バクテリアのゲノムサイズを決める要因
研究によると、個体数と突然変異率が細菌のゲノムサイズにどんな影響を与えるかがわかったよ。
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目次
ゲノムサイズってのは、生物のゲノムに含まれるDNAの総量のことだよ。ウイルスみたいな小さい生物は1万塩基対以下から、大きな植物だと1000億塩基対以上まで幅があるんだ。でも、ゲノムサイズと遺伝子の数の関係は、一貫性がないんだよね。
バクテリアでは、ゲノムサイズの差が他の生物に比べて小さいんだ。バクテリアのゲノムサイズは10万塩基対から1000万塩基対くらいまでなんだけど、通常はコーディング遺伝子がぎっしり詰まってる。バクテリアのゲノムサイズはコーディング遺伝子の数に関連しやすいけど、その差の理由はまだ完全には分かってないんだ。
ゲノムサイズに影響を与える要因
ゲノムサイズにはいろんな要因が影響するんだけど、いくつかは特定の系統に特有で、生態学的または進化的な歴史と関係があるみたい。さらに、人口遺伝学や進化に関連する普遍的なメカニズムが、ゲノムサイズの変動に寄与してるとも考えられてる。特に、人口遺伝学がいくつかのバクテリア株のゲノムサイズが減少する理由を説明できるかに注目してるんだ。
特に興味深いのは、最も短いゲノムを持つ2タイプのバクテリア、エンドシンビオンと自由生活の海洋バクテリアだ。エンドシンビオンのBuchnera aphidicolaは、効果的な個体数が少なくて変異率が高い。これが原因で、平均よりも小さくてコーディング遺伝子が少ないゲノムになることが多いんだ。彼らはコーディング遺伝子とノンコーディングの遺伝物質の両方を失うことができるから、コーディング比率が高くなる。
一方、自由生活のバクテリアProchlorococcus marinusは、ゲノムは小さいけど効果的な個体数が多い。これらのバクテリアでは、ゲノムサイズの減少は主にノンコーディング配列の損失によるもので、コーディング配列にはあまり影響しない。この傾向は、不要なノンコーディングDNAを失うことを促す自然選択の特定の形態が、これらの生物に起こっていることを示唆してるんだ。
研究の目的
この研究の目的は、変異率の増加と個体数の変化がゲノムサイズの進化にどのように影響するかを分析することだよ。ただ、変異率や個体数を推定するのは難しいから、時間とともに変動する性質がある。だから、多くの分析は間接的な指標に依存していて、正確な相関を提供しないかもしれない。
この問題に対処するために、研究者たちはシミュレーション手法を選んで、いろんな要因がゲノムサイズの減少にどのように導くかを調べることにした。Aevolというシミュレーションプラットフォームを使って、進化環境をコントロールして、コーディングとノンコーディングのゲノムサイズに対する個体数と変異率の影響を調べられるんだ。
Aevolシミュレーションフレームワーク
Aevolは、ゲノムの進化をシミュレーションするための洗練されたツールだよ。これを使って、ゲノムが独立して進化できるモデルを作成したり、変異率や個体数の変化に適応できるように調整できたりするんだ。コントロールされたシミュレーションを通じて、研究者たちはこれらのパラメーターがゲノムの構造にどう影響するかを観察して、ゲノムサイズとその動的要因の関係を明らかにできるんだ。
シミュレーションは、すでに安定した条件下で進化した5つの「野生型」株から始まる。研究者は新しい実験条件を導入して、これらの株を異なるレベルの変異率と個体数にさらすんだ。その結果が、これらの変化がゲノムサイズや構造にどう影響するかを決定する助けになるんだ。
実験デザイン
この研究では、実験のスタート地点として、以前に確立された5つのバクテリア株を使ってる。各株は何百万世代も進化していて、安定したゲノム構造を持ってる。実験では、さまざまな個体数と変異率の組み合わせを試して、ゲノムの構造への影響を観察するんだ。
研究者たちは、ゲノムの全体のサイズ、コーディングサイズ、ノンコーディングサイズ、コーディング比率など、いろんな側面を測定してる。これらの特性を継続的に監視することで、ゲノムの進化を追跡して、変化する環境条件にどう反応するかを評価できるんだ。
結果: 個体数の影響
個体数を増やすと、全体のゲノムサイズは減少するけど、この減少はコーディング部分とノンコーディング部分に同じようには影響しない。大きな個体数は、主にノンコーディングのゲノムサイズを減少させて、コーディングDNAの割合を高くするんだ。一方、個体数を減らすと、主にノンコーディング部分が増えることで、全体のゲノムサイズが増える。
結果は一貫した傾向を示してる:個体数が増えるとノンコーディングDNAは減少し、コーディングDNAはほとんど安定して、コーディング比率が上昇する。逆に、個体数が減ると、ノンコーディングDNAが増えることでコーディング比率が下がる。
結果: 変異率の影響
変異率を上げると、全体のゲノムサイズがかなり減少するんだ。ただし、この変化はコーディング部分とノンコーディング部分の両方を減少させるけど、影響は比例しない。ノンコーディング配列の損失が大きくなるから、変異率が上がるとコーディング比率が高くなるんだ。
発見されたことは、個体数か変異率のどちらかが増えると、ゲノム構造が変化するってこと。どちらの条件も、より短くて密度の高いゲノムに繋がるけど、そのメカニズムは違う。変異率が高いと、コーディングとノンコーディングの両方に影響を与えるけど、個体数が増えると主にノンコーディングDNAに影響を与えるんだ。
個体数と変異率の相乗効果
個体数と変異率の相互作用は、ゲノム進化にとって複雑な景観を作り出すんだ。この研究は、どちらかの要因が増えるとゲノムサイズが減少し、構造が変わることを確認してるけど、具体的な影響は異なる。
研究者たちは、個体数と変異率のさまざまな組み合わせを試して、コーディング密度において似たような結果を得られることを見つけた。この観察は、ゲノムサイズとこの2つの変数の複雑な関係を強調してるんだ。
ロバスト性の選択
研究者たちは、ゲノムサイズの進化に影響を与える2つの異なる選択形態があると提案してる:環境条件に対する表現型適応のための直接選択と、複製のロバスト性のための間接選択だ。
直接選択は、ゲノムのコーディング部分に焦点を当ててて、これは生物が環境にどれだけうまく適応するかに重要な役割を果たしてる。一方、複製のロバスト性は、遺伝情報を有害な変異を蓄積せずに伝える能力を指すんだ。よりロバストなゲノムは、有害な変異を蓄積する可能性が低くなるから、時間が経つにつれてより安定した系統につながるんだ。
実験を通じて、研究者たちは個体数が増えると両方の選択形態が強化されて、より効率的なプロセスになることに気づいた。一方で、個体数が減ると、ランダムな遺伝的漂流がより顕著になり、ゲノムの完全性が損なわれ、ノンコーディング配列が増えることになるんだ。
ゲノム進化の理解への影響
この研究の結果は、ゲノムを形成するための個体数と変異率の重要な役割を強調してる。直接的な選択と間接的な選択の間の相互作用が、環境圧力に対して生物がゲノムを調整する方法をより包括的に理解する手助けになるんだ。
