Informație

14.7: Genetica populației - Biologie


Genetica populației este studiul distribuțiilor și modificărilor frecvenței alelelor la o populație.

obiective de invatare

  • Definiți un grup de gene de populație și explicați cum dimensiunea grupului de gene poate afecta succesul evoluției unei populații

Puncte cheie

  • Un fond de gene este suma tuturor alelelor (variantele unei gene) dintr-o populație.
  • Frecvențele alelelor variază de la 0 (prezent la niciun individ) la 1 (prezent la toți indivizii); toate frecvențele alelelor pentru o anumită genă se ridică la 100% într-o populație.
  • Cu cât o populație este mai mică, cu atât este mai susceptibilă la mecanisme precum selecția naturală și deriva genetică, deoarece efectele unor astfel de mecanisme sunt mărite atunci când fondul genetic este mic.
  • Efectul fondator apare atunci când o parte dintr-o populație originală stabilește o nouă populație cu un grup de gene separat, ducând la o variație genetică mai mică în noua populație.

Termeni cheie

  • alele: una dintre o serie de forme alternative ale aceleiași gene care ocupă o poziție dată pe un cromozom
  • Fondului genetic: setul complet de alele unice care ar fi găsit prin inspectarea materialului genetic al fiecărui membru viu al unei specii sau al unei populații
  • efect fondator: o scădere a variației genetice care apare atunci când o întreagă populație coboară dintr-un număr mic de fondatori

Genetica populației

O genă pentru o anumită caracteristică poate avea mai multe variații numite alele. Aceste variații codifică diferite trăsături asociate acelei caracteristici. De exemplu, în sistemul de tip sanguin ABO la om, trei alele (IA, EuBsau i) determină proteina specială de tip sânge de pe suprafața celulelor roșii din sânge. Un om cu un tip I.A alela va afișa proteine ​​de tip A (antigene) pe suprafața celulelor roșii din sânge. Persoanele cu fenotipul sângelui de tip A au genotipul IAEuA sau euAi, tip B am euBEuB sau euBi, tip AB am euAEuB, și tipul O au ii.

Un organism diploid poate purta doar două alele pentru o anumită genă. În grupa de sânge umană, combinațiile sunt compuse din două alele precum IAEuA sau euAEuB. Deși fiecare organism poate purta doar două alele, mai multe decât aceste două alele pot fi prezente în populația mai mare. De exemplu, într-o populație de cincizeci de persoane în care sunt reprezentate toate grupurile de sânge, pot exista mai mult IA alele decât i alele. Genetica populației este studiul modului în care forțele selective schimbă o populație prin schimbări ale alelei și ale frecvențelor genotipice.

Frecvența alelelor

Frecvența alelei (sau frecvența genelor) este rata la care apare o alelă specifică într-o populație. În genetica populației, termenul de evoluție este definit ca o modificare a frecvenței unei alele într-o populație. Frecvențele variază de la 0, prezent la niciun individ, la 1, prezent la toți indivizii. Rezerva de gene este suma tuturor alelelor de la toate genele dintr-o populație.

Folosind ca exemplu sistemul de sânge ABO, frecvența uneia dintre alele, de exemplu IA, este numărul de copii ale acelei alele împărțit la toate copiile genei ABO din populație, adică toate alelele. Frecvențele alelelor pot fi exprimate ca o zecimală sau ca procent și se adaugă întotdeauna până la 1 sau 100 la sută din populația totală. De exemplu, într-un eșantion de populație de oameni, frecvența IA alela ar putea fi 0,26, ceea ce ar însemna că 26% din cromozomii din acea populație poartă IA alele. Dacă știm și că frecvența IB alela din această populație este 0,14, atunci frecvența alelei i este 0,6, pe care o obținem prin scăderea tuturor frecvențelor alele cunoscute din 1 (deci: 1 - 0,26 - 0,14 = 0,6). O schimbare a oricăreia dintre aceste frecvențe de alele în timp ar constitui evoluția populației.

