Кіріспе
Генетикалық өзгерістің тарихын іздеу моделі
Коалесценттік теория – популяциядан алынған аллельдердің ортақ ата-тектен шығу мүмкіндігін сипаттайтын модель. Ең қарапайым жағдайда, коалесценттік теория рекомбинацияның, табиғи іріктеудің, гендер ағынының немесе популяциялық құрылымның болмауын болжайды, яғни әрбір варианттың бір буыннан екінші буынға берілу ықтималдығы тең болады. Модель уақытты кері бағытта қарастырады, аллельдерді коалесценция оқиғаларындағы кездейсоқ процеске сәйкес бір ата-текке біріктіреді. Осы модель бойынша, тікелей коалесценция оқиғалары арасындағы күтілетін уақыт уақыт өте өте жылдам өседі (қолданыстағы кең ауытқулармен). Модельдегі ауытқулар бір буыннан екінші буынға аллельдердің кездейсоқ берілуінен және осы аллельдердегі мутациялардың кездейсоқ пайда болуынан туындайды. Коалесценттің математикалық теориясы 1980-ші жылдардың басында бірнеше ғылыми топтармен классикалық популяциялық генетика теориясы мен модельдерінің табиғи кеңейтілуі ретінде тәуелсіз түрде әзірленді, бірақ оның негізгі авторы – Джон Кингман. Коалесценттік теорияның жетістіктері рекомбинация, іріктеу, ұрпақтардың алмасуы және популяциялық генетикалық талдаудағы кез келген күрделі эволюциялық немесе демографиялық модельді қамтиды. Модель көптеген теориялық генеалогияларды жасауға және содан кейін байқалған деректерді осы симуляциялармен салыстыруға, халықтың демографиялық тарихы туралы болжамдарды тексеруге мүмкіндік береді. Коалесценттік теорияны популяцияның генетикалық параметрлері, мысалы, миграция, популяцияның мөлшері және рекомбинация туралы қорытындылар жасау үшін қолдануға болады.
Coalescent theory is a model of how alleles sampled from a population may have originated from a common ancestor. In the simplest case, coalescent theory assumes no recombination, no natural selection, and no gene flow or population structure, meaning that each variant is equally likely to have been passed from one generation to the next. The model looks backward in time, merging alleles into a single ancestral copy according to a random process in coalescence events. Under this model, the expected time between successive coalescence events increases almost exponentially back in time (with wide variance). Variance in the model comes from both the random passing of alleles from one generation to the next, and the random occurrence of mutations in these alleles. The mathematical theory of the coalescent was developed independently by several groups in the early 1980s as a natural extension of classical population genetics theory and models, but can be primarily attributed to John Kingman. Advances in coalescent theory include recombination, selection, overlapping generations and virtually any arbitrarily complex evolutionary or demographic model in population genetic analysis. The model can be used to produce many theoretical genealogies, and then compare observed data to these simulations to test assumptions about the demographic history of a population. Coalescent theory can be used to make inferences about population genetic parameters, such as migration, population size and recombination.
Бейтарап өзгерісі
Коалесценттік теория генетикалық дрейф пен мутациядан күтілетін ДНҚ тізбектерінің өзгеру деңгейін модельдеу үшін де қолданылуы мүмкін. Бұл шама орташа гетерозигостық деп аталады, ол былай белгіленеді: Орташа гетерозигостық – берілген буында мутацияның пайда болу ықтималдығы, сол буындағы кез келген "оқиғаның" (мутация немесе коалесценция) ықтималдығына бөлінген шама. Оқиғаның мутация болу ықтималдығы – екі туыс желінің біреуінде мутацияның болу ықтималдығы. Осылайша, орташа гетерозигостық тең болады.
үшін, көптеген аллель жұптары нуклеотидтік тізбекте кем дегенде бір айырмашылыққа ие.
Ұзартулар
Коалесценттік модельдің көптеген кеңейтімдері бар, мысалы, Λ коалесценті, ол көп тармақталу мүмкіндігін қарастырады.
