Презентация на тему "Геномика:экспериментальные и теоретические аспекты"

Содержание

• 
  Слайд 1

  Геномика:экспериментальные и теоретические аспекты

• 
  Слайд 2

  Новые и не очень новые области биологической науки

• 
  Слайд 3

  Разделы геномики

  структурная геномика – содержание и организация геномной информации функциональная геномика – реализация информации, записанной в геноме, от гена – к признаку сравнительная геномика – сравнительные исследования организации геномов разных организмов,анализ эволюции геномов

• 
  Слайд 4

  Структурная геномика: задачи

  TCACGTACCA AAGCAACGTC GCGACGCCGT CGGGCTCGGG CAAGTCGCTG TGGTCGGTCG GGAAGACCTG GGTGGCGGCC TGAAGGCGAT CTTCACGTTG GAAAGCGGCT TCAACATCGG TAACGGCCGC TTCAACAACG GTGGCGGCAT CCTTCTGGAC CCACCGCCGG ACTTCCGCTA GAAGTGCAAC CTTTCGCCGA AGTTGTAGCC ATTGCCGGCG AAGTTGTTGC CACCGCCGTA GTACCAAAGCAACGTCGCGACGCCGTCGGGCTCGGGCAAGTCGCTGTGGTCGGTCGGCGCCGGCGTCGACCAAAGCCGTTTCGGTCTCACGTACCAAAGCAACGTCGCGACGCCGTCGG Read What? Where?

• 
  Слайд 5
  

  Идеал: получение последовательности нуклеотидов (сиквенс от англ. sequence), которая представляла бы геном полностью, с первого нуклеотида до последнего; Выявление всех структурных элементов сиквенса: открытых рамок считывания (ORF), кодирующих последовательностей (CDS), регуляторных сигналов, repeat-последовательностей и т.д. и т.п.; Определения порядка расположения структурных элементов на тотальном сиквенсе – построение комплексной физической и генетической карты генома

• 
  Слайд 6
  

  Структурная геномика: предварительное физическое и генетическое картирование

• 
  Слайд 7
  
• 
  Слайд 8
  
• 
  Слайд 9
  

  Рестриктазы - инструмент анатомирования генома Арбер, Смит, 1970 Рестриктазы (рестрикционные эндонуклеазы) -ферменты бактериального происхождения специфически расщепляющие молекулу ДНК в сайте с определенной короткой последовательностью нуклеотидов Сайт рестрикции - место, распознаваемое рестриктазой (4-8 п.н.). Палиндром Роль в бактериальных клетках - расщепление чужеродной (вирусной ДНК) рестриктаза/метилаза «Липкие» концы - короткие одноцепочечные концы двухцепочечных молекул ДНК, комплиментарные друг другу Частота встречаемости сайтов рестрикции - (1/4)n, где n - длина сайта узнавания Сайты узнавания из 4 п.н. Встречаются в среднем один раз на 256 п.н., из 6 п.н. - 1 на 4096 п.н. Из 8 п.н. - 1 на 65500 п.н. Мелкощепящие и крупнощепящие рестриктазы

• 
  Слайд 10
  

  Технология рекомбинантных молекул ДНК Рекомбинантная молекула ДНК - молекула, содержащая генетический материал разного происхождения Плазмида - автономно реплицирующаяся внехромосомная кольцевая молекула ДНК (существующая как правило в бактериальной клетке) Несут гены устойчивости к антибиотикам Несущественны в неселктивных усл. Некоторые способны к интеграции в геном Вектор - рекомбинантная молекула ДНК на основе самореплицирующейся молекулы, в которую встроен фрагмент чужеродной (клонируемой) ДНК Типы векторов для клонирования: Плазмиды (вставка до 5 т.п.н.) Космиды (векторы на основе фага лямбда, вставка до 50 т.п.н.) YAC (yeast artificial chromosome) - искусственная хромосома дрожжей (до 1000 т.п.н.) BAC (bacterial artificial chromosome) - искусственная бактериальная хромосома PAC (P-1 artificial chromosome) - искусственная хромосома фага P-1)

