Дерево жизни по геномам что такое
Новый подход к построению древа жизни
Когда британский морфолог Джордж Джексон Миварт [St. George Jackson Mivart] опубликовал в 1865 году одно из первых эволюционных деревьев, ему недоставало опорного материала. Он построил дерево – ветвящуюся карту различных видов приматов – при помощи детального анализа позвоночников животных. Второе дерево, созданное на основе сравнения конечностей животных, показывало другие родственные связи между приматами, осветив проблему эволюционной биологии, существующую и по сей день.
Почти 150 лет спустя учёные обзавелись горами данных для построения так называемых филогенетических деревьев, современной версии созданной Мивартом структуры. Достижения в технологии расшифровки ДНК и биоинформатике позволяют сравнивать последовательности сотен генов, а иногда и целые геномы, у разных видов, и создавать древа жизни с большей детализацией, чем это когда-либо было возможно.
Историческое древо жизни от 1866 года описывает царства растений, животных и одноклеточных
Но хотя обилие данных помогло разрешить некоторые из конфликтов, возникших по поводу разных участков эволюционного древа, оно принесло и новые трудности. Сегодняшняя версия древа жизни больше похоже на спорную страницу Википедии, чем на опубликованную книгу – о некоторых ветвях постоянно идут споры. Точно так же, как позвоночник и конечности привели к появлению противоречивых карт эволюции приматов, сейчас учёные знают, что разные гены в одном и том же организме могут рассказывать разные истории.
Согласно новому исследованию, частично основанному на изучении дрожжей, спорная картинка, рисуемая отдельными генами, оказывается ещё противоречивее, чем ожидалось. «Утверждают, что каждый из 1070 генов участвует в каком-либо конфликте», – говорит Майкл Доногью [Michael Donoghue], биолог-эволюционист из Йельского университета, не связанный с исследованием. «Мы пытаемся разобраться в филогенетических связях 1,8 млн видов, а сами не можем рассортировать двадцать типов дрожжей», – говорит он.
«Исторически, с областями, привлекавшими внимание и вызывавшими разногласия, связаны и самые интересные эпизоды», такие, как происхождение животных, позвоночных и цветущих растений, говорит Антонис Рокас, биолог из Университета Вандербильта, руководивший новым исследованием.
На основании результатов работы нового алгоритма учёные могут выбрать только самые информативные гены для постройки филогенетических деревьев. Такой подход может сделать процесс как более точным, так и эффективным. «Думаю, он поможет ускорить реконструкцию древа жизни», – говорит Хидир Хилу [Khidir Hilu], биолог из Виргинского технологического института.
Кирпичики жизни
Основа филогенетических деревьев создаётся через группирование видов по их степени родства. Если сравнить ДНК людей, шимпанзе и рыбы, становится ясно, что люди и шимпанзе ближе друг к другу, чем к рыбам.
К примеру, пока неясно, кто ближе по родству улиткам – двустворчатые моллюски или же лопатоногие моллюски, говорит Рокас. Неизвестно, как именно связаны между собой одни из самых ранних ответвлений животных от дерева, такие, как медузы и губки. Учёные могут демонстрировать примеры конфликтующих деревьев, появляющиеся в одних и тех же научных журналах с разницей в недели, или даже в одном и том же номере.
«Отсюда вопрос: почему нам так сложно договориться?» – говорит Рокас.
Рокас со своим аспирантом Леонидасом Саличосом [Leonidas Salichos] изучали этот вопрос, оценивая гены по отдельности, используя при этом самые полезные гены – переносящие больше всего информации, относящейся к эволюционной истории – для построения своей версии древа.
Они начали с 23 видов дрожжей и выбрали 1070 генов. Для начала они создали филогенетическое дерево стандартным способом, конкатенацией. Для этого все последовательности от отдельных видов собираются вместе в один мегаген, и затем с этой длинной последовательностью сравниваются последовательности отдельных видов, на основании чего создаётся дерево, наилучшим образом объясняющее различия.
