طريق تقليم الأنواع المنقرضة. هذا يعني أننا أنشأنا بيانات السمات تحت الشجرة الكاملة لكننا قدرنا معلمات نموذج تطور السمات باستخدام الشجرة المعاد بناؤها فقط. تُعلمنا مقارنة هذا الاستنتاج بالاستدلال باستخدام الشجرة الكاملة إلى أي مدى يؤثر فقدان معلومات الأنواع المنقرضة على تقدير المعلمات.

سيناريوهات سلالات المحاكاة

سيناريوهات. الأشجار . | $ lambda $ | . | $ mu $ | . | $ K $ | . مجردة. جداول زمنية.
1 1 0.4 0 10 لا 10,000
2 2 0.4 0 30 لا 10,000
3 3 0.4 0 100 لا 10,000
4 4 0.4 0.2 10 لا 10,000
5 5 0.4 0.2 30 لا 10,000
6 6 0.4 0.2 100 لا 10,000
7 7 0.8 0 10 لا 10,000
8 8 0.8 0 30 لا 10,000
9 9 0.8 0 100 لا 10,000
10 10 0.8 0.2 10 لا 10,000
11 11 0.8 0.2 30 لا 10,000
12 12 0.8 0.2 100 لا 10,000
13 13 0.8 0.4 100 لا 10,000
14 14 0.8 0.6 100 لا 10,000
15 4 0.4 0.2 10 نعم 10,000
16 5 0.4 0.2 30 نعم 10,000
17 6 0.4 0.2 100 نعم 10,000
18 10 0.8 0.2 10 نعم 10,000
19 11 0.8 0.2 30 نعم 10,000
20 12 0.8 0.2 100 نعم 10,000
21 13 0.8 0.4 100 نعم 10,000
22 14 0.8 0.6 100 نعم 10,000
23 9 0.8 0 100 لا 10,000, 20,000
24 12 0.8 0.2 100 لا 10,000, 20,000
25 13 0.8 0.4 100 لا 10,000, 20,000
26 14 0.8 0.6 100 لا 10,000, 20,000
27 9 0.8 0 100 لا 20,000
28 12 0.8 0.2 100 لا 20,000
29 13 0.8 0.4 100 لا 20,000
30 14 0.8 0.6 100 لا 20,000
سيناريوهات. الأشجار . | $ lambda $ | . | $ mu $ | . | $ K $ | . مجردة. جداول زمنية.
1 1 0.4 0 10 لا 10,000
2 2 0.4 0 30 لا 10,000
3 3 0.4 0 100 لا 10,000
4 4 0.4 0.2 10 لا 10,000
5 5 0.4 0.2 30 لا 10,000
6 6 0.4 0.2 100 لا 10,000
7 7 0.8 0 10 لا 10,000
8 8 0.8 0 30 لا 10,000
9 9 0.8 0 100 لا 10,000
10 10 0.8 0.2 10 لا 10,000
11 11 0.8 0.2 30 لا 10,000
12 12 0.8 0.2 100 لا 10,000
13 13 0.8 0.4 100 لا 10,000
14 14 0.8 0.6 100 لا 10,000
15 4 0.4 0.2 10 نعم 10,000
16 5 0.4 0.2 30 نعم 10,000
17 6 0.4 0.2 100 نعم 10,000
18 10 0.8 0.2 10 نعم 10,000
19 11 0.8 0.2 30 نعم 10,000
20 12 0.8 0.2 100 نعم 10,000
21 13 0.8 0.4 100 نعم 10,000
22 14 0.8 0.6 100 نعم 10,000
23 9 0.8 0 100 لا 10,000, 20,000
24 12 0.8 0.2 100 لا 10,000, 20,000
25 13 0.8 0.4 100 لا 10,000, 20,000
26 14 0.8 0.6 100 لا 10,000, 20,000
27 9 0.8 0 100 لا 20,000
28 12 0.8 0.2 100 لا 20,000
29 13 0.8 0.4 100 لا 20,000
30 14 0.8 0.6 100 لا 20,000

الإعداد التجريبي لاختبار تأثير معلومات النشوء والتطور. يتم إنشاء السيناريوهات الأربعة عشر الأولى وفقًا لمعدلات التنويع المختلفة (معدل التنويع | $ lambda $ | ومعدل الانقراض | $ mu $ | ⁠) والقدرات الاستيعابية الخاصة بالكتلة | $ K $ | ⁠. ينتج عن تقليم هذه الأشجار من الأنواع المنقرضة سيناريوهات 15-22 (فقط لمعدلات انقراض غير صفرية). تم تصميم السيناريوهات 23-26 لدراسة تأثير معدل التطور. يتم إنشاء الملاحظات وفقًا لمعامل قياس الوقت | $ s $ | 10000 (خطوات زمنية للتطور الجزئي لكل وحدة من وقت التطور الكبير) بينما تستخدم الخوارزمية | $ s = 20،000 $ | ⁠. بالنسبة للسيناريوهات 27-30 ، | $ s = 20،000 $ | يستخدم في كل من توليد البيانات واستدلال المعلمات.

سيناريوهات سلالات المحاكاة

سيناريوهات. الأشجار . | $ lambda $ | . | $ mu $ | . | $ K $ | . مجردة. جداول زمنية.
1 1 0.4 0 10 لا 10,000
2 2 0.4 0 30 لا 10,000
3 3 0.4 0 100 لا 10,000
4 4 0.4 0.2 10 لا 10,000
5 5 0.4 0.2 30 لا 10,000
6 6 0.4 0.2 100 لا 10,000
7 7 0.8 0 10 لا 10,000
8 8 0.8 0 30 لا 10,000
9 9 0.8 0 100 لا 10,000
10 10 0.8 0.2 10 لا 10,000
11 11 0.8 0.2 30 لا 10,000
12 12 0.8 0.2 100 لا 10,000
13 13 0.8 0.4 100 لا 10,000
14 14 0.8 0.6 100 لا 10,000
15 4 0.4 0.2 10 نعم 10,000
16 5 0.4 0.2 30 نعم 10,000
17 6 0.4 0.2 100 نعم 10,000
18 10 0.8 0.2 10 نعم 10,000
19 11 0.8 0.2 30 نعم 10,000
20 12 0.8 0.2 100 نعم 10,000
21 13 0.8 0.4 100 نعم 10,000
22 14 0.8 0.6 100 نعم 10,000
23 9 0.8 0 100 لا 10,000, 20,000
24 12 0.8 0.2 100 لا 10,000, 20,000
25 13 0.8 0.4 100 لا 10,000, 20,000
26 14 0.8 0.6 100 لا 10,000, 20,000
27 9 0.8 0 100 لا 20,000
28 12 0.8 0.2 100 لا 20,000
29 13 0.8 0.4 100 لا 20,000
30 14 0.8 0.6 100 لا 20,000
سيناريوهات. الأشجار . | $ lambda $ | . | $ mu $ | . | $ K $ | . مجردة. جداول زمنية.
1 1 0.4 0 10 لا 10,000
2 2 0.4 0 30 لا 10,000
3 3 0.4 0 100 لا 10,000
4 4 0.4 0.2 10 لا 10,000
5 5 0.4 0.2 30 لا 10,000
6 6 0.4 0.2 100 لا 10,000
7 7 0.8 0 10 لا 10,000
8 8 0.8 0 30 لا 10,000
9 9 0.8 0 100 لا 10,000
10 10 0.8 0.2 10 لا 10,000
11 11 0.8 0.2 30 لا 10,000
12 12 0.8 0.2 100 لا 10,000
13 13 0.8 0.4 100 لا 10,000
14 14 0.8 0.6 100 لا 10,000
15 4 0.4 0.2 10 نعم 10,000
16 5 0.4 0.2 30 نعم 10,000
17 6 0.4 0.2 100 نعم 10,000
18 10 0.8 0.2 10 نعم 10,000
19 11 0.8 0.2 30 نعم 10,000
20 12 0.8 0.2 100 نعم 10,000
21 13 0.8 0.4 100 نعم 10,000
22 14 0.8 0.6 100 نعم 10,000
23 9 0.8 0 100 لا 10,000, 20,000
24 12 0.8 0.2 100 لا 10,000, 20,000
25 13 0.8 0.4 100 لا 10,000, 20,000
26 14 0.8 0.6 100 لا 10,000, 20,000
27 9 0.8 0 100 لا 20,000
28 12 0.8 0.2 100 لا 20,000
29 13 0.8 0.4 100 لا 20,000
30 14 0.8 0.6 100 لا 20,000

الإعداد التجريبي لاختبار تأثير معلومات النشوء والتطور.يتم إنشاء السيناريوهات الأربعة عشر الأولى وفقًا لمعدلات التنويع المختلفة (معدل التنويع | $ lambda $ | ومعدل الانقراض | $ mu $ | ⁠) والقدرات الاستيعابية الخاصة بالكتلة | $ K $ | ⁠. ينتج عن تقليم هذه الأشجار من الأنواع المنقرضة سيناريوهات 15-22 (فقط لمعدلات انقراض غير صفرية). تم تصميم السيناريوهات 23-26 لدراسة تأثير معدل التطور. يتم إنشاء الملاحظات وفقًا لمعامل قياس الوقت | $ s $ | 10000 (خطوات زمنية للتطور الجزئي لكل وحدة من وقت التطور الكبير) بينما تستخدم الخوارزمية | $ s = 20،000 $ | ⁠. بالنسبة للسيناريوهات 27-30 ، | $ s = 20،000 $ | يستخدم في كل من توليد البيانات واستدلال المعلمات.

نسبة المقياس الزمني لتطور السمات وديناميكيات السكان إلى النطاق الزمني الذي حددته السلالة (أي عدد الخطوات الزمنية لديناميكيات السمة وحجم السكان في كل وحدة زمنية من السلالة ، والتي يمكن تفسيرها على أنها عدد الأجيال لكل وحدة زمنية في نسالة ، عادة مليون سنة) هو عامل حاسم ، لأنه يحدد ما إذا كانت ديناميات السمات والسكان يمكن أن تصل إلى التوازن قبل حدوث انتواع جديد (أو انقراض) يعطلها. نشير إلى هذه النسبة في نموذجنا بمعامل قياس الوقت | $ s $ | ⁠. على سبيل المثال ، بالنظر إلى شجرة النشوء والتطور التي يبلغ عمرها التاج 15 مليون سنة ، فإن ديناميكيات السمات والسكان تتضمن | $ 15 times s $ | خطوات الوقت. قيمة | $ s $ | قد تؤثر على تقديرات المعلمات لدينا. لذلك ، لتقييم مدى تأثير عدم معرفة العدد الحقيقي للخطوات الزمنية (أي عدد الأجيال في مليون سنة) على استنتاج المعلمات ، قمنا بإنشاء بيانات تحت | $ s = 10،000 $ | ثم شغّلنا خوارزمية الاستدلال تحت | $ s = 10،000 $ | و | $ s = 20،000 $ | وقارنوا أدائهم في تقدير المعلمات (انظر الجدول S1 للمواد التكميلية المتاحة على Dryad).

باختصار ، أنشأنا ما مجموعه 14 شجرة نسجية وقصنا هذه الأشجار عندما كانت معدلات الانقراض غير صفرية ، مما أدى إلى إجمالي 22 شجرة (انظر الجدول S1 للمواد التكميلية المتاحة على درياد). لقد صممنا 30 سيناريو للتحقيق في تأثير حجم الشجرة ومعدل الانتواع ومعدل الانقراض وإزالة الأنواع المنقرضة وعدد الخطوات الزمنية (انظر الجدول 1). قمنا بمحاكاة نموذجنا لـ 36 مجموعة معلمة لكل سيناريو. قمنا بتطبيق خوارزمية الاستدلال الخاصة بنا على البيانات المحاكاة وفحصنا ما إذا كان يمكن استرداد معلمات التوليد بشكل صحيح. في عملية الاستدلال ، قمنا بتعيين 30 تكرارًا و 20000 جسيمًا لكل تكرار. لتحليل سيناريو واحد ، قمنا باستغلال مجموعة من 36 جهاز كمبيوتر عالي الأداء مع 32 مؤشر ترابط تعمل على كل كمبيوتر. استغرقت كل مجموعة معلمات لكل تحليل سيناريو ما بين 2 و 80 ساعة ، اعتمادًا على عدد الأحداث التطورية وحجم شجرة السيناريو المحدد. كل الكود متاح على جيثب (https://github.com/xl0418/The_trait_population_coevolution_model_code).

لمقارنة نموذجنا بنموذج تطور السمات حيث لا تؤثر الوفرة على تطور السمات ، قمنا بتعريف نموذج لا تعتمد فيه نواة المنافسة على وفرة الأنواع ، نطلق على هذا النموذج نموذج المنافسة غير الموزونة (UWC) (انظر المعادلات S30 - S31 من المواد التكميلية المتوفرة على درياد). يتشابه نموذج مدارس العالم المتحد مع الامتداد غير الخطي لدروري وآخرون (دروري وآخرون 2017) لنموذج نويسمر وهارمون (نويسمر وهارمون 2015). ومع ذلك ، فإنه يختلف في نواة المنافسة ، أي عن نموذج ديناميكيات السكان ، ويتبع ذلك أن المنافسة الزوجية توصف بـ | $ ( mu_- مو_) cdot e ^ <- alpha ( mu_- مو_) ^ <2>> $ | بدلاً من اختيار دروري وآخرون لـ | $ text( mu_- مو_) cdot e ^ <- alpha ( mu_- مو_) ^ <2>> $ | (مكافئ. 1 في Drury et al. 2017 حيث | $ text(أ-ب) = 1 دولار | عندما | $ a & gtb $ | بينما | $ نص(أ-ب) = - 1 دولار | عندما | $ a & amp # 60b $ | ⁠). قارنا مسارات السمات المحاكاة تحت النموذجين في دراسة المحاكاة. اكتشفنا ثلاث قيم لمعامل قياس الوقت ، أي | $ s = 100،1000،10،000 $ | ، لتقييم ما إذا كانت أنماط السمات الناتجة عن النموذجين تختلف. اختيار | $ s = 100 $ | ما يقابل 10000 سنة لكل جيل قد يكون سخيفًا. ومع ذلك ، استخدمنا هذه القيمة لفحص مدى اختلاف قيم | $ s $ | تؤثر على سلوك النموذج. نؤكد أن اختيار نواة المنافسة في نموذج مدارس العالم المتحد (وفي نموذج دروري وآخرون) لا يتبع من تعريف لياقة متماسك مشتق من ديناميكيات السكان.

تطبيق النموذج على تطور حجم جسم حوت البالين

تمثل حيتان البالين أكبر أنواع الحيوانات الموجودة ويتم توزيعها على مستوى العالم. وهي عبارة عن مغذيات ترشيح للأسماك الصغيرة والقشريات. كتلة الجسم هي سمة مثالية تستجيب لكل من العوامل اللاأحيائية (سميث وآخرون. 2010) والمنافسين الأحيائيون ولكن نادراً ما تتوفر قياسات كتلة الجسم. ومع ذلك ، تتوفر بيانات عن الطول الإجمالي. لقد ثبت أن الطول الإجمالي للحوت مع ارتفاع كتلة الجسم إلى قوة | $ frac <1> <3> $ | (لوكير 1976). لذلك استخدمنا الطول الإجمالي كمؤشر لكتلة الجسم (سلاتر وآخرون 2017). قمنا بتحويل طول الجسم (الأساس 10) ، لأن مقياس اللوغاريتمات هو مقياس طبيعي يحدث التطور عليه (Gingerich 2019). قمنا بتركيب نموذجنا ليعني بيانات السمات بالنظر إلى نسالة أعيد بناؤها مع 15 نوعًا موجودًا (سلاتر وآخرون 2017). لم نستخدم بيانات الوفرة أو تباين السمات ، لأنها لم تكن متوفرة.