• 
  Слайд 11
  

  Клонирование ДНК 1. Рестрикция клонируемой ДНК и вектора том же ферментом рестрикции 2. Инкубация вектора и фрагментов клонируемой ДНК и создание рекомбинантных молекул ДНК 3. Введение рекомбинантных векторов в бактериальную или дрожжевую клетку 4. Отбор клеток, несущих рекомбинантные молекулы от нетнесущих - рост на селективных средах 5. Рост культуры клеток, несущих рекомбинантные векторы со вставками клонируемой ДНК - клонирование (размножение) фрагментов ДНК Клонирование - процесс получения генетически идентичной группы клеток (клона) из одной первоначальной клетки. Клонирование ДНК - процесс получения множества идентичных копий фрагмента ДНК или гена

• 
  Слайд 12
  

  Библиотеки фрагментов ДНК Библиотека ДНК - набор клонированных фрагментов ДНК. Существующая в виде культуры клеток, несущих рекомбинантые векторы (набора клонов) Библиотека геномной ДНК Библиотека кДНК Библитека геномной ДНК - набор клонов, в которых представлены все фрагменты ДНК генома или его определенного участка Библиотека кДНК - набор клонов, в которых представлены только кодирующие участки генома кДНК - ДНК - копия мРНК (кодирующей части генома)

• 
  Слайд 13
  

  Подходы к физическому картированию: картирование «сверху вниз» и «снизу вверх» Контиг (контига) - группа перекрывающихся клонов, охватывающих протяженный участок генома

• 
  Слайд 14
  

  Типы геномных карт

• 
  Слайд 15
  

  Структурная геномика: предварительное физическое и генетическое картирование

• 
  Слайд 16
  
• 
  Слайд 17
  
• 
  Слайд 18
  
• 
  Слайд 19
  
• 
  Слайд 20
  
• 
  Слайд 21
  
• 
  Слайд 22
  
• 
  Слайд 23
  
• 
  Слайд 24
  
• 
  Слайд 25

  Структурная геномика: собственно секвенирование

• 
  Слайд 26
  
• 
  Слайд 27
  
• 
  Слайд 28
  

  28 БиблиотекафрагментовоцДНК, послефрагментациигеномной ДНК ОднамолекулаоцДНКнаоднучастицу амплификацияприпомощиэмульсионной ПЦР этоймолекулы ДНК Независимоесеквенированиефрагментов ДНК накаждойчастице в лункахпланшета Одначастица = прочтениеодногофрагмента ДНК в настоящеевремядо 400 п.н.

• 
  Слайд 29
  

  - Компактность и простотасистемы - Высокаяскоростьсеквенирования (до 1 Gb (35Mb) обработанныхоснованийза 10-12 часов) - Большаядлинасеквенируемыхфрагментов (400 п.н. и до 1100 к 2011г.) Точностьпрочтенияфрагмента >99,99% - Заменастадииклонированиясеквенируемыхфрагментовнаамплификациюпозволяетпроводитьколичественноесравнениеихпредставленности в образцах Легкостьобработки «сырой» информации

• 
  Слайд 30
  

  Структурная геномика: секвенирование предварительно картированных клонированных фрагментов и сборка контига

  Contiguity – примыкание, смежность YAC – Yeast Artifical Chromosome BAC – Bacterial Artifical Chromosome

• 
  Слайд 31
  

  Структурная геномика: секвенирование shotgun-клонированных фрагментов и сборка контига

  Whole Genome Shotgun Sequence

• 
  Слайд 32

  Распознавание генов

  Поиск открытых рамок считывания Использование статистики (отличия белок-кодирующих и некодирующих областей) Идентификация начал генов – участки связывания рибосом (прокариоты) Экзон-интронная структура (эукариоты) Сравнения с известными генами Геномные сравнения

