Элементарные эволюционные события (Отчет за Practice 10)

2. Наблюдение элементарных эволюционных событий в ближайших гомологах
Поскольку ближайший гомолог оказался не слишком близким (92% совпадений), то для
изучения был взят фрагмент длиной 100 аминокислотных остатков и соответствующий
фрагмент гена длиной 300 нуклеотидов.
Постройте два полных парных выравнивания:
1) выравнивание белка DTD_ECOLI и его ближайшего гомолога (фрагмент):
Розовым цветом выделены аминокислотные остатки, подвергшиеся замене.
2) выравнивание их генов (фрагмент):
Зеленым цветом выделены кодоны, в которых произошла замена одного или нескольких
нуклеотидов. Фиолетовым цветом выделены нуклеотиды, замена которых не повлекла за собой
аминокислотных замен, розовым – замены, которые привели к аминокислотным заменам.
а) Какие элементарные эволюционные события повлекли за собой аминокислотные замены?
Отдельно опишите каждый случай, используя стандартный генетический код.
На изучаемом фрагменте есть шесть аминокислотных замен. Все они приведены в таблице,
вместе с вызвавшими их заменами нуклеотидов:
DTD_ECOLI
№
17
25
36
59
95
98
а/к
G
A
D
E
K
S
g
g
g
g
a
t
Кодон
g
a
c
g
a
t
a
a
a
a
c
a
Ближайший
гомолог
а/к
Кодон
D g
a
t
P c
c
a
E g
a
a
D g
a
c
G g g
c
A g
c
g
Красным цветом выделены нуклеотиды, подвергшиеся замене, зеленым – оставшиеся
неизменными.
Интересно, что во всех из шести случаев произошла замена третьего нуклеотида.
В третьем и четвертом случаях (36-й и 59-й аминокислотные остатки) этого оказалось
достаточно для аминокислотной замены.
Во втором и последнем случаях (25-й и 98-й аминокислотные остатки) заменялся,
помимо третьего, и первый нуклеотид – одной этой мутации было бы достаточно для
аминокислотной замены.
В первом случае (17-й аминокислотный остаток), помимо третьего нуклеотида, был
заменен и второй – этой мутации также было бы достаточно для аминокислотной замены.
И, наконец, в пятом случае (95-й аминокислотный остаток) замене подверглись все три
нулеотида.
Получается,
количество
нуклеотидных
замен
избыточно
по
сравнению
с
аминокислотными, даже если рассматривать только несинонимичные замены.
б) Сколько случаев синонимичных замен Вы наблюдаете? Сколько из них произошли в третьих
позициях кодонов? Отдельно опишите остальные случаи.
На исследуемом фрагменте 32 синонимичные замены. Все они произошли в третьих позициях
кодонов.
в) Каково соотношение синонимичных и несинонимичных замен нуклеотидов?
Соотношение замен в несинонимичных (Ka) и синонимичных сайтах (Ks) Ka/Ks составляет
11/32 = 0,34. Это значение меньше 1, что указывает на сильное воздействие стабилизирующего
отбора на белок. Действительно, по функции белок DTD_ECOLI является тирозил-деацилазой, и
у него нет предпосылок к повышенной изменчивости.
г) Составьте "матрицу замен" нуклеотидов: какие замены наблюдаются и в каком количестве.
a 4 11 3
t 12 5
3
g 8
5 11
c
8 12 4
c g t a
Известно, что в ДНК довольно часто встречаются неканонические пары A–C и G–T (они
способны к достаточно устойчивому взаимодействию за счет образующихся между ними
водородных связей). Исходя из этого, мы можем сделать вывод, что аденин должен часто
заменяться на гуанин, а тимин – на цитозин (пурин на пурин, пиримидин на пиримидин). Это
соответствует
общему
правилу:
транзиции
встречаются
чаще,
чем
трансверсии.
И
действительно, в полученной матрице количество замен A–G и T–C оказалось наибольшим. По
сравнению с ними, число других замен невелико, однако число замен G–C все же получилось
довольно большим.
3. Исследование зависимости процента совпадений последовательностей белков от
процента совпадений последовательностей их генов.