Графикалық бейнелеу
Коалесценттерді популяцияның тармақтарының бір-бірімен қарым-қатынасын көрсететін дендрограммалар арқылы визуализациялауға болады. Екі тармақтың қосылған жері – коалесценттік оқиғаны білдіреді.
Аурудың гендік картасы
Ауруларды картаға түсіруде коалесценттік теорияның тиімділігі көбінесе мойындалуда; теорияны қолдану әлі бастапқы сатыда болғанымен, коалесценттік теорияны пайдаланатын адам генетикалық деректерін талдауға арналған алгоритмдерді белсенді түрде әзірлеп жатқан зерттеушілер көп. Адамның көптеген аурулары генетикамен байланысты, қарапайым Мендель ауруларынан, мысалы, дүрсіл қаназдық анемия және кістік фиброзынан бастап, қатерлі ісіктер мен психикалық аурулар сияқты күрделі жағдайларға дейін. Соңғылары полигендік аурулар болып табылады, олар әртүрлі хромосомаларда орналасқан бірнеше гендермен басқарылады, бірақ жалғыз аномалияға байланысты туындаған ауруларды анықтау және оларды іздеу салыстырмалы түрде оңай – бірақ бұл барлық аурулар үшін орындалған жоқ. Бұл ауруларды және олардың процестерін түсіну үшін олардың хромосомаларда қайда орналасқанын және отбасының буындары арқылы қалай мұрагерлікпен берілгенін білу өте маңызды, бұл коалесценттік талдау арқылы жүзеге асырылуы мүмкін. Генетикалық аурулар басқа гендер сияқты бір буыннан екінші буынға беріледі. Кез келген ген гомологиялық рекомбинация кезінде бір хромосомадан екіншісіне ауысуы мүмкін, бірақ жалғыз геннің ауысуы сирек. Сондықтан, ауруға байланысты генге жақын орналасқан басқа гендерді оны іздеу үшін пайдалануға болады. Бұл аурулар үшін байланыс карталау әдістерін, соның ішінде коалесценттік теорияны қолдануға болады, өйткені олар отбасылық тектің деректерін пайдаланып, аурумен бірге жүретін маркерлерді және оның мұрагерлік жолын анықтайды. Ең болжана, бұл әдіс геномның зиянды мутациялардың пайда болуы мүмкін бөлігін немесе бөліктерін таңдауға көмектеседі. Бұл тәсілдердің қиындықтарына эпистаздық әсерлер, мутацияның полигендік сипаты және қоршаған орта факторлары жатады. Алайда, әсері жинақталатын гендер ауруға шалдығу қаупін тұрақты түрде арттырады және олар аурудың генотипінде болғанда, қауіпті болжау және генді карталау үшін қолданылуы мүмкін. Стандартты коалесценттік теория және бұзылған коалесценттік теория (негізгі оқиғада бірнеше мутациялар болуы мүмкін және ауру кейде қоршаған орта факторларынан туындауы мүмкін) ауру гендерін түсінуде қолданылды. Біржынды және егіздерде аурудың пайда болуын салыстыратын зерттеулер жүргізілді және осы зерттеулердің нәтижелері коалесценттік модельдеуді жетілдіру үшін пайдаланылуы мүмкін. Біржынды егіздер геномдарының барлығы бірдей болса, ал әдеттегі егіздер геномдарының жартысы ғана бірдей болғандықтан, екі түрлі егіздер арасындағы корреляцияның айырмашылығы аурудың мұрагерлікке ие екенін және оның күшін анықтау үшін қолданылуы мүмкін.