لقد صممنا ثمانية سيناريوهات لتقييم تأثيرات اختيار الاستقرار البيئي والمنافسة بشكل كامل: أربع قيم لمعامل قياس الوقت | $ s $ | (20.000 ، 40.000 ، 60.000 ، 80.000) تقابل أربع مرات جيل معقولة (50 ، 25 ، 16.7 ، 12.5 سنة / جيل ، على التوالي) وقيمتين للتوريث (⁠ | $ h ^ <2> = 0.5،1 $ | ⁠ ). على عكس دراسة المحاكاة ، قدرنا أيضًا التباين بسبب الطفرة والعزل ، | $ V_$ | ⁠ ، والسمة المثلى ، | $ theta $ | ⁠. كانت إعدادات المعلمات المتبقية مطابقة لدراسة المحاكاة. في خوارزمية ABC-SMC ، قمنا بتعيين 40000 جسيم لكل تكرار وفي المجموع 40 تكرارًا لكل سيناريو (وكلاهما أكثر من دراسة المحاكاة لأننا نقدر المزيد من المعلمات).

قمنا بتطوير نموذج آخر للمقارنة مع نموذج AWC ونموذج UWC. يفترض هذا النموذج الجديد ، الذي نسميه نموذج المنافسة الموزونة لعملية التمثيل الغذائي (MWC) ، أن المنافسة تعتمد على معدل التمثيل الغذائي الكلي ، حيث يتم ضرب الوفرة في معدل التمثيل الغذائي للفرد ، والذي يعتمد على طول الجسم (انظر المعادلات S32 – S33 و S35 - S37 من المواد التكميلية المتوفرة على درياد). أي أن المنافسة الزوجية هي | $ e ^ <- alpha ( mu_- مو_) ^ <2>> ب_$ | بدلاً من | $ e ^ <- alpha ( mu_- مو_) ^ <2>> N_$ | (كما هو مستخدم في نموذج AWC) ، حيث | $ B_$ | هو إجمالي معدل الأيض للأنواع | $ j $ | في | $ t $ | الجيل ال. لأن لوغاريتمات طول الجسم وكتلة جسم الحيتان ترتبط ارتباطًا وثيقًا بمنحدر | $ frac <1> <3> $ | (Lockyer 1976) ومعدل التمثيل الغذائي للفرد له تحجيم مع كتلة الجسم | $ frac <3> <4> $ | (Brody and Procter 1932 Brody 1945 Kleiber 1947 Etienne et al. 2006) ، يعتمد معدل الأيض الكلي على طول الجسم ووفرة كما يلي: | $ B_= N_ cdot B_ <0> cdot mu_^ <9/4> $ | . هنا ، | $ B_ <0> $ | هو معدل الأيض الأساسي لكل كيلوغرام (BMR / kg) الذي يُفترض أنه ثابت عبر أنواع الحيتان ، وبالتالي يخرج من معادلاتنا لأن معدل التمثيل الغذائي النسبي فقط هو المهم. وبالتالي ، تتمتع الأنواع ذات الأجسام الكبيرة بقدرة تنافسية أكبر من الأنواع ذات الأجسام الصغيرة. بالنسبة للنموذجين الإضافيين (طرازات UWC و MWC) ، قمنا مرة أخرى بتقدير خمس معلمات | $ ( gamma، alpha، nu، V_، ثيتا) ، $ | لكننا أخذنا في الاعتبار سيناريو واحدًا فقط للتوريث وقياس الوقت | $ (h ^ <2> = 1s = 20،000 $ |) ، لأن التحليلات متطلبة من الناحية الحسابية ، ولأننا وجدنا أن السيناريوهات كانت مدعومة بالمثل لنموذج AWC ( انظر قسم النتائج).

استخدمنا ثلاث مجموعات بديلة من الإحصائيات الموجزة ، وهي المسافة المتوسطة المصنفة (SMTD) ، و PICs فقط ، ومتوسط ​​مسافة السمات غير المصنفة مع التباينات المستقلة عن التطور (UMTD + PICs). لمقارنة ملاءمة السيناريوهات الثمانية (لنموذج AWC) فيما بينها ، أخذنا عمليات المحاكاة بأعلى قيم GOF بنسبة 5٪ في جميع السيناريوهات وحسبنا النسبة المئوية لعمليات المحاكاة التي يمثلها كل سيناريو في هذه الخمسة. ٪ أفضل محاكاة ملائمة كمقياس لدعم هذا السيناريو (توني وآخرون 2009). لقد فعلنا ذلك لكل مجموعة من المجموعات الثلاث للإحصاءات الموجزة. لمقارنة النماذج الثلاثة التي استخدمناها بالضبط ، يتم قياس دعم الإجراء نفسه للنموذج من خلال تمثيله بين أفضل قيم GOF بنسبة 5 ٪ عبر جميع النماذج الثلاثة. أخيرًا ، نظرًا لتقارب التقديرات جيدًا ، استخدمنا متوسط ​​تقديرات المعلمات لكل نموذج لتوليد 1000 مجموعة بيانات لمقارنة بلدان جزر المحيط الهادئ المتوقعة مع الملاحظات التجريبية.


مثيلة الحمض النووي ونزع الميثيل

تتعرض خلايا جميع الكائنات الحية باستمرار لعدد كبير من العوامل الضارة ، والتي يمتلك الكثير منها القدرة على إتلاف الجزيئات الخلوية الكبيرة (Lindahl ، 1993). نظرًا لأن الحمض النووي ينقل المعلومات الجينية إلى الجيل التالي ، وبالتالي يشكل أساس الوراثة ، فمن الأهمية بمكان ضمان سلامته. يمكن أن تكون مثيلة الحمض النووي إما تنظيمية أو خاطئة. يتم إدخال الميثيلات التنظيمية في مواقع محددة بواسطة إنزيمات محددة وتخدم وظائف مختلفة ، على سبيل المثال تنظيم نشاط النسخ (فرانشيني وآخرون ، 2012). في ما يلي ، سيكون التركيز على مثيلة الحمض النووي الخاطئة.

SAM عبارة عن ركيزة مشتركة مشتركة في غالبية عمليات نقل مجموعة الميثيل داخل الخلايا. ومع ذلك ، على الرغم من أن SAM مطلوب للميثيل المقصود ، فإن طبيعته المختلطة تجعله مصدرًا لتلف الميثيل. في الواقع ، من المقدر أن تتشكل آفات الميثيل الناشئة عن مصادر SAM الذاتية في الحمض النووي بترددات تساوي التعرض المستمر لـ 20 نانومتر ميثيل ميثان سلفونات (MMS) ، وهي مادة ألكلة قوية (Rydberg and Lindahl ، 1982). وهذا يؤكد على ضرورة وجود أنظمة إصلاح فعالة. بالإضافة إلى ذلك ، المصادر الخارجية ، على سبيل المثال يتسبب دخان التبغ والسموم البيئية في إلحاق الضرر بالحمض النووي.

تم تطوير العديد من مسارات الإصلاح المخصصة لمواجهة تلف الحمض النووي. قد تتكون بعض المسارات من إنزيم واحد فقط يصلح آفة معينة ، بينما قد يتكون البعض الآخر من مجمعات بروتينية كبيرة من 20-30 بروتينًا مختلفًا. الإصلاح عن طريق الانعكاس المباشر لتلف الحمض النووي هو أبسط مسارات الإصلاح ، وعادة ما يتكون من إنزيم واحد مثل ALKBH2 أو ALKBH3 (الشكل 2 ب). على عكس مسار إصلاح استئصال القاعدة (روبرتسون وآخرون ، 2009) ومسار إصلاح ختان النوكليوتيدات (وود ، 1997) ، لا ينتج عن مسارات الانعكاس المباشر أي مواد وسيطة سامة أو مطفرة.

ALKBH2

بعد بضعة أشهر من التوصيف الإنزيمي الأولي لـ بكتريا قولونية AlkB ، أكدت دراستان نشاطًا مشابهًا لاثنين من متماثلات AlkB البشرية ، ALKBH2 و ALKBH3 (Duncan et al. ، 2002 Aas et al. ، 2003). من بين هؤلاء ، يبدو أن ALKBH2 هو إنزيم الإصلاح الرئيسي للحمض النووي الجيني (Ringvoll et al. ، 2006). يفضل ALKBH2 هياكل الحمض النووي مزدوجة الشريطة ، وليس له أي نشاط على ركائز الحمض النووي الريبي ، مما يؤكد دوره كوصي مخصص للجينوم (Falnes et al. ، 2004). ومع ذلك ، فإن الفئران تفتقر إلى الكبه 2 الجين قابل للحياة مع عدم وجود نمط ظاهري واضح على الرغم من تراكم كميات كبيرة من 1meA في الجينوم (Lee et al. ، 2005 Ringvoll et al. ، 2006 Nay et al. ، 2012).

على عكس إنزيمات إصلاح الحمض النووي الأخرى المعروفة ، يتمتع ALKBH2 بخصوصية ركيزة واسعة. يتم عكس جميع الآفات مثل 1mA و 3mC وبعض المقاربات الإيثينية في الحمض النووي الجيني بواسطة ALKBH2 (Ringvoll et al. ، 2008). على الرغم من الاختلاط النسبي للإنزيم ، لم يتم تحديد خطوة للتحقق من الضرر. تضمن بنية ALKBH2 وآلية إزالة الميثيل أنه يمكن أكسدة مجموعة فرعية فقط من الركائز عند قلبها في المجال التحفيزي للإنزيم. ومن ثم ، فإن خطوة التحقق من الضرر زائدة عن الحاجة لأنه لا يمكن إزالة أي شيء سوى آفات الحمض النووي ذات الصلة بـ ALKBH2 (Yang et al. ، 2008 Yi et al. ، 2012 Zhu and Yi ، 2014). يتناقض هذا مع إنزيمات إصلاح الحمض النووي الأخرى ، والتي تمتلك آليات مختلفة للتحكم في الضرر لضمان عدم إزالة أي شيء سوى الآفة نفسها أو القاعدة التالفة.

يتم ترجمة ALKBH2 إلى نوى الخلية حيث يتم توزيعها بشكل منتشر في جميع أنحاء النواة ، مع بعض التراكم في النوى. خلال المرحلة S ، ينتقل ALKBH2 إلى بؤر النسخ المتماثل حيث يتفاعل مع المستضد النووي للخلية المتكاثرة (PCNA). PCNA هو العامل المعزز للعملية لدلتا بوليميريز الحمض النووي ، وهو بوليميراز يشارك في كل من تكرار الحمض النووي وإصلاح الحمض النووي. على جانب واحد ، يقوم PCNA بتطويق الحمض النووي وينزلق على طوله أثناء النسخ المتماثل. على الجانب الآخر ، يتفاعل PCNA مع دلتا بوليميريز الحمض النووي والعديد من البروتينات الأخرى ، وبالتالي يمنع هذه البروتينات من الانفصال عن خيط DNA النموذجي. تتفاعل هذه البروتينات بشكل عام مع PCNA من خلال ما يسمى تسلسل الببتيد المتفاعل مع PCNA (مربع PIP). ومع ذلك ، فإن مربع PIP مفقود من عدد من البروتينات المتفاعلة PCNA ، بما في ذلك بروتين ALKBH2. بدأت هذه الملاحظة في البحث عن أشكال أخرى تتفاعل مع PCNA. في الواقع ، Gilljam et al. (2009) حدد فكرة جديدة من خلال دراسة بروتين ALKBH2. تم تعيين هذا النمط المتفاعل مع PCNA كعنصر تفاعل ALKBH2-PCNA (APIM). تم العثور على APIM لاحقًا في بروتينات & gt200 المشاركة في صيانة الجينوم والنسخ وتنظيم دورة الخلية (مولر وآخرون ، 2013 أ).

تستخدم مركبات الألكلة على نطاق واسع كعلاج كيميائي مضاد للسرطان ، وبالتالي ، كان هناك اهتمام كبير بالأهمية السريرية لنشاط ALKBH2 المتغير في السرطانات البشرية. في الواقع ، يؤدي تقليل تنظيم ALKBH2 إلى زيادة الحساسية تجاه العلاج الكيميائي لخطوط خلايا سرطان الرئة ذات الخلايا غير الصغيرة (Wu et al. ، 2011). علاوة على ذلك ، يساهم تنظيم ALKBH2 في خطوط خلايا الورم الأرومي الدبقي البشري في زيادة المقاومة تجاه العلاجات الكيميائية المضادة للسرطان (Johannessen et al. ، 2013). تم تحديد التعبير المتغير لـ ALKBH2 ، أو الأشكال الطافرة للبروتين ، في عينات من أورام دماغ الأطفال وسرطانات المعدة مما يشير إلى أن ALKBH2 يقاوم أنواعًا معينة من السرطانات (Cetica et al. ، 2009 Gao et al. ، 2011 Fujii et al. ، 2013). تفتقر الخلايا الليفية الجنينية للفأر إلى الكبه 2 الجين أكثر حساسية للسمية الخلوية التي يسببها MMS مقارنة بخلايا التحكم من النوع البري ، مما يوضح الأساس المنطقي لتقليل تنظيم ALKBH2 كجزء من العلاج الحديث المضاد للسرطان. لكن، الكبه 2 - / - تعرض الخلايا الليفية زيادة ذات دلالة إحصائية في تردد الطفرة (Ringvoll et al. ، 2006 Nay et al. ، 2012). قد تؤدي هذه الزيادة في الطفرات في النهاية إلى الحد من الاستخدام السريري لمثبطات ALKBH2 ما لم يكن من الممكن تقليل التنظيم الخاص بالورم.

ALKBH3

يعرض ALKBH3 البشري نشاطًا إنزيميًا واضحًا على الأحماض النووية الميثيلية في المختبر (Duncan et al. ، 2002) ، خاصة على آفات 1mA و 3mC. ومع ذلك ، في حين أن ALKBH2 يفضل الحمض النووي مزدوج الشريطة وأكثر كفاءة في إصلاح 1meA من 3meC ، فإن العكس هو الصحيح بالنسبة لـ ALKBH3. بالإضافة إلى النشاط الملحوظ على الحمض النووي ، فإن ALKBH3 له نشاط على ركائز الحمض النووي الريبي الموضحة من خلال إعادة تنشيط فجوة الحمض النووي الريبي أحادية الجديلة الميثيلية (Aas et al. ، 2003 Falnes et al. ، 2004). علاوة على ذلك ، كلاهما بكتريا قولونية AlkB و ALKBH3 قادران على إعادة تنشيط أنواع الحمض النووي الريبي التي تحدث بشكل طبيعي المعطل كيميائيًا مثل mRNA و tRNA في المختبر و في الجسم الحي (Ougland وآخرون ، 2004). تم الإبلاغ مؤخرًا عن إصلاح ما لا يقل عن 10 أضعاف الآفات في الحمض النووي الريبي مقارنة بالحمض النووي في بكتريا قولونية التعرض لـ MMS ، مما يؤكد الأهمية البيولوجية لإصلاح الحمض النووي الريبي (Vagbo et al. ، 2013).

تم العثور على ALKBH3 في كل من النواة وفي السيتوبلازم ، ولا يُظهر أي إعادة تمركز تعتمد على دورة الخلية (Aas et al. ، 2003). في دراسة أنيقة قام بها Dango et al. (2011) تم تحديد ارتباط بين ALKBH3 وما يسمى بمجمع التنشيط المشترك المشترك (ASCC). ASCC3 ، أكبر وحدة فرعية لـ ASCC ، هي عبارة عن هليكاز DNA ، والتي يكون نشاطها حاسمًا لتوليد DNA أحادي الجديلة. يشير هذا إلى إصلاح ALKBH3 بوساطة امتدادات الحمض النووي أحادي الجديلة التي تم إنشاؤها أثناء النسخ و / أو النسخ المتماثل. لم تتحقق أي دراسة حتى الآن من إصلاح الحمض النووي الريبي المحفز ALKBH3 في الجسم الحي في الثدييات والدراسة التي أجراها Dango et al. (2011) يؤكد إصلاح الحمض النووي بوساطة ALKBH3 في الجسم الحي. ومع ذلك ، هناك العديد من الأمثلة على البروتينات ذات الوظائف المزدوجة ، وتشتت ALKBH3 و RNA في جميع أنحاء السيتوبلازم. علاوة على ذلك ، فإن الحمض النووي الجينومي في الغالب مزدوج الشريطة ومحمي من الإهانة عند موضع 1 من البيورينات و 3 وضع بيريميدين. هذا يجعل من المغري الاعتقاد بأن ركائز ALKBH3 ذات الصلة ستكون موجودة في الغالب في الحمض النووي الريبي بدلاً من الحمض النووي.