Mărimea și evoluția populației

Atunci când frecvențele alelelor dintr-o populație se schimbă aleatoriu, fără niciun avantaj pentru populație față de frecvențele alele existente, fenomenul se numește deriva genetică. Cu cât o populație este mai mică, cu atât este mai susceptibilă la mecanisme precum deriva genetică, deoarece alelele sunt mai susceptibile să devină fixe la 0 (absent) sau 1 (prezent universal). Evenimentele aleatorii care modifică frecvențele alelelor vor avea un efect mult mai mare atunci când fondul genetic este mic. Deriva genetică și selecția naturală apar de obicei simultan la populații, dar cauza schimbării frecvenței este adesea imposibil de determinat.

Selecția naturală afectează și frecvența alelelor. Dacă o alelă conferă un fenotip care permite unui individ să supraviețuiască mai bine sau să aibă mai mulți descendenți, frecvența acelei alele va crește. Deoarece mulți dintre acești descendenți vor purta, de asemenea, alela benefică și, prin urmare, fenotipul, vor avea mai mulți descendenți proprii care poartă și alela. În timp, alela se va răspândi în întreaga populație și poate deveni fixă: fiecare individ din populație poartă alela. Dacă o alelă este dominantă, dar dăunătoare, poate fi eliminată rapid din rezerva genetică atunci când individul cu alela nu se reproduce. Cu toate acestea, o alelă recesivă dăunătoare poate persista de generații într-o populație, ascunsă de alela dominantă în heterozigoți. În astfel de cazuri, singurii indivizi care vor fi eliminați din populație sunt cei destul de ghinioniști pentru a moșteni două copii ale unei astfel de alele.

Efectul fondator

Efectul fondator apare atunci când o parte a populației devine izolată și stabilește un grup de gene separat cu propriile sale frecvențe de alelă. Atunci când un număr mic de indivizi devine baza unei noi populații, această nouă populație poate fi foarte diferită genetic de populația inițială dacă fondatorii nu sunt reprezentativi pentru original. Prin urmare, multe populații diferite, cu rezerve de gene foarte diferite și uniforme, pot proveni din aceeași populație, mai mare. Împreună, forțele selecției naturale, deriva genetică și efectul fondator pot duce la schimbări semnificative în fondul genetic al unei populații.


În ultimul deceniu, au fost generate cantități masive de date la nivelul genomului pentru exprimarea genelor, genotiparea și, mai recent, metilarea ADN-ului. Fiecare dintre aceste trei afișează variații interindividuale și, prin urmare, sunt candidați la descoperirea variantelor corelate cu trăsăturile cantitative. Prin urmare, acestea sunt în prezent explorate pentru asociații cu boli, expuneri la mediu, intervenții medicamentoase specifice și multe alte efecte fenotipice.

Una dintre provocările majore din aceste domenii de evoluție rapidă - modul în care se integrează seturile de date într-un mod care va dezvălui modul în care cele trei tipuri de variație se interacționează. Pe măsură ce descoperim mai multe detalii despre această rețea de interacțiuni, începem să descoperim modul în care întreruperea exprimării genelor, metilarea ADN-ului sau genotipul se pot afecta reciproc pe o scară la nivel de genom. În prezent, rămân întrebări în ce măsură toate cele trei tipuri de variabilitate sunt interdependente, modul în care aceste relații variază între tipurile de celule și indivizi și modul în care aceste relații se schimbă pe parcursul vieții unui individ.


Plante fără semințe

Caracteristicile traheofitelor

Au țesut vascular pentru transportul de apă și substanțe nutritive

Două tipuri principale de țesut vascular:

Xilemul deplasează apa și nutrienții de la sol în sus în plantă.

Floema transportă hrana produsă în frunzele plantei în alte părți ale plantei

Acest sistem de transport permite traheofitelor să crească la dimensiuni mari.

Au rădăcini, tulpini și frunze

Plantele fără semințe dezvoltă spori

Plantele de semințe dezvoltă semințe.

Plante nefloritoare, gimnospermele au semințe goale

Plante cu flori, angiospermele au acoperit semințele


Optogenetică: lumini, cameră, acțiune! O rază de lumină, o umbră demascată

Regenerarea vizuală

Eterogenitatea genetică a tulburărilor retiniene, cum ar fi retinita pigmentară și degenerescența maculară legată de vârstă, le-a făcut o provocare de tratat. Totuși, optogenetica ar putea fi panaceul acestor tulburări ale retinei, deoarece este o intervenție independentă de etiologia degenerării vizuale [42].