Результирующее дерево получается точным с точки зрения стандартного статистического анализа. Но поскольку схожие методы приводят к появлению деревьев, изобилующих разногласиями, Рокас и Саличос решили углубиться в тему. Они построили наборы филогенетических деревьев для отдельных генов дрожжей, и применили алгоритм, разработанный с использованием теории информации, для поиска областей наибольшего соответствия между разными деревьями. Результат, опубликованный в журнале Nature в мае, получился неожиданным. Кажется, что каждый изученный ген рассказывает немного отличную от других историю эволюции.
«Практически все деревья, построенные для отдельных генов, конфликтовали с деревом, основанном на конкатенации данных, – говорит Хилу. – Это шокирует».
Они заключили, что если несколько генов поддерживают определённую архитектуру, то именно она и должна быть точной. Но если разные наборы генов одинаково поддерживают две разные архитектуры, тогда вероятность их точного соответствия реальности уменьшается. Рокас и Саличос использовали метод под названием статистический бутстрэп для выбора наиболее информативных генов.
По сути, «если брать только гены с активной поддержкой, то вы получите верное дерево», – говорит Доногью.
Пересмотренное дерево совпадало с деревом, построенным на альтернативном источнике эволюционной информации – крупномасштабных изменениях в отрезках ДНК, передающихся из поколения в поколение – что обосновало их исследования.
Открытия не ограничивались дрожжами. Применяя тот же анализ к более крупным и сложным формам жизни, включая генетические данные позвоночных и животных, они находили серьёзные конфликты между отдельными генами.
Некоторым исследователям надо привыкнуть к идее выборочного исключения данных из анализа. «Много лет главнейшей проблемой людей, пытающихся понять взаимоотношения организмов, была проблема набора достаточного количества данных, – говорит Джефри Таунсенд, биолог-эволюционист из Йельского Университета, не связанный с исследованием. – Сообществу всегда твердили о необходимости набора данных, поэтому неудивительно, что они подходили к задаче именно так».
Хотя биологи-эволюционисты сражались с этими проблемами годами, новое исследование стало крупнейшей на сегодня попыткой изучить уровень конфликта отдельных генов. «У людей будет две реакции: конфликтов больше, чем я думал, и нам нужно научиться лучше их анализировать», – говорит Донагью, желающий применить новый метод в своей работе. Однако он указывает и на трудности с подтверждением точности нового подхода. Хотя пересмотренное древо совпадает с тем, что построено на альтернативной генетической информации, в последнем могут обнаружится собственные несоответствия. «Не уверен, что мы знаем, каковы взаимоотношения на самом деле, – говорит он. – А если мы не уверены в истинном положении вещей, мы не знаем, получили ли мы правильное дерево».
Меняющаяся картинка
Исследователям необходимо применять новую технику более широко, чтобы увидеть, как она может изменить представление об эволюции. Однако Рокас и Саличос уже показали, что сложнее всего реконструировать короткие ветви древа, или «кустистые» его части, представляющие периоды быстрого видообразования – особенно находящиеся ближе к основанию древа и глубоко в эволюционной истории.
«Теоретические изыскания предсказывали такое поведение, но наше исследование впервые демонстрирует подтверждение при помощи экспериментальных данных», – сказал Рокас.
Рокас утверждает, что новые открытия изменят то, как исследователи интерпретируют нечётко оформленные части дерева. «Биологи-эволюционисты обычно предполагают, что если в дереве нет нужной детализации, значит, оно неправильное. А следовательно, если мы соберём побольше данных и составим алгоритмы получше, тогда мы придём к правильному дереву», – говорит он. Но наличие конфликтующих частей дерева, сохраняющихся, несмотря на потоки данных и на применение нового типа анализа, может говорить о наличии кустистых частей. «Думаю, в некоторых случаях алгоритм сможет разрешить этот конфликт, а в других – отметить области конфликта, которые мы вряд ли когда-либо сможем разрешить».
Другие учёные соглашаются, что открытия могут повлиять на то, как специалисты справляются с противоречивыми представлениями об эволюции. «Думаю, это предвестник сдвига парадигмы, – сказал Таунсенд. – Если мы используем подходящие методы, у нас появляется возможность узнать больше о вопросах, мучавших нас уже долгое время».