على الرغم من أن الفئران تفتقر إلى الكبه 2 أو الكبه 3 الجين ليس له نمط ظاهري واضح ، وهو الضربة القاضية الثلاثية الكبه 2, الكبه 3، و alkyl adenine DNA glycosylase (آج) يُظهر نمطًا ظاهريًا تآزريًا هائلاً عند مواجهة المواد التي تحفز التهاب سرطان القولون والقولون (Calvo et al. ، 2012). إن المقاربات الإيثينية التي يسببها الالتهاب هي ركائز مشتركة لأنزيمات الإصلاح الثلاثة ، ويمكن أن تفسر هذا النمط الظاهري. عدة تقارير تربط ALKBH3 بالسرطانات البشرية. التعبير والطفرات البروتينية الشاذة ALKBH3 في الإنسان ALKBH3 تم تحديد الجين في أورام دماغ الأطفال (Cetica et al. ، 2009) ، وسرطان الرئة ذو الخلايا غير الصغيرة (Tasaki et al. ، 2011) ، وسرطان المستقيم (Choi وآخرون ، 2011) ، وسرطان الغدة الدرقية الحليمي (Neta et al. . ، 2011) ، وخلايا الجهاز البولي التناسلي (كويكي وآخرون ، 2012 شيمادا وآخرون ، 2012 ياماتو وآخرون ، 2012 ناكاو وآخرون ، 2014). لم توضح أي من هذه التقارير ما إذا كانت ملاحظاتها ناتجة عن خلل في إصلاح الحمض النووي أو الحمض النووي الريبي أو كليهما. من الجدير بالذكر أن الكبه 3الفئران ذات العوز قابلة للحياة وبدون أنماط ظاهرية علنية على وجه الخصوص ، فإنها لا تظهر أي نمط ظاهري للسرطان (Ringvoll et al. ، 2006).


المظاهر المضللة

قد تكون بعض الكائنات الحية وثيقة الصلة ببعضها البعض ، على الرغم من أن تغييرًا جينيًا طفيفًا تسبب في اختلاف مورفولوجي كبير لجعلها تبدو مختلفة تمامًا. وبالمثل ، قد تكون الكائنات الحية غير ذات الصلة مترابطة بشكل بعيد ، ولكنها تظهر بشكل كبير على حد سواء. يحدث هذا عادة لأن كلا الكائنين كانا في تكيفات مشتركة تطورت في ظروف بيئية متشابهة. عندما تحدث خصائص متشابهة بسبب القيود البيئية وليس بسبب علاقة تطورية وثيقة ، فهي تشبيه أو homoplasy. على سبيل المثال ، تستخدم الحشرات الأجنحة للطيران مثل الخفافيش والطيور ، لكن بنية الجناح والأصل الجنيني مختلفان تمامًا.هذه هياكل متشابهة (الشكل 2).

يمكن أن تكون السمات المتشابهة إما متماثلة أو متشابهة. تشترك الهياكل المتشابهة في أصل جنيني مماثل. الأعضاء التناظرية لها وظيفة مماثلة. على سبيل المثال ، العظام في زعنفة الحوت الأمامية متماثلة مع عظام الذراع البشرية. هذه الهياكل ليست متشابهة. إن أجنحة الفراشة أو الطائر & # 8217s متشابهة ولكنها ليست متجانسة. بعض الهياكل متشابهة ومتشابهة: أجنحة الطيور والخفافيش متماثلة ومتشابهة. يجب على العلماء تحديد نوع التشابه الذي تعرضه الميزة لفك رموز الكائنات الحية & # 8217 نسالة.

شكل 2. جناح (ج) من نحل العسل مشابه في الشكل لـ (ب) جناح طائر و (أ) جناح خفاش ، ويؤدي نفس الوظيفة. ومع ذلك ، فإن جناح نحل العسل لا يتكون من عظام وله بنية وأصل جنيني مختلفان بشكل واضح. توضح هذه الأنواع من الأجنحة (الحشرات مقابل الخفافيش والطيور) تشابهًا - هياكل متشابهة لا تشترك في التاريخ التطوري. (الائتمان أ: تعديل العمل بواسطة Steve Hillebrand ، USFWS Credit b: تعديل العمل بواسطة US DOI BLM Credit c: تعديل العمل بواسطة Jon Sullivan)

يحتوي هذا الموقع على العديد من الأمثلة لإظهار كيف يمكن أن تكون المظاهر مضللة في فهم الكائنات الحية & # 8217 علاقات النشوء والتطور.


ملخص & # 8211 قانون مندل الأول مقابل الثاني

يصف قانون مندل الأول فصل الأليلين لكل جين أثناء إنتاج الأمشاج والفرصة المتساوية لكل مشيج للحصول على أليل واحد. من ناحية أخرى ، يصف قانون مندل الثاني الانتقال المستقل لأليلات جين واحد من أليلات جين آخر إلى الخلايا الوليدة. يوضح القانون الثاني أنه لا يوجد تفاعل أو تأثير بين الجينات عندما تنتقل أليلات كل جين إلى الخلايا الوليدة. ومع ذلك ، فإن هذين القانونين الأول والثاني هما اللبنات الأساسية لميراث السمات من الآباء إلى الأبناء. وبالتالي ، هذا يلخص الفرق بين قانون مندل الأول والثاني.

المرجعي:

1. "قانون الفصل العنصري". أكاديمية خان ، أكاديمية خان ، متوفرة هنا.
2. “الميراث المندلي”. ويكيبيديا ، مؤسسة ويكيميديا ​​، 12 مارس 2019 ، متاح هنا.

الصورة مجاملة:

1. "Mendel 2 miguelferig" بقلم Miguelferig & # 8211 Own work (CC0) عبر Commons Wikimedia
2. "تشكيلة مستقلة وفصل" بقلم LadyofHats & # 8211 العمل الخاص (المجال العام) عبر ويكيميديا ​​كومنز


ملخص

الميراث يعني نقل السمات من الآباء إلى الجيل التالي. يتم الحصول على جميع السمات في الفرد من والديه. يظهر هذا النقل للصفات في جميع الكائنات الحية سواء أكانت تتكاثر جنسيًا أو لاجنسيًا.

يتم نقل السمات إلى الجيل التالي في شكل مادة وراثية ، أي الحمض النووي.

تمت دراسة وراثة كائنات التكاثر الجنسي لأول مرة بواسطة جريجور مندل الذي نشر نتائجه في عام 1865.

أجرى مندل عدة تجارب على نباتات البازلاء المزروعة في حديقته لدراسة سبع سمات مختلفة. لقد صاغ قانونين مقبولين عالميا نتيجة لهذه التجارب.

ينص قانون الفصل على أن جميع السمات في الكائنات الحية يتم التحكم فيها بواسطة عوامل منفصلة قابلة للانتشار والتي كانت تسمى الجينات في السنوات اللاحقة. تنفصل هذه الجينات أثناء تكوين الأمشاج وتتحد مرة أخرى أثناء اندماج الأمشاج الذكرية والأنثوية لتكوين الزيجوت.

ينص قانون التشكيلة المستقلة على أن الفصل والتوزيع لجينين آخرين يحدثان بشكل مستقل عن بعضهما البعض. هم مرتبطون ببعضهم البعض في أي حال.

تتبع معظم السمات هذه القوانين ولكن توجد أيضًا بعض الانحرافات. ومن أمثلة هذه الانحرافات الهيمنة المشتركة والسيطرة غير المكتملة.

مثال الهيمنة المشتركة هي فصيلة الدم AB من البشر حيث يعبر أليلين مختلفين عن أنفسهم تمامًا. لا يوجد أليل مهيمن أو متنحي.

أمثلة على سيادة غير تامة هي أزهار وردية يتم إنتاجها نتيجة مزيج من أليلين واحد للون الأبيض والآخر للون الأحمر.


مقارنة النباتات وربط الصفات

يوفر تنوع تاريخ الحياة النباتية ثروة من المواد الخام للدراسات المقارنة حول التطور والبيئة. السؤالان الأساسيان لأي دراسة مقارنة هما: ما هي السمات المرتبطة ببعضها البعض ، وهل هذه الارتباطات هي نتيجة أصل مشترك أو تطور متقارب؟ لذلك يجب تضمين علم الوراثة السلالة بشكل صريح في أي تحليل مقارن يهتم بأسباب الارتباط بين السمات ، حتى عندما يكون سؤال البحث الرئيسي سؤالًا بيئيًا بحتًا. في التوضيح ، يتم استخدام طريقة التناقضات المستقلة نسبيًا (PIC) لاختبار فرضيتين طويلتين لم يتم اختبارهما بشكل مرضٍ من قبل. في المثال الأول ، وجدنا أن الحولية وأنواع الخلافة المبكرة لها تخصيص تناسلي أكبر من النباتات المعمرة وأنواع الخلافة اللاحقة. في المثال الثاني ، نوضح أن فرضية الظهور للدفاع الكيميائي مدعومة بعلاقة موجبة بين الأخشاب وتكرار العفص وبعلاقة سلبية بين تردد التانين وتردد القلويد. أخيرًا ، نشير إلى أن PIC بها خطأ من النوع الأول أقل بكثير من التحليلات عبر الأنواع وأن هذا التفوق قوي بشكل مدهش لنقص دقة النشوء والتطور.


نتائج

يتم توزيع NHEJ بشكل متقطع عبر البكتيريا

لتحديد آلات NHEJ عبر البكتيريا ، استخدمنا التسلسلات المرجعية لمجال Ku ومجالات LIG و POL و PE لـ LigD من P. الزنجارية للبحث عن 6000 جينوم بكتيري كامل عن متماثلات (انظر المواد والطرق). قمنا بتعريف البكتيريا التي ترميز Ku والإصدار الكامل من ثلاثة مجالات من LigD على أنهما يؤويان نظام NHEJ التقليدي. الكائنات التي تفتقر إلى POL و / أو مجالات PE لـ LigD ، وتلك التي تشفر هذه المجالات في بروتينات منفصلة ، تم تعريفها على أنها تلك التي تحمل NHEJ غير التقليدي (الشكل 1).

وجدنا NHEJ في جينومات 1300 (22 ٪) فقط تمت دراستها هنا. كانت هناك مجموعات مختلفة من مجالات Ku و LigD عبر هذه الكائنات الحية ، ولكن الغالبية العظمى (920) حملت NHEJ التقليدي. خمسة وسبعون في المائة من البكتيريا التي تأوي NHEJ التقليدي المشفرة لـ Ku و LigD في محيط 10 كيلوبايت من بعضهما البعض ، مع 60 ٪ من الكائنات الحية تحمل Ku و LigD على نفس الشريط من محيط 10 كيلوبايت. معظم البكتيريا (84٪) تؤوي NHEJ مشفرة لنسخة واحدة من Ku ، بينما الباقية مشفرة لـ 2-8 Ku نسخ في جينوماتها. على سبيل المثال ، وفقًا لما ذكره McGovern et al. (2016) وكوباياشي وآخرون. (2008) ، حددنا أربعة جينات ترميز Ku في Sinorhizobium meliloti. حمل حوالي ثلثي البكتيريا الإيجابية NHEJ نسخًا متعددة من مجال LIG ، وحمل 37 ٪ نسخًا متعددة من مجال POL ، و 8 ٪ من البكتيريا لديها نسخ متعددة من مجال PE (الجدول الإضافي 1 ، المواد التكميلية عبر الإنترنت). لاحظنا أيضًا أن 138 (2.3٪) كائنًا مشفرًا لـ Ku وليس LigD ، و 619 (10.3٪) فقط LigD وليس Ku (الشكل 1 والجدول التكميلي 1 ، المواد التكميلية عبر الإنترنت).

لم يقتصر NHEJ على فئات بكتيرية محددة (شكل 2) وتم العثور عليه في عشرة أصناف. وجدنا إثراءًا كبيرًا لـ NHEJ التقليدي في البكتيريا المتقلبة (اختبار فيشر الدقيق ، ص = 3.8 × 10 5 ، نسبة الأرجحية: 2.04) والبكتيريا الحمضية (اختبار فيشر الدقيق ، ص = 5 × 10 2 ، نسبة الأرجحية: 5.286). تحتوي جميع البكتيريا التي تحتوي على NHEJ على NHEJ تقليديًا ، على الرغم من أننا لم نتمكن من تعيين أهمية إحصائية لها (اختبار فيشر الدقيق ، ص = 0.14 ، نسبة الأرجحية: 1.38). في المقابل ، تم تمثيل إصلاح NHEJ غير التقليدي بشكل كبير في Firmicutes (اختبار Fisher's Exact ، ص = 1.23 × 10 13 ، نسبة الأرجحية: 6) والبكتيريا الشعاعية (اختبار فيشر الدقيق ، ص = 2.12 × 10 15 ، نسبة الأرجحية: 6.14). لم تتضمن أربعة وعشرون شعبة أي كائن إيجابي NHEJ (الجدول التكميلي 7 ، المواد التكميلية عبر الإنترنت).

يتم توزيع NHEJ بشكل متقطع عبر البكتيريا. شجرة النشوء والتطور 16S القائمة على الرنا الريباسي من 969 نوعًا من البكتيريا (يسار) مع مصفوفة وجود / غياب لمجالات RecA و KU و LIG و POL و PE (يمين). تم تضمين هذه الأنواع بحيث تم اختيار كل جنس مرة واحدة لكل حالة NHEJ (انظر قسم إعادة بناء شجرة النشوء والتطور لمزيد من التفاصيل). يتم تلوين ملصقات التلميح ، التي تمثل البكتيريا ، وفقًا لأسماء وأشرطة الشعبة (يمين شجرة النشوء والتطور) التي ينتمي إليها الطرف المعطى. أسماء اللغات المرتبة على جانبي القضبان الرأسية هي لأغراض تمثيلية فقط. توضح الأعمدة الخمسة الأولى من مصفوفة التواجد / الغياب (أقصى يمين الشكل) الحالة إذا كان البروتين المحدد (RecA) أو المجال (Ku و LIG و POL و PE) موجودًا (شريط أفقي أسود) أو غائب (أبيض) شريط أفقي) في البكتيريا المقابلة. يرسم كل شريط أفقي طرفًا بكتيريًا على شجرة النشوء والتطور (على اليسار). تمثل الأشرطة الأفقية في العمود الأخير من المصفوفة حالة NHEJ الإجمالية لنوع معين (وسيلة إيضاح اللون كما في الشكل 1). حالة NHEJ - البرتقالي: NHEJ− أصفر: NHEJ غير مكتمل أزرق: NHEJ + التقليدي زهري: NHEJ + غير تقليدي.

يتم توزيع NHEJ بشكل متقطع عبر البكتيريا. 16S rRNA شجرة نسج من 969 نوعًا من البكتيريا (يسار) مع مصفوفة وجود / غياب لمجالات RecA و KU و LIG و POL و PE (يمين). تم تضمين هذه الأنواع بحيث تم اختيار كل جنس مرة واحدة لكل حالة NHEJ (انظر قسم إعادة بناء شجرة النشوء والتطور لمزيد من التفاصيل). يتم تلوين ملصقات التلميح ، التي تمثل البكتيريا ، وفقًا لأسماء وأشرطة الشعبة (يمين شجرة النشوء والتطور) التي ينتمي إليها الطرف المعطى. أسماء اللغات المرتبة على جانبي القضبان الرأسية هي لأغراض تمثيلية فقط. تصور الأعمدة الخمسة الأولى من مصفوفة التواجد / الغياب (أقصى يمين الشكل) الحالة إذا كان البروتين المحدد (RecA) أو المجال (Ku و LIG و POL و PE) موجودًا (شريط أفقي أسود) أو غائب (أبيض) شريط أفقي) في البكتيريا المقابلة. يرسم كل شريط أفقي طرفًا بكتيريًا على شجرة النشوء والتطور (على اليسار). تمثل الأشرطة الأفقية في العمود الأخير من المصفوفة حالة NHEJ الإجمالية لنوع معين (وسيلة إيضاح اللون كما في الشكل 1). حالة NHEJ - البرتقالي: NHEJ− أصفر: NHEJ غير مكتمل أزرق: NHEJ + التقليدي زهري: NHEJ + غير تقليدي.