Prin exprimarea ChR2 fie pe celulele bipolare ON, fie pe celulele ganglionare ale retinei printr-un vector plasmidic, vector de virus adeno-asociat sau folosind linii animale transgenice, calea vizuală poate fi activată la iluminarea luminii albastre [43-46]. Această strategie a avut succes în restabilirea vederii la mai multe modele de șoareci cu degenerare fotoreceptoare.


Fundal

Interacțiunile genetice [1] au modelat istoria evoluției vieții pe pământ. S-a constatat că limitează accesibilitatea căilor evolutive [2], limitează populațiile la stări evolutive suboptime și, la scări mai mari de timp, controlează rata speciației [3]. Interacțiunile epistatice pot fi, de asemenea, relevante pentru dezvoltarea bolilor umane complexe, cum ar fi diabetul [4]. Trăsăturile și bolile complexe sunt determinate de o multitudine de loci genomici [5], ale căror efecte independente și interacțiuni [6] sunt deseori necesare pentru a înțelege fenotipul de interes. În ciuda implicațiilor largi ale interacțiunilor epistatice, lipsește încă o caracterizare cantitativă a forței lor tipice. În acest studiu, considerăm rata de creștere a drojdiei ca un exemplu al unei trăsături complexe modulate de interacțiunile genetice.

Studiile anterioare [7-10] privind relația dintre efectele de creștere ale unei mutații și interacțiunile sale epistatice s-au bazat adesea pe o mână de mutații și abia în ultimii ani dovezile anecdotice au început să fie înlocuite de declarații solide bazate pe seturi mari de date . Poate cel mai impresionant dintre aceste seturi de date este cel pus la dispoziția publicului odată cu publicarea articolului intitulat „Peisajul genetic al unei celule” de Costanzo și colab. [11]. Genomul drojdiei în devenire Saccharomyce cerevisiae include aproximativ 6.000 de gene, dintre care aproximativ 1.000 sunt esențiale. Mutanții viabili pot fi construiți prin eliminarea oricăreia dintre cele aproximativ 5.000 de gene neesențiale, prin reducerea expresiei genelor esențiale sau prin compromiterea parțială a funcționalității produselor genetice. Setul de date (a se vedea fișierul suplimentar 1, Figura S1) a fost compilat cu rate de creștere de aproximativ 5,4 milioane de mutanți knock-out dublu, o fracțiune considerabilă din toți mutanții dublu knockout posibili din drojdie. Susținut de Costanzo și colab. set de date, considerăm întrebarea fundamentală dacă mutațiile cu efecte mai mari au interacțiuni genetice mai puternice.


Oferte speciale și promoții de produse

Din clapeta interioară

Creșterea rapidă a puterii computerelor personale a dus la utilizarea unor programe serioase de simulare în timp înainte în studiile genetice. Forward-Time Population Genetics Simulations prezintă atât metode noi, cât și metode utilizate în mod obișnuit și introduce simuPOP, un nou program puternic și flexibil care poate fi utilizat pentru a simula procese evolutive arbitrare cu caracteristici unice, cum ar fi tipuri de cromozomi personalizați, scheme arbitrare de împerechere non-aleatorie, subpopulații virtuale, informații câmpuri și operatori Python.

Cartea începe cu o prezentare generală a conceptelor și modelelor importante, apoi arată mai departe modul în care simuPOP poate simula o serie de modele standard de genetică a populației și # 8212 cu scopul de a demonstra impactul factorilor genetici precum mutația, selecția și recombinarea asupra standardului Wright. -Modele Fisher. Restul cărții este dedicat aplicațiilor simulărilor în timp înainte în diferite subiecte de cercetare.