Гетерозигоздықтың геномдық таралуы
Адамның бір нуклеотидтік полиморфизмі (SNP) картасы гетерозигоздықтың кең ауқымды аймақтық айырмашылықтарын көрсетті, олар (Пуассон таралымымен) кездейсоқ мүмкіндіктермен толыққанды түсіндірілмейді. Бұл айырмашылықтардың бір бөлігін бағалау әдістері, геномдық тізбектердің қолжетімділігі және мүмкін стандартты коалесценттік популяция генетикалық моделі түсіндіре алады. Популяция генетикасының ықпалы осы айырмашылыққа маңызды әсер етуі мүмкін: кейбір локустардың салыстырмалы түрде жақында ортақ ата-тегі болуы мүмкін, ал басқаларының әлдеқайда көне генеалогиясы болуы мүмкін, сондықтан уақыт өте келе SNP-лардың аймақтық жинақталуы әртүрлі болуы мүмкін. Хромосомалар бойындағы SNP-лардың жергілікті тығыздығы дисперсияға қатынасты қуат заңына сәйкес кластерленіп, Твидидің қосымша Пуассон таралымын сақтайды. Бұл модельде SNP картасындағы аймақтық айырмашылықтар рекомбинация арқылы көптеген кіші геномдық сегменттердің жинақталуымен түсіндіріледі, онда сегментке шаққандағы SNP-лардың орташа саны әр сегмент үшін ең соңғы ортақ ата-тегіне дейінгі уақыттың гамма таралымына пропорционалды гамма таралымымен анықталады.
Тарих
Коалесценттік теория — бұрынғы классикалық популяциялық генетиканың бейтарап эволюция тұжырымдамасының табиғи жалғасы және ірі популяциялар үшін Фишер-Райт (немесе Райт-Фишер) моделіне жуықтап келген нұсқасы. Оны 1980-ші жылдары бірнеше ғалым тәуелсіз түрде ашты.
Мақалалар
Аренас, М. және Посада, Д. (2014) Гетерогендік алмастыру модельдері және күрделі көп түрлі коалесценттік тарихтар бойынша геномдық эволюцияның симуляциясы. Молекулалық биология және эволюция 31(5): 1295–1301
Аренас, М. және Посада, Д. (2007) Рекодон: рекомбинация, миграция және демографиялық кодтау ДНК тізбектерінің коалесценттік симуляциясы. BMC Биоинформатика 8: 458
Аренас, М. және Посада, Д. (2010) Интракодондық рекомбинацияның коалесценттік симуляциясы. Генетика 184(2): 429–437
Браунинг, С. Р. (2006) Өзгермелі ұзындықтағы Марков тізбектерін пайдалана отырып, мультилокустық ассоциациялық карталау. Адам генетикасының американдық журналы 78: 903–913
Корнует, J. M., Пудло, P., Вейссиер, J., Дене Гарсия, A., Готье, M., Леблоис, R., Марин, J. M., Эступ, A. (2014) DIYABC v2.0: бір нуклеотидтік полиморфизм, ДНК тізбегі және микросателлит деректерін пайдалана отырып, популяция тарихы туралы жуық Баес есептеулерін жасауға арналған бағдарламалық қамтамасыз ету. Биоинформатика 30: 1187–1189
Дегнан, J.H. және L.A. Salter. 2005. Коалесценттік процесте гендік ағаштардың таралуы. Эволюция 59(1): 24–37. coaltree.net сайтынан алынған pdf.
Доннелли, P., Таваре, S. (1995) Нейтралдық жағдайында коалесценттер және генеалогиялық құрылым. Генетиканың жылдық шолуы 29: 401–421
Юинг, G. және Гермисон, J. (2010) MSMS: рекомбинация, демографиялық құрылым және бір локустағы іріктеуді қамтитын коалесценттік симуляция бағдарламасы. Биоинформатика 26: 15
Хелленталь, G., Стивенс, M. (2006) msHOT: кроссоверлер мен гендік конверсияның ыстық нүктелерін қосу үшін Хадсонның ms симуляторын өзгерту. Биоинформатика AOP
Хадсон, R.R. (1983b) Интрагендік рекомбинациясы бар бейтарап аллель моделінің қасиеттері. Теориялық популяциялық биология 23: 183–201.