• 
  Слайд 33

  Картирование геномов

• 
  Слайд 34

  Human Genome Project: Summary

  В результате проделанной работы вышло две статьи: статья Вентера в журнале Science и статья Лэндера – лидера мирового сообщества - в журнале Nature. Проект генома человека начат в 1990 г. Первая (черновая) версия последовательности нуклеотидов была закончена в 2000г. Конечная версия, которая больше не будет совершенствоваться (названная Build35) - закончена в 2004 г. Последняя версия последовательности содержит 2,85 миллиардов пар нуклеотидов с 341 брешью, то есть в этих местах по каким-то причинам секвенировать геномную ДНК не удалось. Сиквенс покрывает около 99% той части генома человека, которая представлена в некомпактизированной   форме – эухроматине. Аккуратность сиквенса в конечной версии – 1 ошибка на 100 тысяч позиций. Секвенировать весь геном с большей точностью уже никто не будет. Предсказанное число генов у человека  теперь 20-25 тысяч, что немного меньше, чем предсказывалось раньше.    Кроме данных о последовательности нуклеотидов геномной ДНК человека (референтная последовательность) созданы также базы данных: 1) БД последовательностей нуклеотидов транскрибируемых участков ДНК (EST database, EST = Expressed Sequence Tags), которая характеризует не геномную ДНК, а то, транскрибировалось с ДНК. 2) БД полиморфизмов по нуклеотидным заменам последовательностей ДНК человека от референтной последовательности (SNP database, SNP = Single Nucleotide Polymorphism)

• 
  Слайд 35

  Функциональная геномика: задачи

  Why? How?

• 
  Слайд 36
  

  Идеал: Понять, как транскрибируются и транслируются последовательности генома; Идентифицировать конечные продукты трансляции кодирующих последовательностей и обозначить их функциональную роль; Выявить регуляторные механизмы экспрессии генов; Обозначить функциональные группы генов, экспрессия которых ассоциирована с тем или иным физиологическим состоянием организма

• 
  Слайд 37

  Функциональная аннотация генома

  Ферменты Метаболизм (катаболизм, анаболизм) Биосинтез макромолекул Транспортеры Регуляторы Рецепторы Белки сигнальных каскадов Факторы транскрипции и т.п. Структурные и «вспомогательные» белки Цитоскелет, движение, деление Межклеточные взаимодействия (рецепторы) Шапероны и т.д. Результатом функциональной аннотации генома должна быть более или менее детальная функциональная характеристика предполагаемых продуктов отдельных CDS. Например, отнесение формально транслированной аминокислотной последовательности к той или иной функциональной группе протеинов:

• 
  Слайд 38

  Функциональная геномика: основные экспериментальные методы

• 
  Слайд 39

  Функциональная геномика:классический генетический анализ

• 
  Слайд 40

  Функциональная геномика:транскрипционный анализ (транскриптомика)

• 
  Слайд 41

  Типы ПЦР с учетом результатов в режиме реального времени

  - сприменением интеркалирующих флуоресцентных агентов, таких как SYBR Green I - сиспользование меченых флуоресцентными метками олигонуклеотидных зондов, комплиментарных участку ПЦР-продукта TaqMan assay Molecular Beacons Scorpion primers Light Cycler

• 
  Слайд 42

  Окраска интеркалирующим красителем SYBR Green I

• 
  Слайд 43

  TaqMan Assay

  Структура Taq-полимеразы

• 
  Слайд 44
  

  5’-нуклеазная активность Taq-полимеразы

• 
  Слайд 45
  
• 
  Слайд 46

  Molecular Beacons

• 
  Слайд 47
  
• 
  Слайд 48

  Light Cycler

  Принцип FRET – fluorescence resonance energy transfer

• 
  Слайд 49

  Результаты ПЦР в режиме реального времени

  1х105 1х104 1х103

• 
  Слайд 50

  Молекулярно-генетические средства индикации

  Rotor-Gene™ - Real-Time термоциклер роторного типа

• 
  Слайд 51
  

  Новые возможности технологии ПЦР «в режиме реального времени» с использованием прибора Rotor-Gene 6000

