ФЭНДОМ



© Сергей Асташкин, 2006

Использование этой информации в коммерческих целях запрещенно. Но Вы можете копировать и перерабатывать данную статью в научных и образовательных целях, с последующим предоставлением результата на тех же правах. Для подробной информации см. Авторское право.




ЭВОЛЮЦИЯ - образование современных форм геномов Править

На начальной стадии развития живой материи на Земле происходил рост полимерных структур из смеси мономеров . Естественно принять , что синтез последовательностей из нуклеиновых оснований на этой стадии описывался обычным кинетическим уравнением . Закон этого роста можно описать с помощью гипотетического уравнения (1) полимеризации :

(1) a*A + b*B + c*C = AaBbCc ... Тогда скорость полимеризации представится следующим образом :

(2) V = K*[A]^a * ^b * [C]^c ... Где : V – скорость роста полимерной цепи из мономеров видов - A, B, C.. ; K – коэффициент ; [A], , [C]...- соответствующие концентрации ; a, b, c... - стехиометрические коэффициенты. Ясно , что нас интересует разница в скоростях роста в естественных условиях , когда концентрации оснований нестихеометричны. Для того чтобы исследовать поведение реакции полимеризации в этих случаях возможно принять следующие допущения : [A] = = [C] .. = [S] и

a = b = c .. = i/N тогда : (3) V(N) = K*[S]^i ; Где : [S] = гипотетическая средняя концентрация мономеров ; N = число видов нуклеиновых оснований ; i = длинна про-ДНК-РНК полимера

Когда одна из концентраций будет существенно меньше других ( например , примем – 0.5 * S ) , тогда получим : для : N(2)=2 и N(4)=4 , когда [S] = 1 при длинне ДНК-РНК = 100 оснований . Если одна концентрация будет : [C]=[0,5*S] , получим : R2/4= V(2)/V(4)= K*[S]^100 / ( [S]^75 * [0,5*S]^25 } = 1 /(0,5^25) Где : R2/4- отношение скоростей полимеризации : для N(2)=2 и N(4)=4 . Тогда : R2/4 = 1 / (0,5^25) ~ 3,3 * 10^7 Если данная концентрация будет меньше других ( например 50% [0.5*S] от других ) отношение скоростей полимеризации при прочих равных условиях будет ~ 3.3 * 10^7 как было бы , например , при вариантах : `A`+`T` и `A`+`T` + `C`+`G` или на семь порядков меньше .Таким образом,практичeски не были бы воспроизведены пары , как в нашем случае `C` +`G`. Принимая во внимание трудности связанные с естественным синтезом и стабильностью`C` , сделанное предположение является правдоподобным , в предположении естественного происхождения `C` . Таким образом ясно , что скорость полимеризации в случае двойничной модели будет на 7 порядков больше , так что, необходимо принять , первичные (архаичные) полимерные проДНК-РНК структуры - как бинарные комплементарные системы . Здесь возникает одно `НО` - мера архаичности ? Автор не считает , что простейшие (микробы) обязательно архаичны , более того , большинство из них новейшие простейшие . Статистический анализ было бы логично делать не на основе отношений `A`+`T`/`C`+`G` , а по длинне мултиплетов (A..),(T..),(C..),(G..)(A/T..)​,(C/G..) - например :АААААА. - А(6) – мультиплет . Так что , там где статистический смысл последовательностей начинает исчезать и возможно с высокой вероятностью считать их рудиментами. С другой стороны , в результате полиморфизма изофункциональных кластеров ДНК , структура также несет в себе ее историю происхождения и глубину эволюции кластеров , геномов . Ясно , что эволюционно , последующее появление еще одной пары : ` C`-`G` , позволило увеличить информационную емкость проДНК-РНК при той же термодинамической устойчивой длинне . С точки зрения последующей трансформации РНК , неоходимо признать , что эволюция нашла еще один способ `уплотнить ` ДНК информацию. Поэтому ,следует ожидать что в ( в отдельных геномах до 2-4 ) геномах , будет `чувствоваться` старая ДНК ( как `платформы` ) на которой шли активные мутационные процессы . Но это стало возможным с появлением ` собственного ` производства `- ` C` и `G `.