Таунсенд, разработавший собственный метод выбора наиболее информативных генов на основе скорости их эволюции, отмечает, что не все члены научного сообщества соглашаются с необходимостью в новых подходах. «Надеюсь, эта работа поможет выдвинуть эту проблему на передний план», – сказал он.
Выбор подходящего количества генов для построения прототипов филогенетических деревьев – не единственный вопрос, мучающий биологов-эволюционистов. Им необходимо также договориться о том, какое количество видов включать в обработку – чем больше в дереве видов, тем сложнее анализ. Результаты также могут отличаться из-за различий в качестве данных, собранных по разным видам. «Если нам нужно получить истинную эволюционную историю того, как всё связано друг с другом, то что для этого лучше – собирать больше генов или больше видов? – говорит Доногью. – Думаю, и то и другое».
Новые подходы, позволяющие исследователям получать точные результаты с использованием меньшего количества генов могут позволить расширить эволюционное древо. Возможность выбирать только самые информативные из генов может сделать процесс более эффективным, и позволить учёным создавать точные деревья с использованием меньшего количества данных и ресурсов. «Если бы могли выбрать несколько генов и получить такое же хорошее дерево, как с помощью всего генома, – говорит Хилу, – мы могли бы построить гораздо более детальное древо жизни – на уровне родов, или даже на уровне видов – вместо того, чтобы довольствоваться скелетом из наиболее важных ответвлений».
Как прочитать эволюцию по генам?
Кладограмма бактерий и архей, построенная на основании 24-х генов с использованием Байесова вывода
Автор
Редакторы
Статья на конкурс «био/мол/текст»: Проникновение в тайны эволюции — одно из самых захватывающих направлений в современной биологии. Однако тут есть небольшая проблема: пока не изобретена машина времени, чтобы можно было своими глазами увидеть, как развивалась жизнь на Земле. Впрочем, в наше время существуют методики, которые позволяют приподнять завесу тайны над эволюцией, и одна из основных среди них — построение филогении всего живого, то есть «древа жизни». Для этого можно использовать различные признаки, главный среди которых — это последовательность ДНК, в которой закодировано все разнообразие современных и ископаемых существ. В этой статье рассказывается о методиках построения таких филогений, частично заменяющих ученым машину времени.
Конкурс «био/мол/текст»-2013
Эта статья представлена на конкурс научно-популярных работ «био/мол/текст»-2013 в номинации «Лучший обзор».
Спонсор конкурса — дальновидная компания Thermo Fisher Scientific. Спонсор приза зрительских симпатий — фирма Helicon.
Что такое филогения и филогенетический анализ?
Филогения всех живых существ, или древо жизни, является нашим представлением о степени родства организмов и о том, как шла эволюция живых существ. Кто является ближайшим родственником человека, и каким был наш общий предок? Вымерли ли динозавры, или их потомки до сих пор живут рядом с нами? Произошли ли теплокровность и способность к полету среди позвоночных единожды? Откуда вообще взялись позвоночные? На все эти вопросы уже есть ответы, и получены они были главным образом с помощью филогенетического анализа.
Филогения фактически является той основой, на которую «навешиваются» знания об организмах. Именно она наделяет биологию важным качеством — предсказательностью. Зная те или иные свойства организмов одного вида, с помощью филогении мы можем судить о свойствах родственных ему существ, и даже проследить эволюцию признаков. Древо жизни используется не только в теоретической биологии, но также и в прикладных науках. Например, в медицине и фармакологии филогении используются для того, чтобы понять, откуда были завезены тe или иные вирусы или бактерии, и какие лекарства на них действуют лучше всего [19].
Построение древа жизни является задачей вовсе не тривиальной, и это направление науки, как ни странно, можно считать относительно новым. Разные исследователи пытались проанализировать родственные отношения организмов с самых ранних времен, однако настоящая филогенетическая «революция» случилась только в 50—60-х годах XX века. До 80-х годов деревья строились главным образом на основании морфологических данных, но привлечение ДНК было лишь вопросом времени, поскольку именно в этой молекуле закодированы все признаки организма.
