進化の予測: バクテリアからの洞察
研究が細菌の進化のパターンを明らかにして、予測可能な要素と予測不可能な要素を強調している。
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進化ってどれくらい予測可能なんだろう?この質問は長い間科学者たちを悩ませてきたよ。もし生物が未来にどう変わるか予測できれば、病気と戦ったり、がんをもっと理解したり、動植物が気候変動にどう適応するか準備したりするのに役立つかもしれない。
伝統的に、多くの科学者は進化を予測する能力に慎重だったんだ。生物の中で起こる可能性のある変化がたくさんあるからね。何百万もの潜在的な変異と過去の出来事の影響が組み合わさることで、次に何が起こるかを予測するのは難しい。ただ、バクテリアを使ったいくつかの実験では、進化が時々予測可能な道をたどることがあるってことがわかってきた。たとえば、科学者たちは同じ条件下でバクテリアの集団を進化させて、どんな特性が現れるかを見ているんだ。
別々の進化の歴史を経た後、これらの異なるバクテリアの系統を同じ環境に置くと、過去の違いが結果に大きく影響することがあることが研究者たちによって見つかった。だから、科学者たちはパターンを発見しつつも、もっと多様な実験条件の中で予測を立てるのに苦労しているんだ。
大事な質問は、ある種についての知識を使って、関連する種がどう進化するかを予測できるかどうかだ。似たような環境に置かれたとき、似た種は似たように行動するのかな?これは難しいことだよ。なぜなら、種は何年もかけて進化してきて、いろんな遺伝子を得たり失ったりしているから。どれだけ近縁の種が遺伝子の設計図での類似性を維持できるかが、異なる進化の道に繋がることがあるんだ。
研究者たちは以前、一般的なタイプのバクテリア、Pseudoモナス・フルオレセンスの進化的結果を予測するモデルを作って、その親戚であるPseudoモナス・プロテゲンスに対してもこの予測が当てはまるかを見たんだ。このモデルは、特定の条件下でこれらの生物がどのように適応し、変わるかを予測することができた。
この研究では、科学者たちはもっと遠縁の2つのPseudomonas、Pseudoモナス・シリンゲとPseudoモナス・サバスタノイについても似たような予測ができるかを調べたんだ。彼らは以前の実験で見られたパターンに基づいて、これらのバクテリアがどのように進化するかについていくつかの仮説を持っていた。
Pseudoモナス・シリンゲとPseudoモナス・サバスタノイの予測
- より良く空気や液体の表面に付着できるPseudoモナスの変異体が現れて、一般的になる。
- これらの変異体は、より良い付着のために特定の物質、いわゆるエクソポリサッカライドを主に使う。この物質は必要な安定性を提供するからね。具体的には、Pseudoモナス・シリンゲには一種類が使われ、Pseudoモナス・サバスタノイには別の種類が使われると予測されている。
- これらの変異体は、粘着性のある物質の生成を促進するシグナル分子をより多く生産するため、移動が減少する。
- ほとんどの変異は特定の機能を失う結果になり、それに続いて特定の遺伝子がオンまたはオフになる変化が起こる。
- 一番多く起こる変異は、バクテリアが適応を助ける特定の経路で起こる。
- 以前作成された数学モデルは、これらの2つのバクテリアにおいてほとんどの変異が特定の遺伝子で起こると予測している。
- 研究者たちは、以前の実験で見られた変異に基づいて、これらの遺伝子のどの部分が変わる可能性が高いかを予測できる。
- 変異は遺伝子全体に均等に分布するわけではなく、最もポジティブな影響を与える部分に固まる。
これらの予測を検証するために、研究者たちは2つのバクテリアを使って実験を行った。彼らは、空気と液体の境界で繁栄できる変異体の発展を促すために、制御された環境で育てたんだ。
実験進化の結果
1週間の成長の後、彼らは両方のタイプのバクテリアの変異体を無事に分離することに成功した。観察したところ、これらの変異体は表面に付着する能力が向上し、祖先と比べて移動が減少していることがわかった。これらの変化は、シグナル分子の生成が増加したという以前の予測と一致していた。
興味深いことに、これらの変化に関与する遺伝子を詳しく調べると、予想された変異と驚きの結果が見つかった。たとえば、ほとんどの変異がバクテリアの付着や移動を調整する機能を妨げることになると予測していたが、実際にほとんどの変異がその予想された領域で見つかった。
変異パターンの違い
一部の予測可能な挙動があるにもかかわらず、研究者たちは新しいバクテリアで見つかった変異の種類が、以前のPseudoモナス・フルオレセンスやPseudoモナス・プロテゲンスの研究と異なることに気づいた。たとえば、以前の研究で一般的だった変異が、新しい研究ではあまり頻繁に見られなかったんだ。
特に注目すべき違いは、付着を調整する特定の遺伝子で変異が見られなかったこと。これは、新しい研究では頻繁にターゲットになると予想されていたものだが、逆に他の遺伝子で変異が多く見つかった。
これが示すのは、いくつかの一般的なパターンが成り立つ一方で、異なるバクテリアが進化する具体的な方法は大きく異なる可能性があるということ。
付着の役割
この研究では、バクテリアが生成する粘着性物質、いわゆるエクソポリサッカライドの役割も探った。以前の研究では、特定のPseudoモナス株がこれらの物質に大きく依存して、付着や安定性を維持し、進化的な利点を持っていた。
しかしこの研究では、バクテリアがこれらの物質をあまり生産しなかった場合でも、フィットネスの低下が見られなかった。これにより、研究者たちは、これらのバクテリアが表面に付着し、環境で繁栄するのを助ける他の認識されていない要因があるのではないかと考えるようになった。
結論
要するに、この研究は、関連する種において特定の進化の予測が正しいことがある一方で、それらの進化的変化がどのように現れるかの具体的な詳細は大きく異なる可能性があることを示した。
Pseudoモナス・シリンゲやPseudoモナス・サバスタノイのようなバクテリアを分離して研究することで、研究者たちは進化プロセスの複雑さをさらに明らかにできる。予測を立てたりトレンドを特定したりすることは可能だけど、生物の進化する性質が変化し続けるため、進化の一部の側面は予測不能になることもある。
この研究は、進化が分子レベルでどのように働くかを深く理解するための扉を開き、今後の研究の予測を改善し、異なる生物が採るユニークな進化の道を浮き彫りにすることができるんだ。研究結果は、これらのバクテリアの研究を続けることで、予測モデルをさらに洗練し、進化のダイナミクスを把握する手助けになることを示しているよ。
タイトル: Forecasting of phenotypic and genetic outcomes of experimental evolution in Pseudomonas syringae and Pseudomonas savastanoi