تم اكتساب NHEJ وفقده عدة مرات من خلال التطور

قمنا بتتبع عدد مكاسب وخسائر NHEJ بدءًا من سلف eubacterial إلى الأنواع عند أطراف شجرة النشوء والتطور البكتيرية المستندة إلى 16S. لتتبع التاريخ التطوري لـ NHEJ ، حددنا أربع حالات شخصية منفصلة: كو فقط, LigD فقط (تقليدية وغير تقليدية) ، NHEJ−، و NHEJ +. لاحظ أن ملف NHEJ + يتم تعريف الحالة فقط عندما يكون كل من Ku و LigD موجودًا في بكتيريا. قمنا بحساب الاحتمالات اللاحقة (pp) لكل حالة شخصية لكل عقدة في نسالة ، وتوزيع عدد المرات التي حدثت فيها انتقالات كل حالة من 12 حرفًا (الشكل 3 أ) وتوزيع إجمالي الوقت الذي يقضيه في كل حالة ( الشكل التكميلي S1 ، المواد التكميلية عبر الإنترنت). أجرينا هذا التحليل لمجموعة من 969 جينومًا تم فيها تمثيل كل جنس مرة واحدة لكل حالة (انظر المواد والطرق).

من النادر الانتقال إلى حالة Ku فقط. (أ) مصفوفة تصور التكرار النسبي لعدد التغييرات لنوع انتقال الحالة عبر 1000 خريطة عشوائية. (ب) مخطط انتقال الحالة الذي يصور عدد التحولات بين حالتين معينتين والوقت الذي يقضيه في كل حالة خلال تطور NHEJ. يتناسب حجم العقدة مع مقدار الوقت الذي يقضيه في حالة معينة. يتناسب حجم السهم مع عدد الانتقالات من حالة إلى أخرى.

من النادر الانتقال إلى حالة Ku فقط. (أ) مصفوفة تصور التكرار النسبي لعدد التغييرات لنوع انتقال الحالة عبر 1000 خريطة عشوائية. (ب) مخطط انتقال الحالة الذي يصور عدد التحولات بين حالتين معينتين والوقت الذي يقضيه في كل حالة خلال تطور NHEJ. يتناسب حجم العقدة مع مقدار الوقت الذي يقضيه في حالة معينة. يتناسب حجم السهم مع عدد الانتقالات من حالة إلى أخرى.

سألنا أولاً عما إذا كان NHEJ موجودًا في سلف eubacterial المشترك ، وبالنظر إلى تباعد NHEJ ، فقد بعد ذلك في العديد من السلالات (الجدول التكميلي 8 ، المواد التكميلية عبر الإنترنت). لقد خصصنا مكسبًا أساسيًا رئيسيًا لعقدة أسلاف داخلية إذا 1) كانت جميع العقد المؤدية إليها من الجذر NHEJ− الدولة 2) الصفحات من أي منهما NHEJ +, LigD فقط، أو كو فقط في تلك العقدة السلفية كانت ≥0.7 3) مكسبًا LigD فقط أو كو فقط تلاه انتقال إلى NHEJ + و 4) إذا كان لديه ما لا يقل عن ثلاثة أنواع منحدرة. لاحظنا العديد من المكاسب الأولية المستقلة الرئيسية في العقد السلفية داخل البكتيريا ، والبكتيريا الشعاعية ، والثبات ، والبكتيريا الحمضية ، والعديد من البكتيريا الفرعية (الجدول التكميلي 8 ، المواد التكميلية عبر الإنترنت). ويترتب على ذلك أن سلف eubacterial من المحتمل لم يكن لديه NHEJ (الشكل 4).

تم اكتساب NHEJ وفقده عدة مرات من خلال التطور. أثر للتاريخ التطوري لنظام NHEJ المكون من مكونين عبر 969 بكتيريا. تم تضمين هذه الأنواع بحيث تم اختيار كل جنس مرة واحدة لكل حالة NHEJ (انظر قسم إعادة بناء شجرة النشوء والتطور لمزيد من التفاصيل). أسماء اللغات المرتبة على جانبي القضبان الرأسية هي لأغراض تمثيلية فقط. يتم تلوين ملصقات الطرف والعقدة وفقًا لحالات NHEJ - الأحمر: NHEJ− أصفر: كو فقط لون أخضر: LigD فقط أزرق: NHEJ + (تقليدية وغير تقليدية). تظهر حالة NHEJ للعقد فقط عندما يتم تفسير دعم الاحتمال الخلفي & gt 70٪ على أنه تغيير في حالة NHEJ في تلك العقدة بالمقارنة مع أعماق النشوء والتطور الضحلة.

تم اكتساب NHEJ وفقده عدة مرات من خلال التطور. أثر للتاريخ التطوري لنظام NHEJ المكون من مكونين عبر 969 بكتيريا. تم تضمين هذه الأنواع بحيث تم اختيار كل جنس مرة واحدة لكل حالة NHEJ (انظر قسم إعادة بناء شجرة النشوء والتطور لمزيد من التفاصيل). أسماء اللغات المرتبة على جانبي القضبان الرأسية هي لأغراض تمثيلية فقط. يتم تلوين ملصقات الطرف والعقدة وفقًا لحالات NHEJ - الأحمر: NHEJ− أصفر: كو فقط لون أخضر: LigD فقط أزرق: NHEJ + (تقليدية وغير تقليدية). تظهر حالة NHEJ للعقد فقط عندما يتم تفسير دعم الاحتمال الخلفي & gt 70٪ على أنه تغيير في حالة NHEJ في تلك العقدة بالمقارنة مع أعماق النشوء والتطور الضحلة.

يمكن أن يكون مكسب NHEJ متسلسلًا ، ويكسب إما كو فقط أو LigD فقط متبوعًا بكسب المكون الآخر أو يمكن أن يكون اكتسابًا من خطوة واحدة لكلا المكونين (الشكل 3 ب). الانتقال الأكثر شيوعًا من ملف NHEJ− كانت الدولة إلى LigD فقط حالة. كما كان من المعتاد أيضًا الاستحواذ المباشر على كلا المكونين للانتقال من NHEJ− إلى NHEJ + حالة. الانتقال من NHEJ− إلى كو فقط كان ضئيلاً. في الاتجاه العكسي ، تكون الخسارة بخطوة واحدة لكل من Ku و LigD هي الأكثر احتمالًا. مرة أخرى ، فإن كو فقط دولة نادرة.

خطوة واحدة للانتقال من NHEJ− إلى NHEJ + من المحتمل من خلال HGT. ستون جينومًا بكتيريًا ينتمون إلى phyla Alpha-protobacteria (على وجه الخصوص الجذور) - و Beta-protobacteria و Streptomycetales حملوا مكونات NHEJ الخاصة بهم على البلازميدات (الجدول التكميلي 1 ، المواد التكميلية عبر الإنترنت). ومع ذلك ، بناءً على إحصائيات استخدام الكلمات غير الطبيعية (انظر المواد والطرق) ، لم نتمكن من العثور على NHEJ كجزء من المكون المكتسب أفقياً من الكروموسومات لأي جينوم بكتيري. اثنان على الأقل NHEJ− إلى NHEJ + حدثت انتقالات بالقرب من الجذر ، ومن الممكن أن تكون التنبؤات الخاصة بأنظمة NHEJ المكتسبة أفقياً والتي تم إجراؤها حتى الآن أقل من الواقع (الشكل 4). نحن نحقق في هذا بمزيد من التفصيل أدناه.

باختصار ، 1) كان سلف eubacterial المشترك خاليًا من NHEJ 2) تم اكتساب NHEJ وفقده عدة مرات و 3) انتقالات إلى كو فقط دولة نادرة.

NHEJ و HGT

دراسات تجريبية في الأركيا ميثانوسيلا بالوديكولا (Bartlett et al. 2013 ، 2016 Brissett et al. 2013) أكد وجود إصلاح وظيفي NHEJ ، مع الهياكل البلورية التي تكشف عن علاقة وثيقة مع البروتينات البكتيرية (Bartlett et al. 2016 White and Allers 2018).

لتقييم إمكانية النقل الأفقي لآلات NHEJ عبر بدائيات النوى ، أجرينا أولاً بحثًا عن المجال في 243 عتيقة لاستكمال البيانات التي قمنا بتجميعها للبكتيريا. كشفت عمليات البحث هذه عن وجود مجالات Ku و LigD-LIG في عشرة أنواع أثرية (انظر الجدول التكميلي للمواد والطرق 2 ، المواد التكميلية عبر الإنترنت). ومع ذلك ، فقد قام 230 جينومًا عتيقًا بتشفير LigD ولكن لا يوجد Ku. هذا يدعم التقارير السابقة التي تشير إلى أن NHEJ نادر في العتائق (Bartlett et al. 2013 ، 2016 White and Allers 2018).

من أجل التحقق من أحداث النقل الأفقي بين البكتيريا والعتائق ، استخدمنا طرقًا للتطور تستند إلى اكتشاف التعارضات بين سلالة الكائن الحي ونسالة مستنتجة لنطاقات Ku و LigD-LIG ، على التوالي. سمحت لنا هذه الطريقة باختبار أي عمليات انتقال قديمة عبر البكتيريا أيضًا. وجدنا أن بروتينات NHEJ تخضع لأحداث HGT بمعدل مرتفع بشكل ملحوظ (p-AU = 0 شكل. 5B و C انظر المواد والطرق) ولا تقتصر هذه على الأنواع أو الأحداث المرتبطة ارتباطًا وثيقًا (الشكل 5D Mantel test ، ص & lt 10 −4 ، صكو = 0.25 ص & lt 10 −4 ، صLIG = 0.4). لاحظنا أيضًا التناقض فيما يتعلق بتطور نسالة RecA (p-AU = 0 fig.5A) كما تم الإبلاغ عنه من قبل (Eisen 1995 Lang et al. 2013). ومع ذلك ، كانت هذه تقتصر في أحسن الأحوال على عمليات النقل بين الأنواع وثيقة الصلة (شكل 5D Mantel test ، ص & lt 10 −4 ، صريكا = 0.94).

تشير طرق علم الوراثة إلى دور قوي لـ HGT في تطور NHEJ. (أ) شجرة RecA غير متجذرة ، (ب) شجرة كو غير متجذرة ، (ج) شجرة LigD-LIG غير متجذرة ، و (د) معامل ارتباط اختبار Mantel (ص) مقارنة مصفوفات المسافات RecA و Ku و LigD-LIG مع مصفوفات مسافة 16S rRNA ، على التوالي ، مقارنةً بالتوزيع الفارغ لـ ص تم الحصول عليها من خلال 10000 عشوائي مصفوفة.

تشير طرق علم الوراثة إلى دور قوي لـ HGT في تطور NHEJ. (أ) شجرة RecA غير متجذرة ، (ب) شجرة كو غير متجذرة ، (ج) شجرة LigD-LIG غير متجذرة ، و (د) معامل ارتباط اختبار Mantel (ص) مقارنة مصفوفات المسافات RecA و Ku و LigD-LIG مع مصفوفات مسافة 16S rRNA ، على التوالي ، مقارنةً بالتوزيع الفارغ لـ ص تم الحصول عليها من خلال 10000 عشوائي مصفوفة.

يمكن أن ينتج التناقض بين الأنواع وشجرة الجينات بسبب عمليات أخرى غير HGT ، مثل الازدواجية والخسائر. لذلك ، للتنبؤ بأحداث النقل الأكثر شيوعًا ، استخدمنا نهج التسوية استنادًا إلى نموذج DTL. يستخدم DTL إطار عمل شحيح حيث يتم تخصيص تكلفة لكل حدث تطوري والهدف هو إيجاد تسوية (التاريخ التطوري المحتمل لشجرة الجينات داخل شجرة الأنواع) بأقل تكلفة إجمالية. لاحظنا ارتفاع معدل HGT بين الكتل البكتيرية - الثبات ، والبكتيريا الشعاعية ، والبكتيريا المتقنة والعتائق ، حيث لعب كل منها دور المتبرع والمتلقي في Ku (الشكل 6A) وأحداث نقل LigD-LIG (الشكل 6 ب) ). لاحظنا أن جميع أنواع البكتيريا البروتينية - باستثناء دلتا-بروتيوبكتريا ، التي كانت متبرعة لـ Ku إلى متلقين أصليين - كانت متلقية لكل من Ku و LigD من العتائق أو غيرها من البكتيريا ذات الصلة البعيدة. من ناحية ، وجدنا أدلة على عمليات نقل Ku من Archaea إلى Firmicutes و Actinobacteria ومن ناحية أخرى ، حدثت عمليات نقل LigD-LIG على الأرجح من Firmicutes و Actinobacteria إلى Archaea. معًا ، يثير هذا إمكانية انتقال NHEJ بين البكتيريا والعتائق.

HGT واسعة النطاق بين الشعب البكتيرية وبين البكتيريا والعتائق. شجرة الأنواع المستندة إلى الرنا الريباسي 16S والتي تصور أزواج المتبرعين والمتلقين الأكثر شيوعًا في (أ) أحداث Ku HGT و (ب) أحداث LigD-LIG HGT. الأنواع البكتيرية المدرجة في كل من شجرة الأنواع مشفرة لواحد Ku وواحد LigD فقط. تم تضمين الأنواع الأثرية 1) في (أ) إذا كان لديهم على الأقل Ku و 2) في (ب) إذا كان لديهم على الأقل مجال LigD-LIG (انظر المواد والطرق لمزيد من التفاصيل). يتوافق عرض السهم مع عدد التسويات التي تدعم حدث نقل معين (انظر الملفات التكميلية 3 و 4 ، المواد التكميلية عبر الإنترنت ، لمعرفة العدد الدقيق للتسويات لكل زوج من المتبرعين والمستلمين). (ج) Ku domain MSA (اللوحة العلوية) من بدائيات النوى التي تنتمي إلى الجنس Archaeoglobus و phyla Firmicutes و Actinobacteria المدرجة في (أ) (تم تمييز حدث النقل بعلامة النجمة). محاذاة LigD-LIG الزوجية (اللوحة السفلية) لحدث نقل HGT Archaea – Actinobacteria في (ب) (تم وضع علامة النجمة). (د) تطور تحليل المكون الرئيسي لتسلسل مجال Ku من أسلاف مدرجين في حدث النقل في (أ) (تم وضع علامة النجمة).

HGT واسعة النطاق بين الشعب البكتيرية وبين البكتيريا والعتائق. شجرة الأنواع المستندة إلى الرنا الريباسي 16S والتي تصور أزواج المتبرعين والمتلقين الأكثر شيوعًا في (أ) أحداث Ku HGT و (ب) أحداث LigD-LIG HGT. الأنواع البكتيرية المدرجة في كل من شجرة الأنواع مشفرة لواحد Ku وواحد LigD فقط. تم تضمين الأنواع الأثرية 1) في (أ) إذا كان لديهم على الأقل Ku و 2) في (ب) إذا كان لديهم على الأقل مجال LigD-LIG (انظر المواد والطرق لمزيد من التفاصيل). يتوافق عرض السهم مع عدد التسويات التي تدعم حدث نقل معين (انظر الملفات التكميلية 3 و 4 ، المواد التكميلية عبر الإنترنت ، لمعرفة العدد الدقيق للتسويات لكل زوج من المتبرعين والمستلمين). (ج) Ku domain MSA (اللوحة العلوية) من بدائيات النوى التي تنتمي إلى الجنس Archaeoglobus و phyla Firmicutes و Actinobacteria المدرجة في (أ) (تم تمييز حدث النقل بعلامة النجمة). محاذاة LigD-LIG الزوجية (اللوحة السفلية) لحدث نقل HGT Archaea – Actinobacteria في (ب) (تم وضع علامة النجمة). (د) تطور تحليل المكون الرئيسي لتسلسل مجال Ku من أسلاف مدرجين في حدث النقل في (أ) (تم وضع علامة النجمة).