  Качественная и количественная ПЦР Выявление точечных мутаций NASBA-Real-Time + – Детекция по конечной точке

• 
  Слайд 52

  Функциональная геномика:транскрипционный анализ (транскриптомика)

• 
  Слайд 53

  Функциональная геномика:

• 
  Слайд 54
  
• 
  Слайд 55
  
• 
  Слайд 56
  
• 
  Слайд 57
  
• 
  Слайд 58

  Функциональная геномика:транскрипционный анализ (транскриптомика)

• 
  Слайд 59

  Функциональная геномика:белковый анализ (протеомика)

• 
  Слайд 60
  
• 
  Слайд 61
  

  MALDI - matrix assisted laser desorption/ ionizationлазерная десорбция и ионизация в присутствии вспомогательного вещества - матрицы

  МАТРИЦА: * Поглощает энегрию лазерного излучения, “вскипая”, увлекает в газовую фазу молекулы анализируемого вещества * Способствует ионизации Матрицы для УФ лазера (336нм) Лазер: 2нс, 50-300 мкДж/имп , 50мкм Анализируемое вещество (раствор 10-4 -10-8 М,

• 
  Слайд 62
  

  Пример MALDI масс-спектра:триптический гидролизат фрагмента белка М1 вируса гриппа

  MLLTQVQTYVLSIIPSGPLKAEIAQRLEDVFAGKNTDLEVLMEWLKTRPILSPLTKGILGFVFTLTVPSERGLQRRRFVQNALNGNGDPNNMDKAVKLYRKLKREITFHGAKEISLSYSAGALASCMGLIYNRMGAVTTEVAFGLVCATCEQIADSQHRSHRQMVTTTNPLIRHENRMVLASTTAKAMEQMAGSSEQAAEAMEVASQARQMVQAMRTIGTHPSSSAGLKNDLLENLQAYQKRMGVQMQRFK

• 
  Слайд 63

  Функциональная геномика:белковый анализ (протеомика)

• 
  Слайд 64
  
• 
  Слайд 65

  Биоинформатика

• 
  Слайд 66

  Что такое биоинформатика?

  Исследование информационных процессов в биологических системах (клетках, органах, организме, популяции). Изучение и внедрение в компьютерную науку «биологических» методов анализа информации (нейросетей, генетических алгоритмов, нечеткой логики и др.). Применение компьютерных методов для решения биологических задач. Телепатия, парапсихология, информационные поля и т.п. ?

• 
  Слайд 67
  

  Что такое биоинформатика? Применение компьютерных методов для решения биологических задач

• 
  Слайд 68
  

  Биоинформатикаи её связи с другими дисциплинами Биоинформатика(компьютерная молекулярная биология) Молекулярная биология Информатика(в том числе теория алгоритмов) Теория вероятностейи математическая статистика

• 
  Слайд 69

  Основные объекты современной биоинформатики

  Последовательности нуклеиновых кислот Последовательности белков Пространственные структуры макромолекул (белков, ДНК и РНК) и их комплексов (друг с другом и с малыми молекулами)

• 
  Слайд 70
  

  Биоинформатика как область науки зарождалась в 1976-1978 годах, окончательно оформилась в 1980 году со специальным выпуском журнала «Nucleic Acid Research» (NAR). Биоинформатика включает в себя: базы данных, в которых хранится биологическая информация набор инструментов для анализа тех данных, которые лежат в таких базах правильное применение компьютерных методов для правильного решения биологических задач

