Как клетки узнают, какими они должны стать в процессе развития организма? Биологическое развитие во многом зависит от пространственных закономерностей: линий, которые в конечном итоге дают начало сегментам, органам или таким отметинам, как полосы и пятна. Несмотря на разнообразие форм, очертаний и структур в животном мире, механизмы, генерирующие эти закономерности строения тела, на удивление похожи у разных видов.
На протяжении десятилетий учёные знают, что важную роль в формировании этих закономерностей играют сети генов, контролирующих другие гены, известные как «регуляторные сети». Однако как эти сети эволюционируют для создания новых закономерностей, изучено меньше.
Этот вопрос исследует Зена Хадживасилиу, руководитель группы в Лаборатории математической и физической биологии Института Фрэнсиса Крика. Её команда стремится разобраться, как одни и те же гены и молекулы создают жизнь во всём её многообразии.
«У нас неполное представление о том, как эволюционируют эти механизмы формирования закономерностей», — говорит Хадживасилиу. «Когда у вида появляется новый тип отметин, например, новое пятно на крыле бабочки, оно не возникает на пустом месте. Оно появляется в результате тонкой перестройки лежащей в основе генетической архитектуры. Но какие мутации делают это возможным? И существуют ли правила, регулирующие, какие новые закономерности возможны, а какие остаются недостижимыми?»
Виртуальная модель эволюции
Последнее исследование лаборатории, опубликованное сегодня в PRX Life, исследует, могут ли определённые типы мутаций в сетях формирования закономерностей ускорять эволюцию новых закономерностей, и приводят ли какие-либо из этих изменений к предсказуемым эволюционным результатам.
Хадживасилиу объясняет, что идея предсказания эволюции обсуждалась биологами и философами на протяжении многих лет.
«Существует классический мысленный эксперимент палеонтолога и эволюционного биолога Стивена Джея Гулда: если бы мы смогли переиграть “ленту жизни”, получили бы мы то же самое разнообразие в животном мире, которое видим сегодня?» — говорит Хадживасилиу. «Для Гулда ответ — нет: казалось бы, незначительные и случайные события в истории подтолкнули нас на эволюционный путь, который вряд ли повторится снова».
Экспериментально ответить на эти вопросы практически невозможно. Реальные эмбрионы сложны, мутации трудно отследить, а эволюция протекает в огромных временных масштабах. Чтобы начать решать эту задачу, Гарри Бут, математик и информатик в лаборатории и первый автор исследования, создал виртуальную версию процесса: компьютерную симуляцию, моделирующую, как небольшие сети генов эволюционируют под действием естественного отбора.
«Наша система моделирует генные сети, которые инструктируют клетки принимать определённое решение в зависимости от их положения в ткани», — говорит Бут. «Небольшие изменения в этих сетях могут привести к большим различиям в пространственных закономерностях, которые они создают».
Результаты компьютерного моделирования
Используя компьютерную симуляцию, Бут и Хадживасилиу смогли выявить правила, касающиеся типов мутаций, которые имеют наибольшее значение. Корректировка существующей границы — например, смещение начала или конца полосы — требовала лишь небольших изменений в силе существующих взаимодействий генов. Но создание новых границ было гораздо сложнее. Обычно это требовало одновременных множественных изменений: например, добавления совершенно новых регуляторных связей и одновременного изменения роли гена с активации на ингибирование.
Бут резюмирует: «Короче говоря, точная настройка — это просто, но для настоящих инноваций требуется более серьёзная встряска сети».
Что касается «ленты жизни» Гулда, Бут применил к этому вопросу новый подход. Используя массивный набор данных об эволюционных траекториях, он обучил модель машинного обучения, которая могла прогнозировать, к какому сетевому дизайну стремится траектория. Удивительно, но оказалось, что некоторые аспекты эволюции можно предсказать.
«История действительно оставляет свой след», — заключает он. «Мы обнаружили, что определённые мутации радикально меняют прогнозируемый эволюционный результат. Это говорит о том, что мутация вводит развилку на дороге в начале эволюционного пути, которая, несмотря на присущую эволюции случайность, надёжно перенаправляет эволюцию к определённому пункту назначения».
Этот вывод подтверждает гипотезу о том, что случайные события в истории формируют будущее эволюции вида. Как говорит Хадживасилиу: «Модель продвигает нас в объяснении того, как небольшие, казалось бы, незначительные события в эволюционной истории могут оказывать долгосрочное влияние на развитие и разнообразие форм животных».
А что дальше? Бут объясняет, что они надеются уловить сигналы принципов, которые они выявили в своём виртуальном эволюционном эксперименте, в генетических данных таких организмов, как плодовые мушки.
«Мы заложили основу для некоторых действительно интересных экспериментов, теперь, когда мы знаем немного больше о типах эволюционных процессов, необходимых для эволюции этих сетей, и о том, как они могут создавать новые закономерности», — заключает он.
Другие новости по теме
- Как разные сообщения могут мотивировать людей предотвращать столкновения птиц со стёклами
- От пива до полезных жиров и лекарств
- Могут ли вертикальные фермы обеспечить устойчивое питание в Великобритании? Новое исследование оценивает климатические затраты и выгоды
- Новое исследование проливает свет на влияние стресса на детёнышей ящериц
- Учёные раскрыли, как клеточные рецепторы запускают воспаление и сенсорные изменения
- Сборка генома эталонного качества создана для широко используемой клеточной линии человека RPE-1
- Обнаружение скрытых мультиплетов для улучшения планирования экспериментов с отдельными клетками
- ДНК-метабарокдинг раскрывает избирательный подход древесных крыс к питанию токсичными растениями
- Переход на постоянное стандартное время может быть полезнее для здоровья
- Леса из водорослей келп связаны с местными пляжными экосистемами, показывает исследование
Другие новости на сайте
- Почвы тропических лесов могут усилить изменение климата по мере потепления Земли
- Как разработать законы масштабирования для эффективного обучения больших языковых моделей и оптимизации бюджета
- ⚙️🎮 Warhammer 40,000: Mechanicus II — Cиквел, улучшенный по всем фронтам
- 🎰 Как сорвать крупный куш в онлайн-слотах: краткий гайд
- 🎮🚀 Три новинки добавят в Xbox Game Pass Core в октябре!
- На заводе в Дингольфинге выпущено 500 000 электрифицированных автомобилей BMW
- Тысячелетняя история слова «bitch»
- Мониторинг накопления отложений в подводных туннелях мостов с помощью мюонов высокой энергии
- Полёт по трёхмерной карте Млечного Пути от Gaia, показывающей звёздные питомники
- Компании несут моральную ответственность за противостояние автократам.