تم تصوير مثال على الأول على أنه MSA لتسلسلات مجال Ku التي تنتمي إلى Archaea و Firmicutes و Actinobacteria في الشكل 6C (اللوحة العلوية). يتوافق حدث النقل هذا مع علامة النجمة المميزة في الشكل 6 أ - المقابلة لتلك الموجودة بين سلف الجنس Archaeoglobus وتلك الخاصة بالجرثومة والبكتيريا الشعاعية. لقد أجرينا أيضًا تحليلًا رئيسيًا للمكونات لتسلسلات المجال هذه التي تطورت من الأسلاف المذكورة أعلاه (الشكل 6 د). على طول المكون الرئيسي الأول ، جميع البكتيريا الشعاعية ما عدا اثنين -Eggerthella lenta و الفوسفور Microlunatus—شكل مجموعة متميزة من Archaea و Firmicutes. على طول المكون الرئيسي الثاني ، نرى مجموعتين متميزتين. تتكون الكتلة الموجودة في أسفل اليسار من بدائيات النوى اللاهوائية - العتائق (جنس Archaeoglobus) ، الثابتة (كلوستريديوم السليلوزي و دي سلفيتوباكتيريوم ديكلوروليمينان) ، والبكتيريا الشعاعية (Eggerthella lenta) ، مما يسلط الضوء على إمكانية HGT بين بدائيات النوى هذه. تم توضيح مثال آخر لنقل LigD-LIG في الشكل 6C ، اللوحة السفلية. يتوافق حدث النقل هذا مع علامة النجمة في الشكل 6 ب ، والتي تتضمن البكتيريا الشعاعية-بياضات Brevibacteriumو Archaea—Archaeoglobus veneficus (الترميز لكل من مجالات Ku و LigD-LIG).

بالإضافة إلى الأدلة التي تدعم HGT لمكونات NHEJ بين العتائق والبكتيريا ، لاحظنا عمليات نقل بين مجموعات بكتيرية مختلفة أيضًا (الشكل 6A و B الأسهم الزرقاء). وجدنا تحويلات Ku بين أزواج المتبرع والمتلقي: 1) Alphaproteobacterium (Asticcacaulis excentricus) والسلف المشترك للبكتيريا الحمضية (جنس الحمضية, جرانوليسيللا، و تيريجلوبوس) و 2) سلف مشترك لجنس دلتا البروتينات Geobacter و الكلاميديا (Parachlamydia acanthamoeba). بالنسبة لعمليات نقل LigD-LIG ، لاحظنا الأزواج التالية بين المتبرعين والمتلقيين - 1) البكتيريا البروتينية (Phenylbacterium zucineum) والبكتيريا الحمضية (Terriglobus roseus) و 2) سلف مشترك للبكتيريا الشعاعية (جنس Eggerthella) و Firmicutes (Desulfitobacterium dicholoroeliminans). يمكن العثور على قائمة كاملة بأحداث المتبرعين والمتلقيين في الملفات التكميلية 3 و 4 ، المواد التكميلية عبر الإنترنت ، لمجالات Ku و LigD-LIG ، على التوالي.

قام Kanhere و Vingron (2009) باكتشاف HGT للجينات الأساسية البكتيرية بين بدائيات النوى. ووجدوا أن غالبية عمليات النقل هذه حدثت من البكتيريا إلى العتائق وأن هذه الجينات كانت في الغالب جينات أيضية. بشكل عام ، تتوافق دراستنا مع ملاحظاتهم ، مع وجود أدلة إضافية تُظهر إمكانية انتقال NHEJ من العتائق إلى البكتيريا أيضًا. نعرض أيضًا دليلًا على عمليات نقل NHEJ بين البكتيريا ذات الصلة الوثيقة والبعيد. باستخدام النهج المستخدم في دراستنا ، لا يزال يتعين اختبار كيف شكلت أحداث HGT الجينات غير الأساسية مثل مسارات الإصلاح الأخرى خلال التطور في بدائيات النوى.

حدوث NHEJ مرتبط بمحتوى GS و GR و G-C

في الآونة الأخيرة ، تبين أن كائنات ترميز Ku تحتوي على محتوى جينومي أعلى من G + C (Weissman et al. 2019). نظرًا لدورها المركزي في إصلاح الحمض النووي ، سألنا عما إذا كانت أي خصائص جينومية أخرى يمكن أن ترتبط أيضًا بوجود أو عدم وجود NHEJ. أولاً ، تحققنا من أن نتائج Weissman et al. على العلاقة بين وجود محتوى Ku و G + C صحيح بالنسبة لـ NHEJ + تنص على النحو المحدد في دراستنا (الشكل 7A والتين التكميلي S4 و S5 و S7ج، المواد التكميلية عبر الإنترنت) (Weissman et al. 2019). إلى جانب ذلك ، اختبرنا خاصيتين إضافيتين: GS و GR (كما تم قياسهما بواسطة عدد نسخ مشغل rRNA) ، وكلاهما يمكن أن يحدد مدى توفر أو عدم وجود نموذج متماثل لإصلاح عالي الدقة يعتمد على إعادة التركيب. لقد قصرنا هذه التحليلات على البكتيريا التقليدية التي تؤوي NHEJ كوكيل لكفاءة الإصلاح وقارنها مع NHEJ− الجينوم. يتم عرض البيانات بما في ذلك NHEJ غير التقليدي في الأشكال التكميلية S2 و S3 ، المواد التكميلية عبر الإنترنت.

يرتبط وجود NHEJ وغيابه بمحتوى GS و GR و G-C. تشير العلامة النجمية الحمراء إلى دلالة إحصائية (اختبار تصنيف ويلكوكسون ص القيمة & لتر 0.01). (أ) Boxplot يقارن توزيع محتوى G-C بين NHEJ- و NHEJ + التقليدي بكتيريا. (ب) Boxplot مقارنة توزيع GS بين NHEJ− و NHEJ + التقليدي بكتيريا. (ج) Boxplot يقارن توزيع رقم نسخة الرنا الريباسي بين NHEJ− و NHEJ + التقليدي بكتيريا. (د) مخطط توزيع الكثافة الذي يصور توزيع GS (العدد المتوسط ​​لتسلسل ترميز البروتين) المتوقع من خلال التوزيع العشوائي (أسود) حيث يكون احتمال وجود NHEJ متناسبًا خطيًا مع GS ومتوسط ​​GS للكائنات التي تؤوي NHEJ (أحمر).

يرتبط وجود NHEJ وغيابه بمحتوى GS و GR و G-C. تشير العلامة النجمية الحمراء إلى دلالة إحصائية (اختبار تصنيف ويلكوكسون ص القيمة & لتر 0.01). (أ) Boxplot يقارن توزيع محتوى G-C بين NHEJ- و NHEJ + التقليدي بكتيريا. (ب) Boxplot مقارنة توزيع GS بين NHEJ− و NHEJ + التقليدي بكتيريا. (ج) Boxplot يقارن توزيع رقم نسخة الرنا الريباسي بين NHEJ− و NHEJ + التقليدي بكتيريا. (د) مخطط توزيع الكثافة الذي يصور توزيع GS (متوسط ​​عدد تسلسل ترميز البروتين) المتوقع بالتوزيع العشوائي (أسود) حيث يكون احتمال وجود NHEJ متناسبًا خطيًا مع GS ومتوسط ​​GS للكائنات التي تؤوي NHEJ (أحمر).

تم العثور على البكتيريا التي تحتوي على NHEJ تحتوي على جينومات أكبر (متوسط ​​= 5.4 ميجا بايت) من تلك التي لا تحتوي على NHEJ (المتوسط ​​= 2.9 ميجا بايت اختبار تصنيف Wilcoxon ، ص & lt 10 −15 شكل. 7B والتين التكميلي. S7 أ، المواد التكميلية عبر الإنترنت) وأكبر بكثير من المتوقع من التوزيع العشوائي حيث يكون احتمال وجود NHEJ متناسبًا خطيًا مع GS (اختبار تصنيف Wilcoxon ، ص & lt 10 −15 ، عبر 100 محاكاة شكل. 7 د). تم العثور على هذه العلاقة لتكون صحيحة داخل فصيلة Proteobacteria و Actinobacteria و Bacteroidetes و Firmicutes أيضًا (الشكل التكميلي S6 ، المواد التكميلية عبر الإنترنت).

بالإضافة إلى ذلك ، تم العثور على البكتيريا التي تؤوي NHEJ عددًا أقل بكثير من نسخ الرنا الريباسي (الوسيط = 3) ، واستنتاجًا أبطأ من الجينات الوراثية ، من البكتيريا التي لا تحتوي على NHEJ (الوسيط = 4 اختبار تصنيف ويلكوكسون. ص & lt 10 −15 شكل. 7 ج). على الرغم من أن توزيع أرقام نسخ الرنا الريباسي للجينومات بدون NHEJ كان واسعًا ، فإن أولئك الذين لديهم NHEJ التقليدي يقعون ضمن نطاق ضيق ، مما يمثل نموًا أبطأ نسبيًا (الشكل التكميلي S7). ب، المواد التكميلية على الإنترنت). على مستوى phyla ، تم العثور على هذه العلاقة صحيحة بالنسبة للبروتيوبكتيريا والبكتيريا الشعاعية ، بينما لم يكن هناك فرق كبير بين Bacteroidetes و Firmicutes ، على التوالي (الشكل التكميلي S8 ، المواد التكميلية عبر الإنترنت).

من أجل تأكيد النتيجة بطريقة خاضعة للرقابة من الناحية التطورية ، Pagel’s λ و بلومبيرج ك تم استخدامها لأول مرة لقياس ما إذا كانت البكتيريا وثيقة الصلة تميل إلى الحصول على GSs و GRs مماثلة في مجموعة البيانات (انظر المواد والطرق). تشير هذه التدابير إلى أن تماسك النشوء والتطور أكبر بكثير من التوقعات العشوائية لكل من خصائص الجينوم (الجدول التكميلي 9 ، المواد التكميلية عبر الإنترنت). لذلك ، تمت مقارنة توزيعات GS بين البكتيريا ذات حالة NHEJ المختلفة مع مراعاة عدم الاعتماد الإحصائي على الأصناف وثيقة الصلة (انظر المواد والطرق). وجدنا فرقا كبيرا في السجل10(GSs) بين البكتيريا مع NHEJ التقليدي وبدون إصلاح (phyloANOVA ص = 6 × 10 −3) يتم تعيين الأحرف على شجرة النشوء والتطور المكونة من 969 بكتيريا مع خمس مجموعات منفصلة: NHEJ−, كو فقط, LigD فقط, NHEJ + التقليدي، و NHEJ + غير تقليدي. ومع ذلك ، لم نلاحظ فرقًا كبيرًا في السجل10(رقم نسخة الرنا الريباسي) بين مجموعتي البكتيريا (فيلوانوفا ص = 1 انظر المناقشة).

استخدمنا أساليب ML وكذلك Bayesian لاختبار ما إذا كانت الارتباطات المرصودة لـ NHEJ التقليدي بشكل فردي مع الجينوم الكبير والموارد الوراثية البطيئة تدل على التطور المعتمد أو المستقل لهذه السمات على شجرة النشوء والتطور (انظر المواد والطرق). اقترح كلاهما أن بيانات النشوء والتطور تناسب نماذج التطور التي يتطور فيها وجود NHEJ التقليدي أو غيابه و GS أو GR بطريقة مترابطة (الجدول 1). هذا يقوي الارتباط بين المتغيرات المختبرة بطريقة مضبوطة من الناحية التطورية. أظهر الانحدار اللوجستي التطوري لظهور NHEJ التقليدي مع كل من المتغيرات المستقلة المستمرة ، مع ذلك ، أن GS هو الارتباط الأقوى (انظر جدول المواد والطرق 2).

أقصى احتمالية ونتائج بايزي RJMCMC لأزواج من الأحرف تم اختبارهما من أجل التطور المرتبط: 1) حالة NHEJ وحجم الجينوم و 2) حالة NHEJ ومعدل النمو

طريقة . زوج الارتباط. احتمال تسجيل الدخول (نموذج مستقل). احتمالية تسجيل الدخول الهامشية (نموذج مستقل). احتمال تسجيل الدخول (نموذج تابع). احتمال تسجيل الدخول الهامشي (نموذج تابع). إحصائيات اختبار نسبة الاحتمالية (LRT). عامل بايز (& gt2 = ملاءمة أفضل).
احتمالية قصوى حالة NHEJ وحجم الجينوم −1,059.97 −1,010.002 LR = 99.94 ص & lt 0.001
بايزي RJMCMC حالة NHEJ وحجم الجينوم −1,110.14 −1,042.25 135.78
احتمالية قصوى حالة NHEJ ومعدل النمو −975.301 −950.01 LR = 25.29 ص & lt 0.001
بايزي RJMCMC حالة NHEJ ومعدل النمو −1,051.529 −985.579 131.9
طريقة . زوج الارتباط. احتمال تسجيل الدخول (نموذج مستقل). احتمالية تسجيل الدخول الهامشية (نموذج مستقل). احتمال تسجيل الدخول (نموذج تابع). احتمال تسجيل الدخول الهامشي (نموذج تابع). إحصائيات اختبار نسبة الاحتمالية (LRT). عامل بايز (& gt2 = ملاءمة أفضل).
احتمالية قصوى حالة NHEJ وحجم الجينوم −1,059.97 −1,010.002 LR = 99.94 ص & lt 0.001
بايزي RJMCMC حالة NHEJ وحجم الجينوم −1,110.14 −1,042.25 135.78
احتمالية قصوى حالة NHEJ ومعدل النمو −975.301 −950.01 LR = 25.29 ص & lt 0.001
بايزي RJMCMC حالة NHEJ ومعدل النمو −1,051.529 −985.579 131.9

ملاحظة. - تم استخدام LRT القائم على مربع كاي مع أربع درجات من الحرية لاختبار النموذج الأفضل - 1) نموذج مستقل حيث تطور زوج الأحرف بشكل مستقل عن بعضهما البعض و 2) نموذج معتمد حيث تم السماح للأحرف بالتطور بافتراض التطور المترابط - على أساس الاحتمال الأقصى. تم استخدام عامل بايز لاختبار النموذج الأفضل ، بناءً على تحليل Bayesian RJMCMC.

أقصى احتمالية ونتائج RJMCMC بايزي لأزواج من الأحرف تم اختبارهما للتطور المرتبط: 1) حالة NHEJ وحجم الجينوم و 2) حالة NHEJ ومعدل النمو

طريقة . زوج الارتباط. احتمال تسجيل الدخول (نموذج مستقل). احتمالية تسجيل الدخول الهامشية (نموذج مستقل). احتمال تسجيل الدخول (نموذج تابع). احتمال تسجيل الدخول الهامشي (نموذج تابع). إحصائيات اختبار نسبة الاحتمالية (LRT). عامل بايز (& gt2 = ملاءمة أفضل).
احتمالية قصوى حالة NHEJ وحجم الجينوم −1,059.97 −1,010.002 LR = 99.94 ص & lt 0.001
بايزي RJMCMC حالة NHEJ وحجم الجينوم −1,110.14 −1,042.25 135.78
احتمالية قصوى حالة NHEJ ومعدل النمو −975.301 −950.01 LR = 25.29 ص & lt 0.001
بايزي RJMCMC حالة NHEJ ومعدل النمو −1,051.529 −985.579 131.9
طريقة . زوج الارتباط. احتمال تسجيل الدخول (نموذج مستقل). احتمالية تسجيل الدخول الهامشية (نموذج مستقل). احتمال تسجيل الدخول (نموذج تابع). احتمالية تسجيل الدخول الهامشية (نموذج تابع). إحصائيات اختبار نسبة الاحتمالية (LRT). عامل بايز (& gt2 = ملاءمة أفضل).
احتمالية قصوى حالة NHEJ وحجم الجينوم −1,059.97 −1,010.002 LR = 99.94 ص & lt 0.001
بايزي RJMCMC حالة NHEJ وحجم الجينوم −1,110.14 −1,042.25 135.78
احتمالية قصوى حالة NHEJ ومعدل النمو −975.301 −950.01 LR = 25.29 ص & lt 0.001
بايزي RJMCMC حالة NHEJ ومعدل النمو −1,051.529 −985.579 131.9

ملاحظة. - تم استخدام LRT القائم على مربع كاي مع أربع درجات من الحرية لاختبار النموذج الأفضل - 1) نموذج مستقل حيث تطور زوج الحرف بشكل مستقل عن بعضهما البعض و 2) نموذج معتمد حيث تم السماح للأحرف بالتطور بافتراض وجود التطور المترابط - على أساس الاحتمال الأقصى. تم استخدام عامل بايز لاختبار النموذج الأفضل ، بناءً على تحليل Bayesian RJMCMC.