Немного о ДНК
Чтобы понять, как анализируют ДНК, надо вспомнить, как она устроена. ДНК, или дезоксирибонуклиновая кислота, — это очень длинная молекула, которая находится в ядре клетки. ДНК, как правило, состоит из двух закрученных спиралей, а каждая спираль состоит из множества нукеотидов. Нуклеотиды по большей части отличаются друг от друга азотистыми основаниями, которых в ДНК всего четыре: аденин, тимин, гуанин и цитозин. Именно нуклеотиды создают слабые химические связи, которыми соединяются спирали ДНК. Аденин одной спирали связывается с тимином другой спирали, а гуанин связывается с цитозином (рис. 1). Мутация происходит, когда одно основание заменяется на любое другое. Чаще всего замены происходят в парах аденин—гуанин и тимин—цитозин.
Рисунок 1. ДНК. A — аденин, C — цитозин, G — гуанин, T — тимин.
В ДНК есть последовательности нуклеотидов, которые кодируют белки, и есть участки, которые ничего не кодируют. Кодирующие последовательности — это гены. Они могут быть разной длины, но чаще всего имеют определенную структуру, по которой можно сказать — ген это или нет. Именно гены обычно используют для филогенетического анализа.
Основные принципы построения филогений
Наверное, самое главное правило, которым руководствуются для построения филогений в наше время — это принцип дихотомии: считается, что из трех таксонов, два должны быть более родственны друг другу, чем третий. Поэтому филогении обычно выглядят как дихотомически разветвленные деревья. Если порядок ветвления установлен для всего дерева, то говорят, что оно полностью разрешенное. Иногда в филогениях бывают «кусты» или политомии — это те места, где порядок ветвления неясен, тогда говорят, что дерево не полностью разрешенное. Этот принцип несовершенен, потому что эволюция таксонов далеко не всегда происходит дихотомически. Когда становится понятно, что дихотомия не отражает реальный случай, исследователи привлекают другие схемы — например, филогенетические сети [8].
Методы построения филогений еще в 60-х годах XX века разделились на две основные ветви — фенетические и кладистические. В то время анализ родственных связей основывался на морфологических признаках [12]; с привлечением к построению филогений молекулярных признаков основные принципы анализа родственных связей остались фактически теми же.
Чтобы было более понятно, представьте три вида животных: домашнюю мышь, сумчатую мышь и кенгуру. Домашняя мышь и сумчатая мышь очень похожи друг на друга внешне, но у сумчатой мыши и кенгуру есть общая апоморфия — сумка, — что говорит о том, что эти два вида родственные. Но, естественно, филогенетический анализ основывается на гораздо большем количестве признаков, и группы могут иметь несколько апоморфий.
Рисунок 2. Полностью разрешенная кладограмма. Каждое ветвление — это клада. Обозначенные признаки являются апоморфиями.
Первые шаги. ДНК—ДНК гибридизация
Первые попытки использовать ДНК в качестве основы для построения древа жизни были фенетическими. В 1984 году американские ученые Сибли и Алкист [13] впервые попытались использовать ДНК для прояснения филогении различных видов приматов. Они применили технологию, которая называется «ДНК—ДНК гибридизация». Метод основывается на том, что при копировании в ДНК постоянно происходят мутации. Это приводит к тому, что даже у двух близких родственников последовательности ДНК будут отличаться, не говоря уже о видах. Иными словами, чем дальше находятся организмы на филогенетическом древе, тем больше у них различается ДНК. В данном методе одиночные молекулы ДНК двух видов смешиваются, чтобы они могли образовать «гибридные» двойные спирали, в которых одна половина принадлежит одному виду, а вторая — другому. Затем такие «гибриды» нагреваются, и исследователь смотрит, при какой температуре двойная спираль распадается (или диссоциирует) на две части. Считается, что чем выше температура, требующаяся для распада «гибрида», тем прочнее связь молекул ДНК двух разных видов, и, соответственно, тем ближе эти виды друг к другу (рис. 3).
Рисунок 3. ДНК—ДНК гибридизация. а — Нагревание ДНК двух видов, в результате которого двойная спираль распадается на две части. б — Охлаждение ДНК, в результате которого молекулы ДНК разных видов гибридизуются друг с другом. в — Нагревание ДНК, в результате которого гибридные молекулы ДНК распадаются.