Определите процент попарного совпадения последовательностей белков Вашей выборки, а
затем процент попарного совпадения последовательностей их генов.
p1
p2
p3
p4
p5
p6
Identity*
100
92
91
76
69
50
ID белка
P0A6M4
Q57HI8
P58533
Q7N9S2
Q3QLG7
Q43W38
g1
g2
g3
g4
g5
g6
Identity*
100
86
85
69
66
56
ID гена
AAD13449
AAX67824
AAL22867
CAE12537
EAN40775
EAM56956
p7
40
Q74IX3
g7
46
AAS09159
* – в выравнивании с исходным белком или геном.
2--3
1--2
1--3
2--4
1--4
3--4
1--5
2--5
3--5
4--5
1--6
2--6
3--6
4--6
5--6
4--7
5--7
3--7
2--7
1--7
6--7
Prot_ID
99
92
92
77
77
77
70
69
69
66
48
47
47
47
45
44
42
41
41
40
39
Gene_ID
99
86
85
68
69
68
66
67
65
60
56
55
55
51
50
51
40
47
47
46
43
Для определения процента совпадений используйте программу needle с параметрами по
умолчанию. Напишите скрипт, позволяющий сразу получить все проценты совпадений.
needle -aformat3 msf p1.fasta p2.fasta p12.needle -gapopen 10.0 -gapextend 0.5
needle -aformat3 msf p1.fasta p3.fasta p13.needle -gapopen 10.0 -gapextend 0.5
needle -aformat3 msf p1.fasta p4.fasta p14.needle -gapopen 10.0 -gapextend 0.5
needle -aformat3 msf p1.fasta p5.fasta p15.needle -gapopen 10.0 -gapextend 0.5
needle -aformat3 msf p1.fasta p6.fasta p16.needle -gapopen 10.0 -gapextend 0.5
needle -aformat3 msf p1.fasta p7.fasta p17.needle -gapopen 10.0 -gapextend 0.5
needle -aformat3 msf p2.fasta p3.fasta p23.needle -gapopen 10.0 -gapextend 0.5
needle -aformat3 msf p2.fasta p4.fasta p24.needle -gapopen 10.0 -gapextend 0.5
needle -aformat3 msf p2.fasta p5.fasta p25.needle -gapopen 10.0 -gapextend 0.5
needle -aformat3 msf p2.fasta p6.fasta p26.needle -gapopen 10.0 -gapextend 0.5
needle -aformat3 msf p2.fasta p7.fasta p27.needle -gapopen 10.0 -gapextend 0.5
needle -aformat3 msf p3.fasta p4.fasta p34.needle -gapopen 10.0 -gapextend 0.5
needle -aformat3 msf p3.fasta p5.fasta p35.needle -gapopen 10.0 -gapextend 0.5
needle -aformat3 msf p3.fasta p6.fasta p36.needle -gapopen 10.0 -gapextend 0.5
needle -aformat3 msf p3.fasta p7.fasta p37.needle -gapopen 10.0 -gapextend 0.5
needle -aformat3 msf p4.fasta p5.fasta p45.needle -gapopen 10.0 -gapextend 0.5
needle -aformat3 msf p4.fasta p6.fasta p46.needle -gapopen 10.0 -gapextend 0.5
needle -aformat3 msf p4.fasta p7.fasta p47.needle -gapopen 10.0 -gapextend 0.5
needle -aformat3 msf p5.fasta p6.fasta p56.needle -gapopen 10.0 -gapextend 0.5
needle -aformat3 msf p5.fasta p7.fasta p57.needle -gapopen 10.0 -gapextend 0.5
needle -aformat3 msf p6.fasta p7.fasta p67.needle -gapopen 10.0 -gapextend 0.5
needle -aformat3 msf g1.fasta g2.fasta g12.needle -gapopen 10.0 -gapextend 0.5
needle -aformat3 msf g1.fasta g3.fasta g13.needle -gapopen 10.0 -gapextend 0.5
needle -aformat3 msf g1.fasta g4.fasta g14.needle -gapopen 10.0 -gapextend 0.5
needle -aformat3 msf g1.fasta g5.fasta g15.needle -gapopen 10.0 -gapextend 0.5
needle -aformat3 msf g1.fasta g6.fasta g16.needle -gapopen 10.0 -gapextend 0.5
needle -aformat3 msf g1.fasta g7.fasta g17.needle -gapopen 10.0 -gapextend 0.5
needle -aformat3 msf g2.fasta g3.fasta g23.needle -gapopen 10.0 -gapextend 0.5
needle -aformat3 msf g2.fasta g4.fasta g24.needle -gapopen 10.0 -gapextend 0.5
needle -aformat3 msf g2.fasta g5.fasta g25.needle -gapopen 10.0 -gapextend 0.5
needle -aformat3 msf g2.fasta g6.fasta g26.needle -gapopen 10.0 -gapextend 0.5