الانحدار اللوجستي للتطور لثلاثة نماذج ، بناءً على شجرة النشوء والتطور من 1403 نوعًا من البكتيريا التي تأوي إما NHEJ− أو NHEJ + التقليدي ولاية

ملحوظة - تمثل Alpha إشارة النشوء والتطور للمتغير التابع ، أي حالة NHEJ في حالتنا. كلما ارتفعت ألفا ، قلت إشارة النشوء والتطور. يتم استخدام AIC أو Akaike Information Criterion لاختيار أفضل نموذج لولاية NHEJ ، من بين الثلاثة التي تم اختبارها مقابل متغيرين مستقلين - GS و GR. تم اختبار المتغيرين المستقلين مقابل الخطية المتعددة ، مع عامل تضخم التباين أو VIF = 0.93715 (يفضل VIF & lt 10) ، مما يجعل التحليل موثوقًا به.

الانحدار اللوجيستي للتطور لثلاثة نماذج ، بناءً على شجرة النشوء والتطور من 1403 نوعًا من البكتيريا التي تأوي إما NHEJ− أو NHEJ + التقليدي ولاية

ملحوظة - تمثل Alpha إشارة النشوء والتطور للمتغير التابع ، أي حالة NHEJ في حالتنا. كلما ارتفعت ألفا ، قلت إشارة النشوء والتطور. يتم استخدام AIC أو Akaike Information Criterion لاختيار أفضل نموذج لولاية NHEJ ، من بين الثلاثة التي تم اختبارها مقابل متغيرين مستقلين - GS و GR. تم اختبار المتغيرين المستقلين مقابل الخطية المتعددة ، مع عامل تضخم التباين أو VIF = 0.93715 (يفضل VIF & lt 10) ، مما يجعل التحليل موثوقًا به.

كدراسة حالة حيث كان ارتباط كل من GS و GR مع تطور NHEJ بارزًا ، وجدنا مكاسب NHEJ التقليدي في سلف جنسين ينتميان إلى Corynebacteriales -المتفطرة و الوتدية—حيث احتفظ الأول والآخر بخسارة ثانوية للآلة. كشف تحليل إعادة بناء الأسلاف الوراثي عن زيادة في GS في سلف Corynebacteriales ، تليها مكاسب NHEJ. بالرغم ان المتفطرة الاحتفاظ بها NHEJ ، الوتدية فقدت الآلات مع انخفاض في GS. باستخدام تحليل مماثل ، كشف GR المعين لهذه الفئة الفرعية عن زيادة في عدد نسخ الرنا الريباسي في الوتدية (الشكل التكميلي S9 ، المواد التكميلية عبر الإنترنت ، انظر المواد والطرق).


محتويات

على الرغم من أن عملية الانقسام الاختزالي مرتبطة بعملية الانقسام الخلوي الأكثر عمومية للانقسام ، إلا أنها تختلف في ناحيتين مهمتين:

يحدث عادة بين كروماتيدات شقيقة متطابقة ولا ينتج عنها تغيرات جينية

يبدأ الانقسام الاختزالي بخلية ثنائية الصبغيات ، والتي تحتوي على نسختين من كل كروموسوم ، تسمى متجانسات. أولاً ، تخضع الخلية لتكرار الحمض النووي ، لذلك يتكون كل متماثل الآن من كروماتيدات شقيقة متطابقة. ثم تتزاوج كل مجموعة من المتجانسات مع بعضها البعض وتتبادل المعلومات الجينية عن طريق إعادة التركيب المتماثل غالبًا ما يؤدي إلى روابط فيزيائية (عمليات الانتقال) بين المتماثلات. في الانقسام الانتصافي الأول ، يتم فصل المتماثلات لفصل الخلايا الوليدة بواسطة جهاز المغزل. ثم تنتقل الخلايا إلى الانقسام الثاني دون جولة متداخلة من تكرار الحمض النووي. يتم فصل الكروماتيدات الشقيقة لفصل الخلايا الوليدة لإنتاج ما مجموعه أربعة خلايا أحادية العدد.تستخدم إناث الحيوانات تباينًا طفيفًا في هذا النمط وتنتج بويضة كبيرة وجسمين قطبيين صغيرين. بسبب إعادة التركيب ، يمكن أن يتكون الكروماتيد الفردي من مجموعة جديدة من المعلومات الوراثية للأم والأب ، مما يؤدي إلى نسل متميز وراثيًا عن أي من الوالدين. علاوة على ذلك ، يمكن أن تشمل الأمشاج الفردية مجموعة متنوعة من كروماتيدات الأم والأب والكروماتيدات المؤتلفة. يساهم هذا التنوع الجيني الناتج عن التكاثر الجنسي في تباين السمات التي يمكن أن يعمل عليها الانتقاء الطبيعي.

يستخدم الانقسام الاختزالي العديد من الآليات نفسها مثل الانقسام الخيطي ، وهو نوع الانقسام الخلوي الذي تستخدمه حقيقيات النوى لتقسيم خلية واحدة إلى خليتين ابنتيتين متطابقتين. يؤدي الانقسام الاختزالي للفطريات والطلائعيات في بعض النباتات إلى تكوين الأبواغ: خلايا أحادية الصيغة الصبغية يمكن أن تنقسم نباتيًا دون الخضوع للإخصاب. لا تملك بعض حقيقيات النوى ، مثل الروتيفيرات الدائرية ، القدرة على تنفيذ الانقسام الاختزالي واكتسبت القدرة على التكاثر عن طريق التوالد العذري.

لا يحدث الانقسام الاختزالي في العتائق أو البكتيريا ، التي تتكاثر بشكل لاجنسي عن طريق الانشطار الثنائي. ومع ذلك ، فإن العملية "الجنسية" المعروفة باسم النقل الأفقي للجينات تتضمن نقل الحمض النووي من بكتيريا أو أركون إلى أخرى وإعادة تركيب جزيئات الحمض النووي هذه من أصل أبوي مختلف.

تم اكتشاف ووصف الانقسام الاختزالي لأول مرة في بيض قنفذ البحر في عام 1876 من قبل عالم الأحياء الألماني أوسكار هيرتويج. تم وصفه مرة أخرى في عام 1883 ، على مستوى الكروموسومات ، من قبل عالم الحيوان البلجيكي إدوارد فان بينيدن ، في اسكاريس بيض الدودة. ومع ذلك ، لم يتم وصف أهمية الانقسام الاختزالي للتكاثر والميراث إلا في عام 1890 من قبل عالم الأحياء الألماني أوغست وايزمان ، الذي أشار إلى أن تقسيمين للخلايا كان ضروريًا لتحويل خلية ثنائية الصبغيات إلى أربع خلايا أحادية الصيغة الصبغية إذا كان لابد من الحفاظ على عدد الكروموسومات. في عام 1911 ، اكتشف عالم الوراثة الأمريكي توماس هانت مورغان عمليات الانتقال في الانقسام الاختزالي في ذبابة الفاكهة ذبابة الفاكهة سوداء البطن، مما ساعد على إثبات أن الصفات الجينية تنتقل عبر الكروموسومات.

مصطلح "الانقسام الاختزالي" مشتق من الكلمة اليونانية μείωσις ، والتي تعني "التقليل". تم تقديمه إلى علم الأحياء بواسطة J.B. Farmer و J.E.S. Moore في عام 1905 م ، باستخدام التصيير الفردي "maiosis":

نقترح تطبيق المصطلحين Maiosis أو Maiotic stage لتغطية السلسلة الكاملة من التغييرات النووية المدرجة في القسمين اللذين تم تحديدهما على أنهما Heterotype و Homotype بواسطة Flemming. [8]

تم تغيير التهجئة إلى "meiosis" بواسطة Koernicke (1905) وبواسطة Pantel و De Sinety (1906) لاتباع الاصطلاحات المعتادة لترجمة اليونانية. [9]

ينقسم الانقسام الاختزالي إلى الانقسام الاختزالي الأول والانقسام الاختزالي الثاني وينقسمان أيضًا إلى الحركية الأولى والثانية السيتوكينية 1 والحركة الخلوية الثانية على التوالي. الخطوات التحضيرية التي تؤدي إلى الانقسام الاختزالي متطابقة في النمط والاسم للطور البيني لدورة الخلية الانقسامية. [10] يتم تقسيم الطور البيني إلى ثلاث مراحل:

    : في هذه المرحلة النشطة للغاية ، تصنع الخلية مجموعتها الواسعة من البروتينات ، بما في ذلك الإنزيمات والبروتينات الهيكلية التي ستحتاجها للنمو. عمل1، يتكون كل كروموسومات من جزيء خطي واحد من الحمض النووي. : المادة الوراثية تتضاعف كل كروموسومات الخلية لتصبح كروماتيدات شقيقة متطابقة متصلة في مركز مركزي. لا يغير هذا النسخ المتماثل ploidy للخلية لأن رقم centromere يظل كما هو. لم تتكثف الكروماتيدات الشقيقة المتطابقة بعد في الكروموسومات المعبأة بكثافة المرئية بالمجهر الضوئي. سيحدث هذا خلال الطور الأول في الانقسام الاختزالي. : ز2 المرحلة كما رأينا قبل الانقسام الفتيلي غير موجودة في الانقسام الاختزالي. تتوافق الطور الانقباضي بشكل وثيق مع G2 مرحلة دورة الخلية الانقسامية.

يتبع الطور البيني الانقسام الاختزالي الأول ثم الانقسام الاختزالي الثاني. يفصل الانقسام الاختزالي الأول الكروموسومات المتماثلة المكررة ، والتي لا يزال كل منها مكونًا من كروماتيدات شقيقتين ، إلى خليتين ابنتيتين ، مما يقلل عدد الكروموسومات بمقدار النصف. أثناء الانقسام الاختزالي الثاني ، تنفصل الكروماتيدات الشقيقة ويتم فصل كروموسومات الابنة الناتجة إلى أربع خلايا ابنة. بالنسبة للكائنات ثنائية الصبغيات ، تكون الخلايا الوليدة الناتجة عن الانقسام الاختزالي أحادية العدد وتحتوي على نسخة واحدة فقط من كل كروموسوم. في بعض الأنواع ، تدخل الخلايا مرحلة الراحة المعروفة باسم interkinesis بين الانقسام الاختزالي الأول والانقسام الاختزالي الثاني.

ينقسم كل من الانقسام الاختزالي الأول والثاني إلى مراحل أولية ، طورية ، طور طور ، طور نهاية ، مماثلة في الغرض لمراحلها الفرعية المماثلة في دورة الخلية الانقسامية. لذلك ، يشمل الانقسام الاختزالي مراحل الانقسام الاختزالي الأول (الطور الأول ، الطور الأول ، الطور الأول ، الطور الأول) والانقسام الاختزالي الثاني (الطور الثاني ، الطور الثاني ، الطور الثاني ، الطور الثاني).

أثناء الانقسام الاختزالي ، يتم نسخ جينات معينة بدرجة أكبر. [11] [12] بالإضافة إلى التعبير الانتصافي القوي لمرنا الرنا المرسال ، هناك أيضًا عناصر تحكم متعدية (مثل الاستخدام الانتقائي للرنا المرسال المسبق التشكيل) ، والتي تنظم التعبير البروتيني الخاص بمرحلة الانقسام الاختزالي النهائي للجينات أثناء الانقسام الاختزالي. [13] وهكذا ، تحدد كل من عناصر التحكم في النسخ والترجمة إعادة الهيكلة الواسعة للخلايا الانتصافية اللازمة لتنفيذ الانقسام الاختزالي.

الانقسام الاختزالي أنا تحرير

يفصل الانقسام الاختزالي الأول الكروموسومات المتجانسة ، والتي يتم ربطها على شكل رباعي (2 ن ، 4 ج) ، وتنتج خليتين فرديتين (ن كروموسومات ، 23 في البشر) تحتوي كل منهما على أزواج كروماتيد (1 ن ، 2 ج). نظرًا لأنه يتم تقليل التعدد الصبغية من ثنائي الصبغة إلى أحادي الصيغة الصبغية ، يُشار إلى الانقسام الاختزالي الأول باسم a التقسيم الاختزالي. الانقسام الاختزالي الثاني هو القسمة المعادلة مشابه للانقسام الفتيلي ، حيث يتم فصل الكروماتيدات الشقيقة ، مما يؤدي إلى تكوين أربع خلايا ابنة أحادية العدد (1 ن ، 1 ج). [14]

الطور الأول تحرير

المرحلة الأولى هي أطول مرحلة من الانقسام الاختزالي (تستمر 13 يومًا من 14 يومًا في الفئران [15]). أثناء الطور الأول ، يتزاوج الكروموسومات الأمومية والأبوية المتجانسة ، ويتشابك ، ويتبادلان المعلومات الجينية (عن طريق إعادة التركيب المتماثل) ، مما يشكل تقاطعًا واحدًا على الأقل لكل كروموسوم. [16] تصبح عمليات الانتقال هذه مرئية على شكل chiasmata (صيغة الجمع المفرد chiasma). [17] تسهل هذه العملية الاقتران المستقر بين الكروموسومات المتجانسة ، وبالتالي تمكن من الفصل الدقيق للكروموسومات عند الانقسام الانتصافي الأول. تسمى الكروموسومات المزدوجة والمضاعفة ثنائية التكافؤ (كروموسومان) أو رباعي (أربعة كروماتيدات) ، مع وجود كروموسوم واحد من كل والد. يتم تقسيم Prophase I إلى سلسلة من المحطات الفرعية التي تم تسميتها وفقًا لظهور الكروموسومات.

تحرير اللبتوتين

المرحلة الأولى من الطور الأول هي ليبتوتين المرحلة ، والمعروفة أيضًا باسم ليبتونيما، من الكلمات اليونانية التي تعني "خيوط رفيعة". [18]: 27 في هذه المرحلة من الطور الأول ، تصبح الكروموسومات الفردية - يتكون كل منها من كروماتيدات شقيقة متكررة - "فردية" لتشكيل خيوط مرئية داخل النواة. [18]: 27 [19]: 353 تشكل الكروموسومات كل مجموعة خطية من الحلقات التي يتوسطها cohesin ، والعناصر الجانبية للمجمع synaptonemal تشكل "عنصرًا محوريًا" تنبثق منه الحلقات. [20] يبدأ إعادة التركيب في هذه المرحلة عن طريق الإنزيم SPO11 الذي يخلق فواصل حبلا مزدوجة مبرمجة (حوالي 300 لكل انقسام في الفئران). [21] تولد هذه العملية خيوط دنا مفردة مجدولة مغلفة بـ RAD51 و DMC1 والتي تغزو الكروموسومات المتجانسة ، وتشكل جسورًا بين المحاور ، وتؤدي إلى الاقتران / المحاذاة المشتركة للمتجانسات (إلى مسافة

تحرير Zygotene

يتبع Leptotene الزيجوتين المرحلة ، والمعروفة أيضًا باسم زيغونيمامن الكلمات اليونانية التي تعني "الخيوط المزدوجة" ، [18]: 27 والتي تسمى أيضًا في بعض الكائنات الحية مرحلة الباقة بسبب الطريقة التي تتجمع بها التيلوميرات في أحد طرفي النواة. [23] في هذه المرحلة ، تصبح الصبغيات المتجانسة أقرب بكثير (

100 نانومتر) وإقرانًا ثابتًا (عملية تسمى المشبك) بوساطة تركيب العناصر المستعرضة والمركزية للمجمع synaptonemal. [20] يُعتقد أن المشابك تحدث بطريقة تشبه السحاب بدءًا من عقدة إعادة التركيب. تسمى الكروموسومات المزدوجة الكروموسومات ثنائية التكافؤ أو الرباعية.