ThinkQuest, рисунок с изменениями
Метод матрицы расстояний (distance matrix)
Метод матрицы расстояний, по сути, является фенетическим. Его основа — расчет попарных различий между соответствующими генами всех видов, участвующих в таком анализе. Делается это следующим образом: гены каждого анализируемого вида сравниваются по каждой позиции нуклеотидов, и чем больше найдено отличий, тем больше будет «расстояние» между видами. Затем строится матрица, в которую заносится это значение для каждой возможной пары сравниваемых генов. Далее матрица расстояний является входной информацией для алгоритмов построения деревьев.
Самый популярный среди подобных алгоритмов — это метод ближайших соседей (neighbour joining). Среди анализируемых видов находят два с минимальными различиями в последовательности (т.е., максимально похожие). Исходя из составленной матрицы, данные об этих видах «объединяются», и далее они участвуют в анализе в объединенном состоянии. Виды один за другим проходят эту процедуру до тех пор, пока не будет найдено одно, полностью разрешенное дерево. Этот алгоритм хорош тем, что он относительно прост и подходит для обработки больших наборов данных (рис. 4) [3].
Рисунок 4. Метод ближайшего соседа
Разные авторы, однако, перечисляют некоторые минусы метода ближайших соседей. Например, есть мнение, что этот метод хуже работает с таксонами, которые филогенетически далеки друг от друга [4], [17]. Также недостатком можно считать и то, что метод всегда выдает дерево с одним-единственным возможным вариантом ветвления [3]. Это происходит потому, что алгоритм подразумевает построение одной филогении без сравнения с другими, тогда как в кладистических методах оцениваются деревья с различным порядком ветвления. Несмотря на то, что в серьезных филогенетических анализах методы матрицы расстояний сейчас почти не используются, они применяются, например, для быстрого построения филогений близкородственных бактерий и вирусов [18].
Метод наибольшей экономии (maximum parsimony)
Этот подход получил большую популярность при анализе морфологических данных, а также какое-то время применялся и для молекулярных исследований. Первый этап анализа — это создание матрицы признаков. Каждый признак должен иметь хотя бы два состояния. Состояний может быть больше, в морфологии они могут описывать разные формы и структуры. Если на кладограмме у какого-то таксона или группы таксонов состояние отличается от предкового, то это называется «переходом из одного состояния в другое». Суть этого алгоритма в том, чтобы найти такое дерево, где присутствует наименьшее суммарное число переходов из одного состояния в другое для всех признаков. В этом случае кладограмма и отображаемая на ней эволюция будут считаться наиболее экономными, а, значит, и более вероятными [3], [12], [16], [17].
Тут возникает вопрос: почему мы вообще считаем, что эволюция должна быть экономной? Дело в том, что это соответствует главному методологическому принципу науки, который заключается в том, что из нескольких равновероятных объяснений надо выбирать наиболее простое, с привлечением как можно меньшего количества сущностей. Этот метод еще называется «Бритвой Оккама». В одной из книг по филогении [3] есть шутливый пример. Представьте, что в одном и том же городе где-то в Северной Америке в соответствующую службу поступает два звонка о том, что по улицам гуляет тигр. Понято, что легче всего предположить, что это один и тот же тигр, который сбежал из зоопарка. Гипотеза, что в городе, где тигров в природе никогда не было, откуда-то появилось сразу же два таких хищника, гораздо менее вероятна.
Эволюция признака — тоже событие нечастое, и когда мы видим два похожих по строению органа, то мы предполагаем, что орган произошел один раз [3]. Это не означает, что признак действительно произошел только один раз, просто это наиболее вероятно. Кладограмма строится на основании многих признаков, и чем больше апоморфий характеризует ту или иную ветвь, тем больше доверия она вызывает.