Simulări genetice ale populației în timp înainte include:

O prezentare generală a metodelor de simulare disponibile în prezent, avantajele și neajunsurile acestora

O prezentare generală și evaluarea software-ului disponibil în prezent

Aplicații în genetica populației

Aplicații în epidemiologie genetică, genetică statistică și cartografierea bolilor complexe ale omului

Singura carte de acest gen din domeniu astăzi, Forward-Time Population Genetics Simulations, va atrage cercetătorii și studenții din domeniul populației și geneticii statistice.

Din capacul din spate

Creșterea rapidă a puterii computerelor personale a dus la utilizarea unor programe serioase de simulare în timp înainte în studiile genetice. Forward-Time Population Genetics Simulations prezintă atât metode noi, cât și metode utilizate în mod obișnuit și introduce simuPOP, un nou program puternic și flexibil care poate fi utilizat pentru a simula procese evolutive arbitrare cu caracteristici unice, cum ar fi tipuri de cromozomi personalizați, scheme arbitrare de împerechere non-aleatorie, subpopulații virtuale, informații câmpuri și operatori Python.

Cartea începe cu o prezentare generală a conceptelor și modelelor importante, apoi arată mai departe modul în care simuPOP poate simula o serie de modele standard de genetică a populației - cu scopul de a demonstra impactul factorilor genetici precum mutația, selecția și recombinarea asupra standardului Wright -Modele de pescuit. Restul cărții este dedicat aplicațiilor simulărilor în timp înainte în diferite subiecte de cercetare.

Simulări genetice ale populației în timp înainte include:

O prezentare generală a metodelor de simulare disponibile în prezent, avantajele și neajunsurile acestora

O prezentare generală și evaluarea software-ului disponibil în prezent

Aplicații în genetica populației

Aplicații în epidemiologia genetică, genetică statistică și cartografierea bolilor complexe ale omului

Singura carte de acest gen din domeniu astăzi, Forward-Time Population Genetics Simulations, va atrage cercetătorii și studenții din domeniul populației și geneticii statistice.

Despre autor

Marek Kimmel, doctor, este director al programului de doctorat în bioinformatică și genetică statistică și șef al grupului de bioinformatică de la Universitatea Rice. El deține numiri comune în calitate de profesor de statistică la Universitatea Rice, profesor de biostatistică și matematică aplicată la MD Anderson Cancer Center și profesor de biometrie la Școala de sănătate publică a Universității din Texas.

Christopher I. Amos, doctor, este profesor la Departamentul de Genetică de la Universitatea din Texas MD Anderson Cancer Center. De asemenea, deține funcții adjuvante la Universitatea Rice și la Departamentul de Epidemiologie de la Școala de Sănătate Publică a Universității din Texas.


Rezultate

Căutarea revizuirii scopurilor a inclus lucrări publicate din 2002 până în 2017. Un total de 890 de studii au fost identificate în bazele de date electronice BVS (n = 804) și Pubmed (n = 86) cu termenii de căutare selectați (Tabelul S1 Figura 1). După eliminarea tuturor documentelor duplicate, au fost ecranizate un total de 740 de titluri și rezumate. Dintre acestea, 70 de studii au fost excluse (textul complet nu este disponibil pentru persoanele din eșantion, provenind din alte țări decât studiile din Brazilia, bazate pe formatul articolului eșantioanelor non-umane, diferit de lucrările de cercetare). În cele din urmă, 670 de articole cu text integral au fost evaluate în detaliu pentru eligibilitate. Dintre acestea, 639 de publicații au fost excluse din cauza neîndeplinirii complete a criteriilor noastre de includere. Am decis să analizăm numai studii privind estimările ascendenților pe baza markerilor autozomali și să excludem studiile folosind markeri clasici sau markeri uniparentali. Ca rezultat, au fost selectate 51 de studii, 31 identificate prin revizuirea scopurilor și 20 adăugate din referințele articolelor selectate, cuprinzând un total de 81 de populații (Tabelul S2). Mai mult, populațiile parțial izolate, triburile native americane și comunitățile afro-descendente au fost analizate separat (Tabelul S3).