• 
  Слайд 71

  Пионеры биоинформатики

  Лайнус Полинг 1962 Zuckerkandl, E., and L. Pauling. 1962. Molecular disease, evolution, and genic heterogeneity. Horizons in Biochemistry, Academic Press, New York, 189-225. Zuckerkandl, E., and L. Pauling. 1965. Evolutionary divergence and convergence in proteins. Evolving Genes and Proteins, Academic Press, New York, 97-166. Анализ аминокислотных последовательностей глобинов нескольких позвоночных Гипотеза молекулярных часов

• 
  Слайд 72
  

  Маргарет Дейхофф Однобуквенный код аминокислот A,C,D,E,F,G,H… Матрицы аминокислотных замен PAM (Point Accepted Mutation) 1965 Атлас последовательностей белков и их структур (1965)

• 
  Слайд 73

  Первый “банк данных”

  Атлас белковых последовательностей и их структур 1965-1978 Первая версия атласа содержала описание 65 (!)последовательностей белков

• 
  Слайд 74
  
• 
  Слайд 75
  
• 
  Слайд 76
  
• 
  Слайд 77
  
• 
  Слайд 78

  Основные биоинформационные базы данных (БД)

  Архивные БД GeneBank & EMBL –первичные нуклеотидные последовательности PDB – пространственные структуры белков Курируемые БД Swiss- Prot – наиболее качественная база данных, содержащая аминокислотные последовательности белков KEGG – информация о метаболизме (карты метаболических путей) COG – информация об ортологичных генах Производные БД SCOP – База данных структурной классификации белков (описывается структура белков) PFAM – База данных по семействам белков GO (Gene Ontology) – Классификация генов (попытка создания набора терминов, упорядочивания терминологии, чтобы один ген не назывался по разному, и чтобы разным генам не давали одинаковые названия) ProDom – белковые домены AsMamDB – альтернативный сплайсинг у млекопитающих Интегрированные БД NCBI Entrez – доступ к информации о нуклеотидных и аминокислотных последовательностях и структурах EMBL-EBI - доступ к информации о нуклеотидных и аминокислотных последовательностях и структурах Многочисленные БД по геномным проектам

• 
  Слайд 79
  
• 
  Слайд 80

  GenBank — архивная база данных

  Один эксперимент — один документ Зачем в документе GenBank’а описательная часть? 1) чтобы пользователь банка мог найти интересующую его последовательность; 2) для хранения дополнительной информации (откуда ДНК, кто проводил эксперимент по секвенированию, биологическая роль данной последовательности и т.д.)

• 
  Слайд 81

  Структура документа GeneBank

  Описание Последовательность

• 
  Слайд 82

  Поля БД GeneBank

  Определение Локус Идентификатор Источник (организм) Публикация / авторы Аннотационные поля размер последовательности организм тип ДНК продукт аминокислотная последовательность Нуклеотидная последовательность

• 
  Слайд 83

  Поиск (search engine)

• 
  Слайд 84
  
• 
  Слайд 85
  
• 
  Слайд 86
  
• 
  Слайд 87
  
• 
  Слайд 88
  
• 
  Слайд 89
  
• 
  Слайд 90
  
• 
  Слайд 91
  
• 
  Слайд 92
  
• 
  Слайд 93
  
• 
  Слайд 94
  
• 
  Слайд 95
  
• 
  Слайд 96
  
• 
  Слайд 97
  
• 
  Слайд 98
  
• 
  Слайд 99
  
• 
  Слайд 100
  
• 
  Слайд 101
  
• 
  Слайд 102
  
• 
  Слайд 103
  
• 
  Слайд 104
  

  BLAST – Basic Local Alignment Search Tool

• 
  Слайд 105
  

  Модификации BLAST: BLASTp (выравнивание аминокислотных последовательностей) BLASTn (выравнивание нуклеотидных последовательностей) BLASTx (выравнивание всех возможных транслятов нуклеотидной последовательности против банка аминокислотных последовательностей) TBLASTx (выравнивание всех возможных транслятов нуклеотидной последовательности против всех транслятов банка нуклеотидных последовательностей)