Плюс метода наибольшей экономии в том, что он интуитивно понятен и довольно прост, но в молекулярных анализах он очень быстро потерял популярность. Один из его недостатков в том, что он не учитывает длину ветвей, которая отображает количество замен нуклеотидов во время эволюции той или иной клады [3]. Некоторые ветви на дереве будут длиннее, потому что скорость эволюции там была выше. При использовании метода наибольшей экономии длинные ветви будут «притягиваться» друг к другу. Этот феномен возникает потому, что чем больше замен нуклеотидов в двух ветвях, тем выше шанс на то, что некоторые из них случайно совпадут, и будут расцениваться как общие апоморфии, даже если это абсолютно не соответствует реальному положению дел.
Другой минус в том, что метод не учитывает разные модели замены нуклеотидов [17]. Например, в методе наибольшей экономии аденин имеет одинаковую вероятность уступить место как тимину, так и цитозину, хотя, как уже отмечалось выше, в организме аденин скорее заменится на цитозин, чем на тимин.
Методы, основанные на моделях эволюции
Наиболее часто используемые методы построения филогений на основе молекулярных данных основываются на моделях эволюции. Один из первых стал метод максимального правдоподобия (maximum likelihood). Для расчета кладограммы, помимо последовательности ДНК, надо выбрать модель замены нуклеотидов, на основании которой будут рассчитываться вероятности. Также в расчет берется длина ветви или эволюционная дистанция между двумя таксонами. Во время анализа рассчитывается, какая длина ветви наиболее вероятна с точки зрения выбранной модели, вероятности всех ветвей кладограммы умножаются, и кладограмма, имеющая наибольшую вероятность, считается правильной [3], [16], [17].
Последний и, наверное, самый популярный в наше время метод — это Байесовский вывод (Bayesian inference). Он, в общем, похож на метод максимального правдоподобия, поскольку также основывается на модели и длине ветвей. Но отличие Байесовского вывода в том, что тут берется в расчет еще один фактор — апостериорная вероятность (posterior probablity), которая рассчитывается на основании как исходных данных, так и полученных результатов анализа [3], [16], [17]. Это не очень понятно интуитивно, но суть в том, что в ходе анализа исследователь получает новые данные, которые тоже можно применить.
Приведу очень простой пример. Пусть у нас есть мешок с сотней шариков, половина их которых красные и половина — белые. Изначально вероятность вытащить шарик как белого, так и красного цвета равна 50%. Но, допустим, мы вытащили 20 красных и 40 белых шариков, и в мешке остались 30 красных и 10 белых шариков. Это означает, что к текущему моменту шанс вытащить красный шарик равен 75%, а белый — 25%, что кардинальным образом отличается от исходного состояния. В Байесовском выводе используются похожая логика, хотя, конечно же, расчеты там гораздо сложнее.
Несмотря на все видимые плюсы двух последних методов, тут тоже можно найти некоторые сложности. Главная их слабость в том, что каждый исследователь вынужден подбирать модели самостоятельно, и совсем не обязательно, что он сделает выбор правильно. Но у этой проблемы есть решение. Во-первых, есть программы, которые могут помочь подобрать модель; во-вторых, уже есть алгоритмы на основе Байесовского метода, которые могут «прыгать» с модели на модель, тем самым тестируя их. Еще одна проблема, скорее всего, решаемая с развитием техники, заключается в том, что обсчеты филогений с использованием последних двух методов довольно сложные и требуют много времени и хороших компьютеров.
Все же насколько достоверны филогении?
Думаю, что внимательный читатель заметил, что многие перечисленные методы основаны на вероятностях, и у него может возникнуть закономерный вопрос: как можно доверять филогении, если всегда есть шанс, что построенное дерево ошибочно и не соответствует действительному ходу эволюции? Действительно, методы несовершенны, но на этот вопрос ответ есть.
Во-первых, в филогенетических методах есть понятие «поддержка: чем больше уникальных признаков поддерживают дерево или какую-то его ветвь, тем больше доверия они вызывают [12]. Само дерево может иметь низкую поддержку, зато свидетельств в пользу отдельных его ветвей может быть так много, что корректность не вызовет сомнений. Для подтверждения результата исследователи могут использовать совокупности признаков: последовательности ДНК, РНК и белков, морфологические данные, особенности поведения организмов и многое другое [11]. Когда независимые признаки подтверждают друг друга, уверенность в результате гораздо выше.