СРАВНЕНИЕ МУЛЬТИПЛЕТОВ ГЕНОМОВ Править

Таким образом, предлагается модель развития первичных живых матриц (PAM – Primary Alive Matrix ) где : `AT `-матрица была основной и древнейшей. Сохранены и биохимические ` START ` - `AUU ` и `STOP`-`UAA` кодоны . Матрица `CG` - появляется позже , когда появляется биохимический синтез этих нуклеиновых оснований . Очевидно , что когда синтез появился :`C` и `G` – начали замещать `A` и `T`- генетический материал. `CG` - матрица входила в древний геном сначала как несущественная ошибка .И наиболее древние копировали ее чисто механически. Но , когда источник – биохимические циклы синтеза `C` и `G`появились , их присутствие уже не лимитировало ( как другие ошибки ) развитие и самовоспроизводство. И новая пара нуклеиновых оснований нашла свое место в эволюции . Ясно , что мы находимся далеко от этой удивительной эпохи – ДВОЙНИЧНОЙ ЖИЗНИ . С другой стороны , мы можем наблюдать сложные эволюционные процессы :

  1. Распад `AT ` платформ ,
  2. Замещение `AT ` платформ - `CG ` платформами .
  3. Вырождение `AT ` - платформ .
  4. Вырождение `CG ` - платформ .

Распад матриц мы можем определить из следующих соображений :

Примем : Скорость распада мультиплета размера (N) - зависит от его связанности с геномом : (4) dN/dt = F(N) Где: N – размер мультиплета . F(N) - функция зависящая от `N` размера мультиплета и его `связанности`с геномом . t - `нормализованное`време. Скорость распада количества мультиплетов - (n) пропорциональна их количеству : (5) dn(N) / dt = Kn * n(N) Где: n(N) – количество мультиплетов с `N` – размерами Kn – коэффициент . Используя уравнения (5) and (6) получаем : (6) dN = F(N) * dn/(( Kn )* n(N) ) Функция F(N) – зависит от степени участия мультиплетов в жизненно-важных кластерах : как `ключей ` , ` инициирующих последовательностей` и знаков препинанния в `граматике` генома . Можно ожидать три простейших случая : (7) а) F(N) = KN* N - когда мультиплеты размера -`N` не связаны своим размером с функциями геномома ; Где: KN – Коэффициент характеризующий связь мультиплетов `N` – размера с геномом ( связь слабая ) ; б) F(N) = KN – когда мультиплеты `N` – размера связаны своими кодирующими свойствами с геномом ; в) F(N) = KN / N - когда мультиплеты размера `N` сильно связаны своим размером с функциями геномома и их приемлимая для генома мутация пропорциональна их размеру ; Соответственно получаем основные зависимости `N` от` n(N)` : (8) для 7 а Ln ( Ni/Nk ) = K1 * Ln ( n(Ni) / n(Nk) ) (9) для 7 б Ni -Nk = K1 * Ln (n(Ni) / n(Nk) ) (10) для 7 в Ni2 -Nk2 = K1 * Ln (n(Ni) / n(Nk) ) Где : К1 = KN / Kn

Можно ожидать, что разные размеры и виды мультиплетов будут находиться в различной зависимости от генома и, соответственно, описываться различными уравнениями . Эти зависимости позволяют измерять `дискретное` значение скорости мутаций в отдельных участках кластеров геномов . Ясно , что эти значения носят вероятностный характер и требуют дополнительных подтверждений. Обычно функция F(N) - имеет отрицательное значение , при ее положительном значении мы будем иметь рост размеров мультиплетов .

СТАТИСТИКА Править

Проведен статистический анализ геномов из различных классов живых организмов на присутствие мультиплетов из `A`, `T`, `A`+`T`, `C`+`G`, `AT`, `CG`. Статистический анализ проводился подсчетом мультиплетов (например: `А` – сумм ААА, `A`+`T` and `C`+`G` - простой суммой соответствующих размеров мультиплетов `A` и `T`, `C` и `G`- соответственно. `AT` и `CG` - заменой `T` на `A`, и `G` на `C` соответственно в исследуемом геноме. Таким образом был показан заместительный принцип роста содержания `C` + `G` во всех исследованных организмах.