• 
  Слайд 106
  

  BLAST на NCBI

• 
  Слайд 107
  
• 
  Слайд 108

  Распознавание генов

  Поиск открытых рамок считывания Использование статистики (отличия белок-кодирующих и некодирующих областей) Идентификация начал генов – участки связывания рибосом (прокариоты) Экзон-интронная структура (эукариоты) Сравнения с известными генами Геномные сравнения

• 
  Слайд 109

  Поиск открытых рамок в заданной последова-тельности

• 
  Слайд 110
  

  Биоинформатика Теория эволюции Молекулярная эволюция (молекулярная филогенетика)

• 
  Слайд 111

  Молекулярная филогенетика

  изучение филогенеза и эволюции путем анализа нуклеотидных и аминокислотных последовательностей

• 
  Слайд 112

  Основные этапы биоинформатического анализа молекулярной эволюции

  Выбор последовательностей и их выравнивание Построение/выбор эволюционной модели Реконструкция эволюции реконструкция филогенетического дерева оценка силы давления и направления отбора сравнение скоростей эволюции ... Оценка статистической значимости реконструкции ?

• 
  Слайд 113
  
• 
  Слайд 114
  
• 
  Слайд 115
  
• 
  Слайд 116

  Программное обеспечение - Биоинформатика

• 
  Слайд 117
  
• 
  Слайд 118
  

  Систематика современного человека КлассМлекопитающие ОтрядPrimates (приматы) ПодотрядAnthropoidea (Высшие человекоподобные) СекцияCatarrhini(Узконосые) Надсемейство Cercopithecoidea (Гоминдоиды) Семейство Hominidae (Гоминиды, человекообразные) Род Homo (Человек) Вид Homo sapiens (Человек разумный) Подвид (вид)Homo sapiens sapiens

• 
  Слайд 119
  

  Родословная современного человека Эволюция семейства гоминид: 5 млн лет

• 
  Слайд 120
  

  Ardipithecus ramidus 4.3 - 4.5 млн. лет назад Эфиопия Первый прямоходящий (Силеши Симоу, 2004) A. kadabba – 5.2 – 5.8 млн

• 
  Слайд 121
  

  Australopithecus anamensis Кения, 1994, Мив Лики Возраст: 3.8 - 4.2 млн лет Двуногий, 120 см, 35-55 кг Зубы, челюсти и череп сходны с совр. Человекообразными Обезъянами, главное отличие - двуногость (с) Geo, Музей г. Дармштадт, Германия

• 
  Слайд 122
  

  Australopithecus afarensis 1950-e, 1970-e – полный скелет, Луис Лики («Люси») Возраст: 2.9 – 3.7. млн лет 150 см, 30-70 кг, объем черепа 430 см3 «обезьяньи» признаки черепа, зубов

• 
  Слайд 123
  

  Australopithecus africanus 1924, Южная Африка, Раймонд Дарт Возраст: 2 – 3 млн лет 140 см, 30-60 кг Более округлый череп и больший объем мозга Охотник на павианов? (Дарт) – жертва (Брейн) Разнообразная животная и растительная пища

• 
  Слайд 124
  

  Paranthropus («окололюди») P. aethiopicus - 2.7 млн P. robustus - 2.0 – 1.5 млн P. boisei - 2.4 – 1.1 млн 1954, Восточная Африка, Мив Лики 140 си, 40-80 кг, объем мозга 530 см3 Грубая растительная пища (зубы) Примитивные костяные орудия (термитники)

• 
  Слайд 125
  

  Homo rudolfensis 1972, Кения (озеро Рудольф), Ричард Лики Возраст: 2.5 – 1.8 млн 155 см, объем мозга 775 см3