概要: Microbial experimental evolution is commonly highly repeatable under identical conditions, indicating a potential for short-term evolutionary forecasting. However, it is unclear to what extent evolutionary predictions can be extrapolated to related species adapting in similar environments, which would enable direct testing of general forecasting models and biological assumptions. To further develop a model system for evolutionary forecasting based on adaptation to static culture conditions, we experimentally tested previous predictions for Pseudomonas syringae and Pseudomonas savastanoi. In addition to sequence divergence, these species also differ in their repertoire of diguanylate cyclases that can be mutationally activated to produce the adaptive wrinkly spreader (WS) phenotype and genes for biosynthesis of exopolysaccharides. After experimental evolution, we isolated 32 independent WS mutants for P. syringae and 37 WS mutants for P. savastanoi that had increased ability to colonize the air-liquid interface and reduced motility. As predicted, most mutants had mutations in the wsp operon followed by rarer promoter mutations upstream of uncharacterized diguanylate cyclases. Surprisingly, no mutations were found in wspF, the most commonly mutated gene in the previously characterized species, which was explained by differences in relative fitness. While prediction of mutated regions was largely successful for WspA, mutations in WspE had a divergent pattern for both species. Surprisingly, deletion of known exopolysaccharide loci previously shown to contribute to the adaptive WS phenotype in other species did not reduce fitness, suggesting the presence of additional adhesive components under c-di-GMP control. This study shows that evolutionary forecasts can be extended to related species, but that differences in the genotype-phenotype-fitness map and mutational biases limit predictability on a detailed molecular level. Author summaryBiological evolution is often observed to be repeatable in the short-term, which suggests that it might be possible to forecast and ultimately steer evolution. Evolutionary processes are fundamental to biology but are also central to major societal problems, including antibiotic resistance, cancer, and adaptation to climate change. Experimental evolution with microbes makes it possible to study evolutionary processes in real-time over many generations to allow direct tests of evolutionary forecasts. However, a fundamental problem is that predictive models are usually based on previous experimental data which limits the novelty of the prediction beyond simple repeatability. A more challenging issue is to predict to what degree similar species evolve in similar ways in similar environments. Here we show that one of the best characterized bacterial experimental evolution model systems, biofilm formation at the surface of static tubes in Pseudomonas, can be extended to related species evolving in similar environments. This allowed us to directly test previous evolutionary forecasts to show that similar phenotypes evolved in similar environments, but that predictions of molecular details often fail. This study also elucidates the causes for failed forecasts to allow continuous improvements in predictive models and to delineate the limits of evolutionary forecasting.
著者: Peter A Lind, J. T. Pentz, A. Biswas, B. Alsaed
最終更新: 2024-02-12 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.02.10.579745
ソースPDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.02.10.579745.full.pdf
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/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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