تحرير Pachytene

ال باتشيتين المرحلة (/ p æ k ɪ t iː n / PAK -i-teen) ، المعروف أيضًا باسم باكينيما، من الكلمات اليونانية التي تعني "الخيوط السميكة". [18]: 27 هي المرحلة التي تتشابك فيها جميع الكروموسومات الجسدية. في هذه المرحلة ، يتم الانتهاء من إعادة التركيب المتماثل ، بما في ذلك التقاطع الكروموسومي (العبور) ، من خلال إصلاح فواصل الجدائل المزدوجة المتكونة في اللبتوتين. [20] يتم إصلاح معظم الفواصل دون تشكيل عمليات الانتقال مما يؤدي إلى تحويل الجينات. [24] ومع ذلك ، فإن مجموعة فرعية من الفواصل (واحدة على الأقل لكل كروموسوم) تشكل عمليات انتقال بين الكروموسومات غير الشقيقة (المتجانسة) مما يؤدي إلى تبادل المعلومات الجينية. [25] ومع ذلك ، فإن الكروموسومات الجنسية ليست متطابقة تمامًا ، وتتبادل المعلومات فقط عبر منطقة صغيرة من التماثل تسمى المنطقة الصبغية الكاذبة. [26] يؤدي تبادل المعلومات بين الكروماتيدات المتجانسة إلى إعادة تجميع المعلومات ، حيث يمتلك كل كروموسوم مجموعة كاملة من المعلومات التي كان يمتلكها من قبل ، ولا توجد فجوات تتشكل نتيجة لهذه العملية. نظرًا لأنه لا يمكن تمييز الكروموسومات في مجمع synaptonemal ، فإن فعل العبور الفعلي لا يمكن إدراكه من خلال مجهر ضوئي عادي ، ولا يمكن رؤية chiasmata حتى المرحلة التالية.

تحرير دبلوتين

أثناء ال دبلوتين المرحلة ، والمعروفة أيضًا باسم دبلوم، من الكلمات اليونانية التي تعني "خيطين" ، [18]: 30 يتفكك المركب synaptonemal ويتم فصل الكروموسومات المتجانسة عن بعضها البعض قليلاً. ومع ذلك ، فإن الكروموسومات المتجانسة لكل ثنائي التكافؤ تظل مرتبطة بإحكام في chiasmata ، وهي المناطق التي حدث فيها العبور. تظل chiasmata على الكروموسومات حتى يتم قطعها عند الانتقال إلى الطور الأول للسماح للكروموسومات المتجانسة بالانتقال إلى أقطاب متقابلة للخلية.

في عملية تكوين البويضات الجنينية البشرية ، تتطور جميع البويضات النامية إلى هذه المرحلة ويتم إيقافها في المرحلة الأولى قبل الولادة. [27] يشار إلى هذه الحالة المعلقة باسم مرحلة الديكتاتين أو تملي. يستمر حتى يتم استئناف الانقسام الاختزالي لتحضير البويضة للإباضة ، والتي تحدث في سن البلوغ أو حتى بعد ذلك.

تحرير دياكينيسيس

تتكثف الكروموسومات بشكل أكبر خلال دياكينيسيس المرحلة ، من الكلمات اليونانية التي تعني "الانتقال من خلال". [18]: 30 هذه هي النقطة الأولى في الانقسام الاختزالي حيث تكون الأجزاء الأربعة للرباعيات مرئية بالفعل. مواقع العبور تتشابك معًا ، متداخلة بشكل فعال ، مما يجعل chiasmata مرئيًا بوضوح. بخلاف هذه الملاحظة ، فإن بقية المرحلة تشبه إلى حد بعيد الطور المبكر للانقسام ، حيث تختفي النوى ، ويتفكك الغشاء النووي إلى حويصلات ، ويبدأ المغزل الانتصافي في التكون.

تحرير تشكيل المغزل الانتصافي

على عكس الخلايا الانقسامية ، لا تحتوي البويضات البشرية والفأرية على الجسيمات المركزية لإنتاج المغزل الانتصافي. في الفئران ، ما يقرب من 80 مركزًا لتنظيم الأنابيب الدقيقة (MTOCs) تشكل كرة في الأوبلازم وتبدأ في نواة الأنابيب الدقيقة التي تصل إلى الكروموسومات ، وتلتصق بالكروموسومات في kinetochore. بمرور الوقت تندمج MTOCs حتى يتشكل قطبان ، مما يولد مغزلًا على شكل برميل. [28] في البويضات البشرية ، يبدأ تنوي الأنبوب الدقيق المغزلي على الكروموسومات ، مكونًا نجمًا يتمدد في النهاية ليحيط بالكروموسومات. [29] ثم تنزلق الكروموسومات على طول الأنابيب الدقيقة باتجاه خط الاستواء للمغزل ، وعند هذه النقطة تشكل الكريات الحركية الصبغية مرفقات نهائية للأنابيب الدقيقة. [30]

الطور الأول الذي أحرره

تتحرك الأزواج المتماثلة معًا على طول لوحة الطور: As الأنابيب الدقيقة الحركية من كلا قطبي المغزل المرتبطين بحركية كل منهما ، تصطف الكروموسومات المتجانسة المقترنة على طول المستوى الاستوائي الذي يشطر المغزل ، بسبب قوى الموازنة المستمرة التي تمارس على الثنائيات التكافؤ بواسطة الأنابيب الدقيقة المنبثقة من حركتي الكروموسومات المتجانسة. يشار إلى هذا المرفق باسم مرفق ثنائي القطب. الأساس المادي للتشكيلة المستقلة للكروموسومات هو الاتجاه العشوائي لكل ثنائي التكافؤ على طول لوحة الطور ، فيما يتعلق بتوجيه الثنائيات الأخرى على طول نفس الخط الاستوائي. [17] يعمل كوهيسين المركب البروتيني على الاحتفاظ بالكروماتيدات الشقيقة معًا من وقت تكرارها حتى الطور. في حالة الانقسام الفتيلي ، تخلق قوة الأنابيب الدقيقة الحركية التي تسحب في اتجاهين متعاكسين توترًا. تستشعر الخلية هذا التوتر ولا تتقدم مع طور الطور حتى تصبح جميع الكروموسومات ثنائية الاتجاه بشكل صحيح. في الانقسام الاختزالي ، يتطلب إنشاء التوتر عادةً تقاطعًا واحدًا على الأقل لكل زوج كروموسوم بالإضافة إلى التماسك بين الكروماتيدات الشقيقة (انظر الفصل الكروموسومي).

طور أنا أحرر

تقصر الأنابيب الدقيقة Kinetochore ، وتسحب الكروموسومات المتجانسة (التي يتكون كل منها من زوج من الكروماتيدات الشقيقة) إلى أقطاب متقابلة. تطول الأنابيب الدقيقة غير الكينية ، مما يدفع الجسيمات المركزية بعيدًا عن بعضها. تستطيل الخلية استعدادًا للانقسام أسفل المركز. [17] على عكس الانقسام الفتيلي ، يتحلل فقط التماسك من أذرع الكروموسوم بينما يظل التماسك المحيط بالسنترومير محميًا ببروتين يسمى Shugoshin (وتعني اليابانية "الروح الحارس") ، ما يمنع الكروماتيدات الشقيقة من الانفصال. [31] هذا يسمح للكروماتيدات الشقيقة بالبقاء معًا بينما يتم فصل المتماثلات.

Telophase أنا تحرير

ينتهي الانقسام الانتصافي الأول بشكل فعال عندما تصل الكروموسومات إلى القطبين. كل خلية ابنة لديها الآن نصف عدد الكروموسومات ولكن كل كروموسوم يتكون من زوج من الكروموسومات. تختفي الأنابيب الدقيقة التي تشكل شبكة المغزل ، ويحيط غشاء نووي جديد بكل مجموعة أحادية الصيغة الصبغية. تتفكك الكروموسومات وتعود إلى الكروماتين. يحدث التحلل الخلوي ، وهو قرص غشاء الخلية في الخلايا الحيوانية أو تكوين جدار الخلية في الخلايا النباتية ، مما يكمل تكوين خليتين ابنتيتين. ومع ذلك ، لا يكتمل التحلل الخلوي بشكل كامل مما يؤدي إلى "جسور السيتوبلازم" التي تمكن السيتوبلازم من المشاركة بين الخلايا الوليدة حتى نهاية الانقسام الاختزالي الثاني. [32] تظل الكروماتيدات الشقيقة متصلة أثناء الطور النهائي الأول.

قد تدخل الخلايا فترة راحة تعرف باسم interkinesis أو interphase II. لا يحدث تكرار للحمض النووي خلال هذه المرحلة.

تحرير الانقسام الاختزالي الثاني

الانقسام الاختزالي الثاني هو التقسيم الانتصافي الثاني ، وعادة ما يتضمن الفصل المتساوي ، أو فصل الكروماتيدات الشقيقة. من الناحية الميكانيكية ، تشبه العملية الانقسام الفتيلي ، على الرغم من اختلاف نتائجها الجينية اختلافًا جوهريًا. والنتيجة النهائية هي إنتاج أربع خلايا أحادية الصيغة الصبغية (ن كروموسومات ، 23 في البشر) من خليتين أحاديتين (مع ن كروموسومات ، كل منها يتكون من كروماتيدات أختين) منتجة في الانقسام الاختزالي الأول. الخطوات الأربع الرئيسية للانقسام الاختزالي الثاني هي: الطور الثاني ، الطور الثاني ، الطور الثاني ، الطور الثاني.

في الطور الثانينرى اختفاء النوى والغلاف النووي مرة أخرى وكذلك تقصير وتكثيف الكروماتيدات. تنتقل الجسيمات المركزية إلى المناطق القطبية وترتب ألياف المغزل للقسم الانتصافي الثاني.

في الطور الثاني، تحتوي السنتروميرات على اثنين من الحركية التي ترتبط بألياف المغزل من الجسيمات المركزية في القطبين المعاكسين. يتم تدوير لوحة الطور الاستوائي الجديدة بمقدار 90 درجة عند مقارنتها بالانقسام الاختزالي I ، عموديًا على اللوحة السابقة. [33]

يتبع ذلك طور الثاني، حيث يتم شق التماسك المركزي المتبقي ، غير المحمي بواسطة Shugoshin بعد الآن ، مما يسمح للكروماتيدات الشقيقة بالفصل. تسمى الآن الكروماتيدات الشقيقة بالكروموسومات الشقيقة لأنها تتحرك نحو أقطاب متعارضة. [31]

تنتهي العملية بـ الطور الثاني، والتي تشبه الطور الأول ، وتتميز بتفكيك وإطالة الكروموسومات وتفكيك المغزل. يتم إعادة تشكيل المغلفات النووية ، وينتج عن الانقسام أو تشكيل لوحة الخلية في النهاية ما مجموعه أربع خلايا ابنة ، كل منها يحتوي على مجموعة أحادية الصبغيات من الكروموسومات.

اكتمل الانقسام الاختزالي الآن وينتهي بأربع خلايا ابنة جديدة.

ال أصل ووظيفة الانقسام الاختزالي ليست مفهومة علميًا جيدًا حاليًا ، وستوفر نظرة ثاقبة لتطور التكاثر الجنسي في حقيقيات النوى. لا يوجد إجماع حالي بين علماء الأحياء حول الأسئلة المتعلقة بكيفية نشوء الجنس في حقيقيات النوى في التطور ، وما هي الوظيفة الأساسية التي يخدمها التكاثر الجنسي ، ولماذا يتم الحفاظ عليها ، نظرًا للتكلفة الأساسية المزدوجة للجنس. من الواضح أنه تطور منذ أكثر من 1.2 مليار سنة ، وأن جميع الأنواع تقريبًا التي تنحدر من الأنواع الأصلية التي تتكاثر جنسيًا لا تزال تتكاثر جنسيًا ، بما في ذلك النباتات والفطريات والحيوانات.

الانقسام الاختزالي هو حدث رئيسي في الدورة الجنسية في حقيقيات النوى. إنها مرحلة من دورة الحياة عندما تنتج الخلية خلايا أحادية العدد (الأمشاج) لكل منها نصف عدد الكروموسومات مثل الخلية الأبوية. اثنين من هذه الأمشاج أحادية العدد ، تنشأ عادة من كائنات فردية مختلفة ، تندمج من خلال عملية الإخصاب ، وبالتالي إكمال الدورة الجنسية.

الانقسام الاختزالي موجود في كل مكان بين حقيقيات النوى. يحدث في الكائنات وحيدة الخلية مثل الخميرة ، وكذلك في الكائنات الحية متعددة الخلايا ، مثل البشر. نشأت حقيقيات النوى من بدائيات النوى منذ أكثر من 2.2 مليار سنة [34] ومن المحتمل أن تكون حقيقيات النوى الأولى كائنات وحيدة الخلية. لفهم الجنس في حقيقيات النوى ، من الضروري أن نفهم (1) كيف نشأ الانقسام الاختزالي في حقيقيات النوى أحادية الخلية ، و (2) وظيفة الانقسام الاختزالي.

تعتبر التوليفات الجديدة من الحمض النووي التي تم إنشاؤها أثناء الانقسام الاختزالي مصدرًا مهمًا للاختلاف الجيني جنبًا إلى جنب مع الطفرات ، مما ينتج عنه توليفات جديدة من الأليلات ، والتي قد تكون مفيدة. يولد الانقسام الاختزالي تنوعًا وراثيًا مشيجًا بطريقتين: (1) قانون التشكيلة المستقلة. التوجه المستقل لأزواج الكروموسوم المتجانسة على طول لوحة الطور الطوري خلال الطور الأول وتوجيه الكروماتيدات الشقيقة في الطور الثاني ، هذا هو الفصل اللاحق بين المتماثلات والكروماتيدات الشقيقة أثناء الطور الأول والثاني ، ويسمح بتوزيع عشوائي ومستقل للكروموسومات لكل منهما خلية الابنة (وفي النهاية إلى الأمشاج) [35] و (2) العبور. ينتج عن التبادل المادي لمناطق الكروموسومات المتجانسة عن طريق إعادة التركيب المتماثل خلال المرحلة الأولى توليفات جديدة من المعلومات الجينية داخل الكروموسومات. [36]

الطور الأول اعتقل تحرير

تولد إناث الثدييات والطيور ولديها جميع البويضات اللازمة للإباضة في المستقبل ، ويتم القبض على هذه البويضات في المرحلة الأولى من الانقسام الاختزالي. [37] في البشر ، على سبيل المثال ، تتكون البويضات بين ثلاثة وأربعة أشهر من الحمل داخل الجنين ، وبالتالي تكون موجودة عند الولادة. خلال هذه المرحلة الأولية ، توقفت عن مرحلة (إملاء) ، والتي قد تستمر لعقود ، توجد أربع نسخ من الجينوم في البويضات. تم اقتراح إيقاف الثواني في مرحلة نسخ الجينوم الأربعة لتوفير التكرار المعلوماتي اللازم لإصلاح الضرر في الحمض النووي للخط الجرثومي.[37] يبدو أن عملية الإصلاح المستخدمة تتضمن إصلاحًا تأشيبًا متماثلًا [37] [38] تتمتع البويضات المحتجزة في المرحلة الأولى بقدرة عالية على الإصلاح الفعال لأضرار الحمض النووي ، خاصةً الانقطاعات المزدوجة الخيطية المستحثة خارجيًا. [38] يبدو أن القدرة على إصلاح الحمض النووي هي آلية مراقبة الجودة الرئيسية في الخط الجرثومي الأنثوي ومحددًا حاسمًا للخصوبة. [38]

في دورات الحياة

يحدث الانقسام الاختزالي في دورات الحياة حقيقية النواة التي تتضمن التكاثر الجنسي ، والتي تتكون من العملية الدورية المستمرة للانقسام الاختزالي والتخصيب. يحدث هذا جنبًا إلى جنب مع الانقسام الطبيعي للخلايا الانقسامية. في الكائنات متعددة الخلايا ، هناك خطوة وسيطة بين الانتقال ثنائي الصيغة الصبغية والأحادية الصبغية حيث ينمو الكائن الحي. في مراحل معينة من دورة الحياة ، تنتج الخلايا الجرثومية الأمشاج. تشكل الخلايا الجسدية جسم الكائن الحي ولا تشارك في إنتاج الأمشاج.