needle -aformat3 msf g2.fasta g7.fasta g27.needle -gapopen 10.0 -gapextend 0.5
needle -aformat3 msf g3.fasta g4.fasta g34.needle -gapopen 10.0 -gapextend 0.5
needle -aformat3 msf g3.fasta g5.fasta g35.needle -gapopen 10.0 -gapextend 0.5
needle -aformat3 msf g3.fasta g6.fasta g36.needle -gapopen 10.0 -gapextend 0.5
needle -aformat3 msf g3.fasta g7.fasta g37.needle -gapopen 10.0 -gapextend 0.5
needle -aformat3 msf g4.fasta g5.fasta g45.needle -gapopen 10.0 -gapextend 0.5
needle -aformat3 msf g4.fasta g6.fasta g46.needle -gapopen 10.0 -gapextend 0.5
needle -aformat3 msf g4.fasta g7.fasta g47.needle -gapopen 10.0 -gapextend 0.5
needle -aformat3 msf g5.fasta g6.fasta g56.needle -gapopen 10.0 -gapextend 0.5
needle -aformat3 msf g5.fasta g7.fasta g57.needle -gapopen 10.0 -gapextend 0.5
needle -aformat3 msf g6.fasta g7.fasta g67.needle -gapopen 10.0 -gapextend 0.5
На основе полученных данных постройте график, отображающий искомую зависимость.
Сравните вид двух графиков: имеющегося в образце и полученного Вами. Опишите ваши
выводы в небольшом "сочинении".
DTD_ECOLI
HAEM
100
80
80
60
60
Gene_ID
Gene_ID
100
40
40
20
20
0
0
0
20
40
60
80
100
0
20
40
60
80
100
Prot_ID
Prot_ID
Основное отличие графиков состоит в том, что кривая DTD_ECOLI располагается ниже,
чем кривая для гемагглютинина. Это означает, что, при одних и тех же значениях Identity белка,
Identity гена выше у гемагглютинина.
Изменчивость вируса гриппа общеизвестна. Изменения происходят в поверхностных
антигенах вируса – нейраминидазе и гемагглютинине, который обеспечивает способность
вируса
присоединяться
к
клетке.
Этот
эволюционный
механизм
приспособляемости
обеспечивает выживаемость вируса, потому что новые штаммы вирусов, в отличие от своих
предшественников, не связываются специфическими антителами, которые накапливаются в
популяции. Другими словами, в этом случае наблюдается сильное давление отбора в сторону
разнообразия. Поэтому для гемагглютинина так важна изменчивость и в результате отбора
закрепляются именно несинонимичные замены. Число синонимичных замен уменьшается, и
Identity гена увеличивается.
Кроме того, нельзя забывать о том, что механизм репарации бактерий отличается от
механизма репарации вирусов.
Сравним также процент содержания аминокислот, кодируемых двумя и четырьмя
кодонами, в этих последовательностях:
Аминокислоты, кодируемые двумя
нуклеотидами
Остаток
C
H
Количество
Гемагглютинин DTD_ECOLI
17
2
12
0
Аминокислоты, кодируемые четырьмя
нуклеотидами
Остаток
A
V
Количество
Гемагглютинин DTD_ECOLI
29
13
33
16
Q
N
K
D
E
F
Y
Всего
Длина белка
Процент
16
46
42
19
41
20
26
239
566
42%
10
5
4
9
11
6
3
50
146
34%
G
P
T
Всего
Длина белка
Процент
42
18
31
153
566
27%
13
3
8
53
146
36%
Содержание аминокислот, кодируемых шестью кодонами (S, R, L), не оказывает влияния, т.к.
процент совпадает в обоих белках (21%). Аминокислоты, кодируемые одним и тремя
нуклеотидами (W, M и I соответственно) также можно не учитывать, потому что их вклад
слишком мал (меньше 5%).
Можно видеть, что процентное содержание аминокислот значительно различается. В
гемагглютинине много аминокислот, кодируемых двумя кодонами, и мало – кодируемых
четырьмя. В этом случае вероятность появления синонимичной замены меньше, чем в
DTD_ECOLI с противоположным соотношением, что также объясняет, почему график
гемагглютинина проходит выше, чем график DTD_ECOLI.