Structura genetică a populației rechinului lămâie (Negaprion brevirostris) în vestul Atlanticului: variație ADN microsatelit

Markerii ADN microsateliți au fost utilizați pentru a caracteriza structura genetică a populației rechinului lămâie, Negaprion brevirostris, în vestul Atlanticului. Acest studiu demonstrează pentru prima dată utilitatea microsateliților pentru a studia structura genetică a populației și sistemele de împerechere din Chondricthyes. Rechinii de lămâie (în majoritate tineri) au fost prelevați nedistructiv din patru locații, Golful Gullivan și Marquesas Key din Florida, Bimini, Bahamas și Atol das Rocas, Brazilia. Cel puțin 545 de indivizi au fost genotipați la fiecare din cei patru loci dinucleotidici. Numărul de alele pe locus a variat între 19 și 43, iar heterozigozitățile așteptate au fost cuprinse între 0,69 și 0,90. Structura genetică relativ mică a fost găsită în vestul Atlanticului, cu valori mici, dar semnificative pentru estimatorii de FSF și RSF printre populații, θ (0,016) și ρ (0,026), respectiv. Nu s-au găsit discontinuități accentuate între siturile din Caraibe și Brazilia, iar majoritatea alelelor au fost găsite în toate cele patru situri, indicând faptul că fluxul de gene are loc în vestul Atlanticului, fără dovezi pentru stocuri distincte.


Discuţie

Aici, am descris primul produs major de la PopSim Consortium: biblioteca stdpopsim. Am înființat Consorțiul având în vedere o serie de obiective specifice: standardizarea simulării în cadrul comunității de genetică a populației, reproductibilitate sporită și ușurința utilizării simulărilor complexe, dezvoltarea bazată pe comunitate și luarea deciziilor care ghidează cele mai bune practici în genetică a populației și evaluarea comparativă a metode de inferență.

Biblioteca stdpopsim permite standardizarea riguroasă a simulărilor genetice complexe ale populației. Genetica populației, ca domeniu, nu trebuie încă să se unească în jurul unui set de standarde pentru sarcina crucială de evaluare a metodelor, care în disciplina noastră se bazează pe simulare. În contrast, alte domenii, cum ar fi biologia structurală (Moult și colab., 1995) și învățarea automată Russakovsky și colab., 2015 au o experiență lungă de testare a metodelor standardizate. Sperăm că eforturile noastre reprezintă începutul a ceea ce se va dovedi a fi o tradiție la fel de lungă și valoroasă în genetica populației.

Pe lângă faptul că este o resursă pentru dezvoltatorii de metode de calcul, ne propunem ca stdpopsim să fie o resursă pentru cercetătorii empirici care folosesc date genomice. De exemplu, stdpopsim ar putea fi utilizat în analizele de putere pentru a determina dimensiunile adecvate ale eșantionului sau în verificările de sănătate pentru a vedea dacă datele observate (de exemplu, nivelurile de divergență sau spectrul de frecvență alelelor) sunt aproximativ consistente cu scenariul ipotezat. În prezent, multe studii ar beneficia de astfel de verificări bazate pe simulare. Cu toate acestea, există bariere majore în calea implementării, întrucât grupurile individuale de cercetare trebuie să reimplementeze modele demografice complexe, publicate anterior, o sarcină realizată în special descurajantă de straturi suplimentare de realism (de exemplu, hărți de recombinare).