• 
  Слайд 126
  

  Homo habilis 1960, Танзания, пещера Олдувай, Джонатан Лики Возраст: 2.1 – 1.5 млн 145 см, 40 кг, объем мозга 500-800 см3 Примитивные каменные орудия – рубила из крупной гальки

• 
  Слайд 127
  

  Homo erectus 1891, о. Ява (питекантроп), Ктай (синантроп) Возраст: 1.2 млн – 40 тыс лет назад (Китай – 100 тыс, Ява – 40 тыс. лет) Homo ergaster – 1.9 – 1.6 млн 165 см, 65 кг, объем мозга 750 – 1250 см3 Скелет напоминал скелет современного человека Выход из Африки и заселение Евразии (южная Азия) Пользовался огнем (1 млн лет) «Продвинутые» орудия – обюдоострые рубила Каннибализм (расщепленные вдоль кости) Ранние орудия Поздние орудия

• 
  Слайд 128
  

  Homo sapiens neanderthalensis 1856, долина Неандерталь Возраст: 250 – 29 тыс. лет 160 см, до 80 кг, мозг 1200 – 1570 см3 Отличия от совр чел: более мощнное строение тела, массивные кости, Выпуклые надбровные дуги Населял Европу и Зап. Азию (от Испании до Ср. Азии) Примитивная речь, зачатки религии и искусства, ритуалы погребения Развитые орудия: рубила, отщепы, деревянные копья с каменными Наконечниками; охота, огонь, распространен каннибализм Homo sapienssapiens – современный человек

• 
  Слайд 129
  

  Модели происхождения современного человека: моноцентризм и полицентризм Модель недавнего африканского происхождения (модель “садов Эдема”, “Ноева ковчега”, “митохондриальной Евы”) Модель мультирегиональной эволюции (гибридизационная модель, модель региональной преемственности) Franz Weidenreich, 1943 Milton Wolpoff, Alan Thorne Генетические доказательства 1) коалесценция эволюционных деревьев для генов и популяций; 2) генетическое разнообразие внутри популяций; 3) межпопуляционное генетическое разнообразие; 4) генетическая демография древних популяций; 5) сравнение ДНК современного человека и неандертальца

• 
  Слайд 130
  

  Генетическое расстояния и генетические деревья Частоты аллеля p Ген X Ген Y Ген Z Популяция А. 0.1 0.4 0.0 Популяция В. 0.2 0.3 0.1 Популяция С 0.5 0.1 0.2 Средняя разница в частотах генов между популяциями A-B (|0.1-0.2| + |0.4-0.3| + |0.0-0.1|)/3 = 0.1 A-C (|0.1-0.5| + |0.4-0.1| + |0.0-0.2|)/3 = 0.3 B-C (|0.2-0.5| + |0.3-0.1| + |0.0-0.2|)/3 = 0.2 Генетическое расстояние между популяциями - функция от различий по частотам аллелей между этими популяциями Метод объединения «ближайших соседей» Длина ветвей на древе пропорциональна генетическим расстояниям между популяциями

• 
  Слайд 131
  

  Эволюционные деревья последовательностей ДНК и теория коалесценции a A T A A C G b A C A A C G c A T A G C G d A T A G C C e A T G G C G f A C G G C G Коалесценция (coalescence) - схождение последовательностей к общему предку Вероятность для 2 последовательностей, взятых из выборки численностью N иметь общего предка в предыдущем поколении (t=1) равна 1/2N, поскольку имеется 2N последовательностей (диплоидный локус) и одна и та же последовательность может быть собрана дважды вероятность не иметь общего предка равна 1 - 1/2N Вероятность иметь ОП 2 поколения назад равна (1-1/2N) (1/2N) Вероятность иметь ОП t поколений назад равна Время коалесценции (число пколений t) обратно пропорционально вероятности, т.е. равно 2N Метод максимальной экономии числа мутационных шагов на древе длина ветвей пропорциональна числу мутаций