Astsergey g1 2

FIG.1 СОВРЕМЕННыЙ (геном) A- E.Coli genome 0157-H7 , B- Encephalitozoon cuniculi Chr 4 , C - Giardia lamblia Chr 1 . FIG.2 НОВыЙ тип I – A- Condida Chr J , B- Saccharomyces cerevisiae Chr 2 , C-Yarrowia lipolica Chr f

Astsergey g3 4

FIG.3 НОВыЙ тип I , B- Trypanosoma brucei Chr 2 ,C- Plasmodium falciparum Chr 6. FIG.4 НОВыЙ тип I , A- Caenorhabditis Elegans Chr IV,B- Drosophila melanogaster Chr 3L , CArabidopsis thaliana Chr 1 , FIG 5 – Fugu cluster.

Astsergey g5 6

FIG.5 НОВыЙ тип I , B- Homo Sapiens Chr 7 , C- Mouse Chr 4 . FIG.6 Drosophila melanogaster – Chr 2L, 2R , 3L , 3L , X , 4

Astsergey g7 8

FIG.7 – Examples of approximation for decayed multiplets . FIG.8 – СОВРЕМЕННыЙ -S - Leishmania major (а) , Leishmania infanta (б) , Tularemia (c ).

Astsergey t1 2

Table 1,2 – Расчитанные коэффициенты 'K1' – для различнъх участков графиков геномов. Вычисления производились по формуле : Ni -Nk = K1 * Ln (n(Ni) / n(Nk) ).

Модель поведения AT и CG матриц Править

В соответствии с результатами статистической проверки предложенной `AT`- модели , были обнаружены `AT`- матрици. Наблюдается тенденция `сжатия`пространства между `AT` и `CG` - матрицами . Соответственно , мы можем наблюдать этот процесс в развитии для различных геномов . Отмеченный процесс развития геномов дает векторы их развития, которые позволяют делать вывод об относительном эволюционном уровне генома . Модель позволяет сделать генетическое сравнение развития организмов из различных классов Царств Животных и Растений. Становится возможным установить их иерархию .Скорости распада и замещений отдельных групп дают возможность расчитать региональные скорости мутаций и их векторы .Хромосомные геномы показывают коллениарное поведение хромосом . Мы наблюдаем `дирижируемое` поведение мутаций в хромосомах одного генома. На Фиг.8 показана хромосома Leishmania major (а) и Leishmania infanta (б) . Это представители новейшего типа генома , который явно образовался путем `варки` в бульоне из разрушенных ядер из представителей современных ( modern) геномов - `вивисекцией` существенных кластеров , и то `АТ ` - содержащих : например с помощью` тепловой ` обработки . Причем Leishmania infanta явно показывает тотже принцип сжатия AT – CG пространства ,но уже с `другой` стороны .

Выводы Править

Эволюция геномов явно указывает на общий довлеющий фактор – увеличение компактности информации в геноме . Это достигается в основном уравновешением соотношения A,T / C,G . Сам механизм `мягкого` воздействия этого фактора , лежит явно в кинетике процессов воспроизводства . Степень `информационного` совершенства : это приближение этого отношения к `1` . Кроме того , размер мультиплетов стремится к равновесным ( вероятностным) значениям мультиплета (A,T,C,G).То есть , всякий геном имеет идеальный размер основания `m`- в зависимости от его размера `N` . Соответственно можно предложить меры идеальности геномов . Первая должна отвечать за `Первый` уровень совершенства когда отношение C,G/A,T – стремится к `1` , для этого удобно сравнивать суммы логарифмов произведений размеров мультиплетов `CG и AT` на их количество `n` .

(8) Q1 = SUM(Ni*Ln(n[i]CG))/ SUM(Nk*Ln(n[k]AT))

Где : Q1 – `Первый` уровень эволюции . nAT , nCG - количество мультиплетов размером N для : i- nAT и k - nCG . Так как этот критерий содержит в себе и `рудиментарные ` признаки – большие платформы внедрений , которые сильно влияют на уровень совершенства генома .

См. также Править

Ссылки Править

Обнаружено использование расширения AdBlock.


Викия — это свободный ресурс, который существует и развивается за счёт рекламы. Для блокирующих рекламу пользователей мы предоставляем модифицированную версию сайта.

Викия не будет доступна для последующих модификаций. Если вы желаете продолжать работать со страницей, то, пожалуйста, отключите расширение для блокировки рекламы.

Также на ФЭНДОМЕ

Случайная вики