この知見はゲノム進化の理解を深めるし、真核生物など他の生物に関するさらなる研究にもつながる。モデルを洗練させ続け、性行為の影響や遺伝的再配置も考慮することで、研究者たちはゲノムの構造や機能の複雑さについてより深い洞察を得られるんだ。
結論
この研究は、ゲノムサイズが個体数や変異率などのさまざまな要因に影響されることを示してる。シミュレーション手法を通じて、研究者たちはこれらの影響を分析し、異なる進化的圧力がゲノムの構造をどのように形成するかを明らかにできた。
結果は、適応のための直接選択とロバスト性のための間接選択の両方が、ゲノムサイズの進化において重要な役割を果たすことを強調してる。研究者たちがこれらの関係を探求し続けることで、異なる生物間でのゲノム進化を促す根本的なメカニズムについて、さらに多くのことが明らかになる可能性が高いんだ。
タイトル: Genome streamlining: effect of mutation rate and population size on genome size reduction
概要: Genome streamlining, i.e. genome size reduction, is observed in bacteria with very different life traits, including endosymbiotic bacteria and several marine bacteria, raising the question of its evolutionary origin. None of the hypotheses proposed in the literature is firmly established, mainly due to the many confounding factors related to the diverse habitats of species with streamlined genomes. Computational models may help overcome these difficulties and rigorously test hypotheses. In this work, we used Aevol, a platform designed to study the evolution of genome architecture, to test two main hypotheses: that an increase in population size (N) or mutation rate ({micro}) could cause genome reduction. In our experiments, both conditions lead to streamlining, but with very different resulting genome structures. Under increased population sizes, genomes loose a significant fraction of non-coding sequences, but maintain their coding size, resulting in densely packed genomes (akin to streamlined marine bacteria genomes). By contrast, under increased mutation rate, genomes loose both coding and non-coding sequences (akin to endosymbiotic bacteria genomes). Hence, both factors lead to an overall reduction in genome size, but the coding density of the genome appears to be determined by N x {micro}. Thus, a broad range of genome size and density can be achieved by different combinations of N and {micro}. Our results suggest that genome size and coding density are determined by the interplay between selection for phenotypic adaptation and selection for robustness. Significance statementMany bacterial species show reduced genomes. However, the diversity of these species and of their life traits makes it difficult to identify the mechanisms that led to this reduction. Indeed, no unifying hypothesis accounts for the whole diversity of genome size reduction. Here, we used simulations to systematically explore the effect of population size and mutation rate on genome size. We show that the interaction between these two factors tightly determine the size, but also the density of genomes, making it possible to account for the whole diversity of reduced genomes by acting on these two parameters only. Our results suggest a theoretical model in which genome reduction is driven by a robustness/fitness trade off.
著者: Guillaume Beslon, J. Luiselli, J. Rouzaud-Cornabas, N. Lartillot
最終更新: 2024-10-05 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.03.14.584996
ソースPDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.03.14.584996.full.pdf
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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