• 
  Слайд 132
  

  1 2 3 4 5 i1 i2 i3 i4 4 lin 3 lin 2 lin 1 lin n-1 coalescences вер. длина ветви (t) Li1=5x4/4N= 5/N N/5 Li2=4x3/4N= 3/N N/3 Li3=3x2/4N=3/2N 2N/3 Li4=2x1/4N=1/2N 2N 16N/5 Вероятность коалесценции m линиджей за поколение Время схождения m последовательностей к одному общему предку равно 4N(1-1/m)  4N (для диплоидного локуса если нет рекомбинации!). Для Х-хромосомы - 3N, для Y-хромосомы и мтДНК - N настоящее t0 Наименее древний общий предок MRCA - most recent common ancestor

• 
  Слайд 133
  

  мтДНК и Y-хромосома

• 
  Слайд 134
  

  Происхождение человека: колесценция деревьев мтДНК и Y-хромосомы Ребекка Канн, Марк Стоункинг, Ала Уилсон, 1987 Гипотеза «митохондриальной Евы» 133 последовательности мтДНК у африканцев и неафриканцев внешний корень - мтДНК шимпанзе TMRCA = 140-290 тыс. лет Африка Европа Азия Индостан 140-290 тыс. лет (Cann et al., 1987) 166-249 тыс. лет (Vigilant et al., 1991) 298 тыс. лет (Ruvolo et al., 1993) 143 тыс. лет (Horai et al., 1995) 137 тыс. лет (Stoneking et al., 1992) Разнообразие вариантов мтДНК в популяциях других регионов - лишь фракция разнообразия африканских линий мтДНК

• 
  Слайд 135
  

  Происхождение человека: генетическая демография древних популяций Распределение мисматчей. Пики: Африка ~ 70 000 лет назад (17 мисматчей) Европа ~ 35 000 лет (10 мисматчей) Азия ~ 25 000 лет (8 мисматчей) Долговременная эффективная численность предковой популяции современного человека - в пределах 10 000 индивидов Экспансия численности в Африке началась значительно раньше, чем в других регионах Климатические изменения - частое вымирание локальных популяций и реколонизация новыми основателями?

• 
  Слайд 136
  

  Происхождение человека: сравнение ДНК современного человека и неандертальца Секвенирован ГВС мтДНК (D-петля) у 3 неандертальцев (Фельдхофер, Сев. Кавказ, Испания) Отличия неандертальца от совр. людей - в среднем 27 позиций из 378 в ГВСI 35 в ГВСII из ~400 в ГВСII - неандертальцы эквидистантны от населения Африки, Европы и Азии Отличия совр. людей между собой - в среднем 8 позиций в ГВСI 11 в ГВСII Отличия неандертальцев - в среднем 15 позиций в ГВСI и в ГВСII TMRCAнеандертальцев - 150 - 350 тыс. лет TMRCAнеандертальца и современного человека - ~ 500 (350-850) тыс. лет GATCACAGGT CTATCACCCT ATTAACCACT CACGGGAGCT CTCCATGCAT TTGGTATTTT CGTCTGGGGG GTATGCACGC GATAGCATTG CGAGACGCTG GAGCCGGAGC ACCCTATGTC

• 
  Слайд 137
  

  Расселение современного человека: out of Africa

• 
  Слайд 138
  

  Гены и языки Индоевропейская семья Австронезийская семья Индейские языковые семьи

• 
  Слайд 139
  

  Исследование региональных генофондов: Северная Евразия - генетические взаимоотношения с другими популяциями (древо) - уровень генетической дифференциации - GST = 7-8% (внутри этносов - 0-3%) - гипотезы происхождения народов (якуты, узбеки, киргизы, кеты) - корреляция генетического разнообразия с антропологическим типом (наибольшая), географическими расстояниями (значительная), языком (слабая)

• 
  Слайд 140