Benchmarking inferența dimensiunii populației

Am ilustrat în această lucrare cum stdpopsim poate fi utilizat pentru comparații directe ale metodelor inferențiale pe un set comun de simulări. Comparațiile noastre comparative au fost limitate, dar cu toate acestea relevă unele caracteristici informative. De exemplu, la sarcina de a estima istoricul mărimii populației pentru populațiile umane simulate, constatăm că metodele bazate pe secvențe (MSMC și smc ++) au o performanță generală oarecum mai bună - cel puțin pentru perioade moderate din trecut - decât frecvența bazată pe spectrul de frecvență al sitului. metoda (graficul scărilor), care tinde să supraestimeze dimensiunile oscilațiilor (Figura 2 și Anexa 1 - Figura 4). În schimb, graficul scărilor depășește metodele bazate pe secvențe pe simulări de D. melanogaster sau A. thaliana populații, în care dezechilibrul legăturii este redus (Figura 3 și Anexa 1 - Figura 6). În simulările a două populații umane (Figura 4), ∂ ⁡ a ⁢ ∂ ⁡ i și fastsimcoal2 fac destul de bine la reconstituirea istoriei YRI simulate și la estimarea timpilor de divergență, dar se luptă cu istoria CEU mai complexă simulată, în mare parte deoarece metodele presupuneți dimensiuni constante ale populației. Pe de altă parte, smc ++ nu are aceleași restricții asupra istoriei sale deduse și, ca rezultat, se descurcă mult mai bine cu istoria CEU, dar tinde să subestimeze timpii de divergență din cauza presupunerii lipsei migrației. Rezultatele pentru cele două populații D. melanogaster model (Anexa 1 - figura 8) sunt în general similare. În aceste comparații, fastsimcoal2 și ∂ ⁡ a ⁢ ∂ ⁡ i funcționează aproape identic, ceea ce este de așteptat deoarece se potrivesc aceleași modele la aceleași rezumate ale datelor, diferind doar în modul în care calculează așteptările modelului și optimizează parametrii.

Toate metodele de deducere a istoriei demografice au puncte forte și puncte slabe (după cum a fost revizuit recent de Beichman și colab., 2018). Am comparat inferențele din datele simulate ale genomului întreg, dar mulți factori afectează alegerea metodologiei. Metodele coalescente markoviene (MSMC și smc ++) necesită întinderi lungi și contigue de date de secvență. În contrast, metodele spectrului de frecvență (graficul scărilor, ∂ ⁡ a ⁢ ∂ ⁡ i și fastsimcoal2) pot utiliza date de secvențiere cu reprezentare redusă, cum ar fi RADseq (Andrews și colab., 2016). ∂ ⁢ a ⁢ ∂ ⁡ i și fastsimcoal2 necesită un model parametric pre-specificat, spre deosebire de MSMC, smc ++ și graficul scărilor. Utilizarea unei abordări parametrice produce rezultate mai puțin zgomotoase, dar un model care este prea simplu poate să nu surprindă evenimente demografice importante (Figura 4 și Anexa 1 - Figura 8), iar alte forme de specificare greșită a modelului pot produce, de asemenea, un comportament nedorit. Din perspectiva ingineriei software, metodele diferă, de asemenea, prin ușurința lor de instalare și utilizare. Sperăm că fluxurile noastre de lucru vor ajuta la aplicarea tuturor metodelor pe care le-am luat în considerare.

În total, aceste experimente preliminare evidențiază utilitatea stdpopsim pentru a compara o varietate de metode de inferență pe același nivel, sub o varietate de modele demografice diferite. În plus, capacitatea stdpopsim de a genera date cu și fără caracteristici semnificative, cum ar fi o hartă genetică sau modificări ale dimensiunii populației (de exemplu, Anexa 1 - figura 5), ​​permite investigarea modurilor de eșec ale metodelor populare. Mai mult, compararea metodelor între diferitele organizații ale genomului, hărțile genetice și istoriile demografice ale diferitelor organisme, oferă informații valoroase despre modul în care metodele ar putea funcționa pe sistemele non-umane. În cele din urmă, compararea rezultatelor între metode sau simulări oferă o estimare a incertitudinii de inferență, analogă cu bootstrapping-ul parametric, mai ales atunci când diferite metode sunt vulnerabile la modelarea greșită a specificațiilor în moduri diferite.

Pasii urmatori

Stdpopsim este destinat să fie un proiect complet deschis, dezvoltat de comunitate. Implementările noastre de reprezentări ale genomului și hărți genetice pentru unele dintre cele mai comune sisteme de studiu în genetică de calcul - oameni, Drosophila, și Arabidopsis (printre altele) - sunt destinate doar a fi un punct de plecare pentru dezvoltarea viitoare. Cercetătorii sunt invitați să contribuie la resurse adăugând organismele și modelele lor la alegere. Resursa stdpopsim este însoțită de proceduri de operare standard documentate în mod clar care sunt destinate să minimizeze barierele de intrare pentru noii dezvoltatori. În acest fel, ne așteptăm ca resursa să se extindă și să se adapteze pentru a satisface nevoile în evoluție ale comunității de genomică a populației.