ينتج عن أحداث الانقسام الاختزالي والتخصيب سلسلة من التحولات ذهابًا وإيابًا بين حالات أحادية الصيغة الصبغية ومضاعفة الصيغة الصبغية. يمكن أن تحدث مرحلة الكائن الحي في دورة الحياة إما أثناء الحالة ثنائية الصبغة (دبلوم دورة الحياة) ، خلال الحالة الفردية (هابلونتي دورة الحياة) ، أو كليهما (فرداني دورة الحياة ، حيث توجد مرحلتان مختلفتان من مراحل الكائن الحي ، واحدة خلال الحالة أحادية الصيغة الصبغية والأخرى خلال الحالة ثنائية الصيغة الصبغية). بهذا المعنى ، هناك ثلاثة أنواع من دورات الحياة التي تستخدم التكاثر الجنسي ، متباينة حسب موقع مرحلة (مراحل) الكائن الحي. [ بحاجة لمصدر ]

في ال دورة الحياة المزدوجة (مع الانقسام الاختزالي ما قبل الأمشاج) ، والذي يعد البشر جزءًا منه ، يكون الكائن الحي ثنائي الصبغة ، ينمو من خلية ثنائية الصبغيات تسمى البيضة الملقحة. تخضع الخلايا الجذعية للخط الجرثومي ثنائي الصبغة للكائن الحي للانقسام الاختزالي لتكوين أمشاج أحادية الصبغيات (الحيوانات المنوية للذكور والبويضات للإناث) ، والتي تُخصب لتشكيل الزيجوت. يخضع الزيجوت ثنائي الصبغة لانقسام خلوي متكرر عن طريق الانقسام لينمو في الكائن الحي.

في ال دورة الحياة العشوائية (مع الانقسام الاختزالي اللقحي) ، يكون الكائن الحي أحادي الصيغة الصبغية ، نتج عن تكاثر وتمايز خلية أحادية العدد تسمى المشيمة. يساهم كائنان من الجنس المتعارض في الأمشاج الفردية في تكوين زيجوت ثنائي الصبغة. تخضع البيضة الملقحة للانقسام الاختزالي على الفور ، مما يؤدي إلى تكوين أربع خلايا أحادية العدد. تخضع هذه الخلايا للانقسام الفتيلي لتكوين الكائن الحي. العديد من الفطريات والعديد من البروتوزوا تستخدم دورة الحياة الفردانية. [ بحاجة لمصدر ]

أخيرًا ، في دورة الحياة الفردية (مع الانقسام الاختزالي البسيط أو الوسيط) ، يتناوب الكائن الحي بين حالات أحادية الصيغة الصبغية وثنائية الصبغيات. وبالتالي ، تُعرف هذه الدورة أيضًا باسم تناوب الأجيال. تخضع خلايا الخط الجرثومي للكائن ثنائي الصبغة للانقسام الاختزالي لإنتاج الأبواغ. تتكاثر الأبواغ عن طريق الانقسام ، وتنمو لتصبح كائنًا أحادي الصبغة. ثم تتحد أمشاج الكائن أحادي الصيغة الصبغية مع مشيج كائن حي فردي آخر ، مكونًا البيضة الملقحة. يخضع الزيجوت للانقسام والتمايز المتكرر ليصبح كائنًا ثنائي الصبغة مرة أخرى. يمكن اعتبار دورة الحياة الأحادية الأسنان اندماجًا بين دورات الحياة المزدوجة والتشعبية. [39] [ بحاجة لمصدر ]

في النباتات والحيوانات تحرير

يحدث الانقسام الاختزالي في جميع الحيوانات والنباتات. النتيجة النهائية ، إنتاج الأمشاج بنصف عدد الكروموسومات كالخلية الأم ، هي نفسها ، لكن العملية التفصيلية مختلفة. في الحيوانات ، ينتج الانقسام الاختزالي الأمشاج مباشرة. في النباتات البرية وبعض الطحالب ، هناك تناوب بين الأجيال مثل أن الانقسام الاختزالي في جيل البوغ ثنائي الصبغيات ينتج أبواغ أحادية العدد. تتكاثر هذه الجراثيم عن طريق الانقسام ، وتتطور إلى جيل أحادي الصيغة الصبغية ، والذي يؤدي بعد ذلك إلى ظهور الأمشاج مباشرة (أي بدون مزيد من الانقسام الاختزالي). في كل من الحيوانات والنباتات ، تكون المرحلة النهائية هي اندماج الأمشاج ، واستعادة العدد الأصلي للكروموسومات. [40]

في الثدييات تحرير

في الإناث ، يحدث الانقسام الاختزالي في الخلايا المعروفة باسم البويضات (المفرد: بويضة). تنقسم كل بويضة أولية مرتين في الانقسام الاختزالي ، بشكل غير متساوٍ في كل حالة. ينتج القسم الأول خلية ابنة ، وجسم قطبي أصغر بكثير قد يخضع أو لا يخضع لانقسام ثانٍ. في الانقسام الاختزالي الثاني ، ينتج عن انقسام الخلية البنت جسم قطبي ثان ، وخلية أحادية العدد تتضخم لتصبح بويضة. لذلك ، في الإناث ، ينتج عن كل بويضة أولية تخضع للانقسام الاختزالي بويضة واحدة ناضجة وجسم واحد أو جسمان قطبيان.

لاحظ أن هناك فترات توقف أثناء الانقسام الاختزالي عند الإناث. يتم القبض على البويضات الناضجة في الطور الأول من الانقسام الاختزالي الأول وتبقى نائمة داخل غلاف واقي من الخلايا الجسدية تسمى الجريب. في بداية كل دورة شهرية ، يحفز إفراز هرمون FSH من الغدة النخامية الأمامية عددًا قليلاً من البصيلات لتنضج في عملية تُعرف باسم تكوين الجريبات. خلال هذه العملية ، تستأنف البويضات الناضجة الانقسام الاختزالي وتستمر حتى الطور الثاني من الانقسام الاختزالي الثاني ، حيث يتم إيقافها مرة أخرى قبل الإباضة مباشرة. إذا تم إخصاب هذه البويضات بالحيوانات المنوية ، فسوف تستأنف وتكمل الانقسام الاختزالي. أثناء تكوّن الجريبات عند البشر ، عادة ما تصبح إحدى الجريبات هي المهيمنة بينما يخضع الآخرون لرتق. تحدث عملية الانقسام الاختزالي عند الإناث أثناء تكوين البويضات ، وتختلف عن الانقسام الاختزالي النموذجي من حيث أنها تتميز بفترة طويلة من التوقيف الانتصافي المعروف باسم مرحلة الإملاء ويفتقر إلى مساعدة الجسيمات المركزية. [41] [42]

عند الذكور ، يحدث الانقسام الاختزالي أثناء تكوين الحيوانات المنوية في الأنابيب المنوية للخصيتين. يكون الانقسام الاختزالي أثناء تكوين الحيوانات المنوية خاصًا بنوع من الخلايا يسمى الخلايا المنوية ، والتي ستنضج لاحقًا لتصبح حيوانات منوية. يحدث الانقسام الاختزالي للخلايا الجرثومية البدائية في وقت البلوغ ، متأخراً عن الإناث. تعمل أنسجة الخصية الذكرية على قمع الانقسام الاختزالي عن طريق تحلل حمض الريتينويك ، الذي يُقترح أن يكون محفزًا للانقسام الاختزالي. يتم التغلب على هذا في سن البلوغ عندما تبدأ الخلايا داخل الأنابيب المنوية المسماة خلايا سيرتولي في صنع حمض الريتينويك الخاص بها. يتم تعديل الحساسية لحمض الريتينويك أيضًا عن طريق بروتينات تسمى nanos و DAZL. [43] [44] أظهرت دراسات فقدان الوظيفة الجينية على الإنزيمات المولدة لحمض الريتينويك أن حمض الريتينويك مطلوب بعد الولادة لتحفيز تمايز الحيوانات المنوية الذي ينتج بعد عدة أيام في الخلايا المنوية التي تخضع للانقسام الاختزالي ، ولكن حمض الريتينويك غير مطلوب خلال ذلك الوقت عندما يبدأ الانقسام الاختزالي. [45]

في إناث الثدييات ، يبدأ الانقسام الاختزالي مباشرة بعد هجرة الخلايا الجرثومية البدائية إلى المبيض في الجنين. تشير بعض الدراسات إلى أن حمض الريتينويك المشتق من الكلية البدائية (mesonephros) يحفز الانقسام الاختزالي في المبيض الجنيني وأن أنسجة الخصية الجنينية تكبح الانقسام الاختزالي عن طريق تحلل حمض الريتينويك. [46] ومع ذلك ، فقد أظهرت دراسات فقدان الوظيفة الجينية على الإنزيمات المولدة لحمض الريتينويك أن حمض الريتينويك ليس مطلوبًا لبدء الانقسام الاختزالي الأنثوي الذي يحدث أثناء التطور الجنيني [47] أو الانقسام الاختزالي الذكري الذي يبدأ بعد الولادة. [45]

تحرير السوط

في حين أن غالبية حقيقيات النوى تحتوي على انقسام مزدوج (على الرغم من أنه في بعض الأحيان تشكيلي) ، فإن شكل نادر جدًا ، هو الانقسام الاختزالي أحادي القسم ، يحدث في بعض السوطيات (parabasalids و oxymonads) من أمعاء الصرصور الذي يتغذى بالخشب كريبتوكركوس. [48]

إعادة التركيب بين 23 زوجًا من الكروموسومات البشرية هي المسؤولة عن إعادة توزيع ليس فقط الكروموسومات الفعلية ، ولكن أيضًا أجزاء من كل منها. هناك أيضًا ما يقدر بـ 1.6 ضعف إعادة التركيب في الإناث مقارنة بالذكور. بالإضافة إلى ذلك ، فإن متوسط ​​إعادة التركيب الأنثوي يكون أعلى في السنتروميرات ويكون إعادة التركيب الذكري أعلى عند التيلوميرات. في المتوسط ​​، 1 مليون برميل (1 ميجا بايت) تتوافق مع 1 cMorgan (سم = 1 ٪ تردد إعادة التركيب). [49] وتيرة التداخلات تظل غير مؤكدة. في الخميرة والفأر والإنسان ، تشير التقديرات إلى أن 200 فواصل مزدوجة الجدائل (DSBs) تتشكل لكل خلية انتصافية. ومع ذلك ، فإن مجموعة فرعية فقط من DSBs (

5-30٪ اعتمادًا على الكائن الحي) ، استمر في إنتاج عمليات الانتقال ، [50] والتي من شأنها أن تؤدي فقط إلى 1-2 تقاطعات لكل كروموسوم بشري.

تحرير عدم الفصل

يُطلق على الفصل الطبيعي للكروموسومات في الانقسام الاختزالي الأول أو الكروماتيدات الشقيقة في الانقسام الاختزالي الثاني انفصال. عندما يكون الفصل غير طبيعي ، يطلق عليه عدم الانفصال. ينتج عن هذا إنتاج الأمشاج التي تحتوي إما على عدد كبير جدًا أو قليل جدًا من كروموسوم معين ، وهي آلية شائعة للتثلث الصبغي أو أحادي الصبغي. يمكن أن يحدث عدم الانفصال في الانقسام الاختزالي الأول أو الانقسام الاختزالي الثاني ، أو مراحل التكاثر الخلوي ، أو أثناء الانقسام الفتيلي.

معظم الأجنة البشرية أحادية الصبغي وثلاثية الصيغ غير قابلة للحياة ، ولكن يمكن تحمل بعض اختلالات الصيغة الصبغية ، مثل التثلث الصبغي لأصغر كروموسوم ، 21 كروموسوم. تشمل الحالات الطبية على سبيل المثال لا الحصر:

    - تثلث صبغي للكروموسوم 21 - تثلث صبغي للكروموسوم 13 - تثلث الصبغي 18 - كروموسومات X إضافية في الذكور - أي XXY ، XXXY ، XXXXY ، إلخ. - عدم وجود كروموسوم X واحد في الإناث - أي X0 - كروموسوم X إضافي في الإناث - كروموسوم Y إضافي في الذكور.

يزداد احتمال عدم الانفصال في البويضات البشرية مع زيادة عمر الأم ، [51] ويفترض أن ذلك يرجع إلى فقدان cohesin بمرور الوقت. [52]

من أجل فهم الانقسام الاختزالي ، فإن المقارنة مع الانقسام مفيدة. يوضح الجدول أدناه الاختلافات بين الانقسام الاختزالي والانقسام. [53]

الانقسام الاختزالي الانقسام المتساوي
النتيجة النهائية عادة أربع خلايا ، كل منها نصف عدد الكروموسومات كالوالد خليتان ، لهما نفس عدد الكروموسومات مثل الوالد
وظيفة إنتاج الأمشاج (الخلايا الجنسية) في التكاثر الجنسي لحقيقيات النوى بدورة حياة دبلونت التكاثر الخلوي ، النمو ، الإصلاح ، التكاثر اللاجنسي
أين حصل هذا؟ تقريبًا جميع حقيقيات النوى (الحيوانات والنباتات والفطريات والطلائعيات) [54] [48]
في الغدد التناسلية ، قبل الأمشاج (في دورات الحياة المزدوجة)
بعد الزيجوت (في هابلونتيك)
قبل الجراثيم (في أحادي الأسنان)
جميع الخلايا المتكاثرة في جميع حقيقيات النوى
خطوات الطور الأول ، الطور الأول ، الطور الأول ، الطور الأول ، الطور الأول ،
Prophase II ، Metaphase II ، Anaphase II ، Telophase II
Prophase ، Prometaphase ، Metaphase ، Anaphase ، Telophase
نفس الوالد وراثيا؟ لا نعم
العبور يحدث؟ نعم ، يحدث عادة بين كل زوج من الكروموسومات المتجانسة نادرا جدا
اقتران الكروموسومات المتجانسة؟ نعم لا
يظهر يحدث في Telophase I و Telophase II يحدث في Telophase
القسيم الانقسام لا يحدث في Anaphase I ، ولكنه يحدث في Anaphase II يحدث في الطور

كيف تشرع الخلية في الانقسام الانتصافي في انقسام الخلايا الانتصافية غير معروف جيدًا. يبدو أن عامل تعزيز النضج (MPF) له دور في انقسام بويضة الضفدع. في الفطر S. بومبي. هناك دور لبروتين ربط MeiRNA للدخول إلى انقسام الخلايا الانتصافية. [55]

لقد تم اقتراح أن المنتج الجيني الخميرة CEP1 ، الذي يربط المنطقة المركزية CDE1 ، قد يلعب دورًا في الاقتران الكروموسوم أثناء الانقسام الاختزالي- I. [56]

يتم التوسط في إعادة التركيب العضلي من خلال كسر مزدوج تقطعت به السبل ، والذي يتم تحفيزه بواسطة بروتين Spo11. تلعب Mre11 و Sae2 و Exo1 أيضًا دورًا في الكسر وإعادة التركيب. بعد حدوث الكسر ، تتم عملية إعادة التركيب التي تكون متجانسة عادةً. قد يمر إعادة التركيب إما من خلال مسار تقاطع هوليداي مزدوج (dHJ) أو تلدين حبلا يعتمد على التوليف (SDSA). (الثاني يعطي لمنتج غير متقاطع). [57]

على ما يبدو هناك نقاط تفتيش لانقسام الخلايا الانتصافية أيضًا. في S. pombe ، يُعتقد أن بروتينات Rad و S. pombe Mek1 (مع مجال FHA kinase) و Cdc25 و Cdc2 وعامل غير معروف تشكل نقطة تفتيش. [58]

في تكوين البويضات الفقارية ، الذي يحافظ عليه عامل تثبيط الخلايا (CSF) له دور في التحول إلى الانقسام الاختزالي الثاني. [56]


شاهد الفيديو: أبطال دعوى الملحد الحافظ للقرآن التناقض بين الآيات السيد ميثم الموسوي YouTube (قد 2022).