Второй ответ на поставленный вопрос еще более обнадеживающий. Его дают эксперименты, проведенные на разных организмах, для которых известна генеалогия, то есть настоящая эволюционная история [1], [5], [7], [10]. Можно привести в пример опыт с мышами, когда филогенетический анализ провели на основе ДНК 24-х линий этих животных. Оказалось, что наблюдаемая последовательность поколений и полученная филогения почти полностью соответствуют друг другу [1]. Это значит, что используемые методы как минимум способны правильно отображать эволюцию.
Плюсы и минусы молекулярных методов построения филогений
В частности, анализ консервативных последовательностей рибосомальных РНК микроорганизмов позволил установить, что все живое на Земле делится не на два царства, как считали несколько десятилетий назад, — эукариот и бактерий, — а на три: эукариот, бактерий и архей. Морфологическое сходство бактерий и архей с лихвой окупается огромной разницей их молекулярного устройства. Честь этого открытия принадлежит Карлу Вёзе. См. также статьи: «Карл Вёзе (1928—2012)», «Эволюция между молотом и наковальней, или как микробиология спасла эволюцию от поглощения молекулярной биологией». — Ред.
Несмотря на то, что преимущество молекулярного анализа кажется вполне обоснованным, есть все же и несколько причин, по которым морфологию нельзя отправить «в отставку».
Первая причина заключается в том, что не каждый организм подходит для выделения ДНК. Он должен быть собран и сохранен специальным образом, иначе эта молекула просто разрушается. Множество редких и интересных видов было описано много десятков лет назад, когда еще даже про ДНК ничего не знали, и в наши дни не очень понятно, где их искать и как собирать. В первую очередь это касается мелких членистоногих, — особенно насекомых, которых чаще всего хранят сухими. То же самое можно сказать и о палеонтологических находках вымерших видов. Для оценки родства таких групп можно использовать только морфологические методы.
Вторая причина заключается в том, что далеко не всегда результаты молекулярных филогенетических методов вызывают доверие. Иногда бывает так, что они не совпадают с устоявшимися «классическими» взглядами. Это, конечно, не означает, что именно молекулярные данные неверны, просто такие несовпадения являются «звоночком», что где-то закралась ошибка. Несовпадения могут быть не только из-за ошибок в самом анализе, но и из-за того, что были неправильно выбраны гены. Гены, мутирующие с высокой скоростью, подходят для выяснения родства между видами, но не походят для анализа групп более высоких рангов. Но гомологичные гены в разных группах организмов могут меняться с разной скоростью, поэтому гены, подходящие для анализа одной группы, могут не подходить для другой группы того же ранга. В общем, подбор нужных участков ДНК может оказаться не очень легкой работой, особенно если учесть, что далеко не все гены у всех видов хорошо изучены.
Третья причина — это высокая стоимость секвенирования генов. Для построения филогении одного небольшого рода можно легко потратить пару тысяч долларов. А если учесть, что гены не всегда подбирают правильно с первого раза, или некоторые экземпляры оказываются непригодными для секвенирования, то анализ надо проводить повторно, и цена может быть больше, чем предполагалось изначально. Анализ же на основе морфологических признаков обходится гораздо дешевле.
Анализ ДНК, безусловно, стал довольно популярным и быстроразвивающимся подходом построения филогений в наши дни. Сейчас специалисты уже используют не просто отдельные гены: в последние годы появились филогенетические исследования на основе более десятка генов или целых митохондриальных геномов [14]. Запущены проекты секвенирования целых геномов разных видов [9], а также проекты для объединения всего живого мира в единое «древо жизни» (рис. 5) [2]. В качестве частного примера можно привести исследование, в результате которого была уточнена «родословная» членистоногих [25]. Наверное, наука сейчас переживает один из самых интересных периодов в развитии анализа ДНК, когда уже видно, что это направление масштабно и многообещающе, и что есть еще очень многое, что нам предстоит узнать о геномах разных организмов. Однако насколько молекулярные методы в филогениях можно развивать, и где граница их применения — покажет будущее.
Рисунок 5. Филогения всех живых существ, или «древо жизни»