Unul dintre obiectivele noastre este de a implica comunitățile de cercetare care studiază alți taxoni, astfel încât să extindem resursa la multe alte specii. Deși am inclus modele demografice și hărți de recombinare, există multe procese biologice pe care nu le modelăm. Unele dintre adăugările pe care suntem entuziasmați să le adăugăm sunt: ​​selecția (inclusiv distribuțiile efectelor de fitness, hărțile elementelor funcționale, atât evenimentele de autostop unic, cât și cele recurente și selecția pe trăsături poligenice), conversia genelor, modelele de mutație (eterogenitatea ratei), mai mult demografia realistă (generații care se suprapun, sexe separate, programe de mortalitate / fecunditate), structura geografică a populației și aspecte din aval ale calității datelor (eroare de genotipare și cartografiere). Mai mult, este necesară o investigație aprofundată asupra efectelor redimensionării dimensiunii populației în multe dintre scenariile de mai sus, având în vedere constatările noastre preliminare folosind simulări neutre (Anexa 1 - figurile 1 și 2). Unele alte procese importante sunt mai provocatoare pentru modelarea cu software-ul de simulare curent, cum ar fi variația structurală, schimbarea hărților de recombinare în timp, elemente transpozabile și mutație dependentă de context.

Dorim să subliniem că, deși istoriile demografice incluse sunt unele dintre cele mai utilizate modele pentru setul nostru actual de specii, anticipăm setul de modele disponibile pentru a se extinde pe măsură ce se dezvoltă noi metode și noi cadre de modelare. De exemplu, modelele actuale descriu toate un set mic de populații discrete, care se împerechează aleatoriu, care sunt probabil aproximări bune pentru istoria populației profunde, dar pot fi mai puțin utile pentru metodele care descriu dinamica populațiilor contemporane. Cadrul Stdpopsim este suficient de general pentru ca modele de populație mai realiste să fie încorporate cu ușurință, pe măsură ce sunt publicate. Aspecte suplimentare ale cadrului, cum ar fi construirea genomului, vor continua, de asemenea, să se schimbe pe măsură ce se aduc îmbunătățiri în ceea ce privește înțelegerea structurii genomului.


Concluzii

În acest studiu, am dezvoltat 20 de markeri EST-SSR pentru P. edulis pe baza secvențelor EST ale P. barbatus depus în GenBank. Toți markerii au fost polimorfi în populațiile studiate și sunt instrumente genetice valoroase pentru a ajuta la evaluarea gradului de diversitate genetică și a structurii populației nu numai P. edulis dar și a diverselor specii din familia Lamiaceae. Acești markeri au detectat un număr mai mare de alele, dintre care unele au fost alele private care pot fi legate de trăsături agronomice importante. Studiul a arătat, de asemenea, potențialul markerilor EST-SSR în definirea modului P. edulis diversitatea genetică este structurată și, prin urmare, contribuie la dezvoltarea unor strategii mai bune de gestionare in-situ și ex-situ, precum și a criteriilor de selecție pentru germoplasma care va fi utilizată în programele de reproducere pentru îmbunătățirea diferitelor trăsături dorite în această cultură. Dintre cele 12 zone administrative și woredas luate în considerare, Wenbera, Awi și Wolaita au populații cu o diversitate genetică relativ ridicată și, prin urmare, pot fi considerate puncte fierbinți pentru conservarea in situ a P. edulis precum și surse de alele de dorit pentru valorile de reproducere. Studii suplimentare care includ germoplasma din zonele administrative rămase și care combină caracterizarea moleculară cu analiza agro-morfologică ar fi importante pentru a dezvălui situri potențiale suplimentare pentru conservarea și dezvoltarea soiurilor cu cele mai bune performanțe. În general, acest studiu a oferit informații de bază care promovează studii suplimentare pentru a exploata valorile economice și endogene ridicate și pentru a opri și inversa actuala eroziune genetică rapidă a P. edulis.


Priveste filmarea: Biologie, clasa a XII-a, Algoritmul rezolvării problemelor la genetică. Moștenirea grupelor sangvine (Ianuarie 2022).