Хадсон, R.R. (1991) Гендік генеалогиялар және коалесценттік процесс. Эволюциялық биологиядағы Оксфорд зерттеулері 7: 1–44
Хадсон, R.R. (2002) Райт-Фишер бейтарап моделі бойынша үлгілер жасау. Биоинформатика 18: 337–338
Кендал, W.S. (2003) Адамның бір нуклеотидтік полиморфизмінің таралуының экспоненциалдық дисперсиялық моделі. Mol Biol Evol 20: 579–590
Хейн, J., Шиеруп, M., Виуф, C. (2004) Гендік генеалогия, вариация және эволюция: коалесценттік теория бойынша нұсқаулық. Оксфорд университетінің баспасы
Каплан, N. L., Дарден, T., Хадсон, R. R. (1988) Іріктеуі бар модельдердегі коалесценттік процесс. Генетика 120: 819–829
Кингман, J. F. C. (2000) Коалесценттің пайда болуы 1974–1982. Генетика 156: 1461–1463
Леблоис, R., Эступ, A. және Руссет, F. (2009) IBDSim: қашықтық бойынша оқшаулану бойынша генотиптік деректерді симуляциялауға арналған компьютерлік бағдарлама. Молекулалық экология ресурстары 9: 107–109
Лианг, L., Зёлльнер, S., Абекасис, G. R. (2007) GENOME: жылдам коалесценттік негізделген бүкіл геномдық симулятор. Биоинформатика 23: 1565–1567
Майлунд, T., Шиеруп, M. H., Педерсен, C. N. S., Мехленборг, P. J. M., Мадсен, J. N., Шаузер, L. (2005) CoaSim: коалесценттік модельдер бойынша генетикалық деректерді симуляциялау үшін икемді орта. BMC Биоинформатика 6: 252
Мёле, M., Сагитов, С. (2001) Гаплоидты алмастырылатын популяция модельдері үшін коалесценттік процестердің жіктелуі. Ықтималдық жылнамалары 29: 1547–1562
Моррис, A. P., Уиттакер, J. C., Балдинг, D. J. (2002) Аурулар локустарын нәсілдік модельдеу арқылы нәзік карталау. Адам генетикасының американдық журналы 70: 686–707
Нейхаузер, C., Кроне, S. M. (1997) Іріктеуі бар модельдердегі үлгілердің генеалогиясы. Генетика 145: 519–534
Питман, J. (1999) Көп соқтығысулары бар коалесценттер. Ықтималдық жылнамалары 27: 1870–1902
Хардинг, Rosalind, M. 1998. Жаңа филогендер: коалесцентке кіріспе. Harvey, P. H., Brown, A. J. L., Smith, J. M., Nee, S. Жаңа филогенезияларды жаңа пайдалану. Оксфорд университетінің баспасы
Розенберг, N. A., Нордборг, M. (2002) Генеалогиялық ағаштар, коалесценттік теория және генетикалық полиморфизмдерді талдау. Nature Reviews Genetics 3: 380–390
Сагитов, С. (1999) Ата-бабалық желілердің асинхронды бірігуі. Journal of Applied Probability 36: 1116–1125
Швейнсберг, J. (2000) Бір мезгілде көп соқтығысқан коалесценттер. Ықтималдықтың электрондық журналы 5: 1–50
Слаткин, M. (2001) Түрлі мөлшердегі популяцияларда таңдалған аллельдердің генеалогиясын симуляциялау. Genetic Research 145: 519–534
Тажима, F. (1983) Түпкілікті популяцияларда ДНК тізбегінің эволюциялық байланысы. Генетика 105: 437–460
Таваре, S., Балдинг, D.J., Гриффитс, R.C. & Доннелли, P. 1997. ДНҚ тізбегі деректерінен коалесценттік уақытты анықтау. Генетика 145: 505–518.
Халықаралық SNP карта жұмыс тобы. 2001. 1,42 миллион жалғыз нуклеотидтік полиморфизмді қамтитын адам геномының вариациясының картасы. Табиғат 409: 928–933.
Зёлльнер, S. және Притчард, J. K. (2005) Коалесценттік негізделген ассоциациялық карталау және күрделі белгілер локусының нәзік картасы. Генетика 169: 1071–1092
Руссет, F. және Леблоис, R. (2007) Сызықтық мекенжайдағы генетикалық құрылымның ықтималдық және жуық ықтималдық талдауы: модельдік қателіктерге қатысты өнімділік және беріктік. Молекулалық биология және эволюция 24: 2730–2745
Arenas, M. and Posada, D. (2007) Recodon: Coalescent simulation of coding DNA sequences with recombination, migration and demography. BMC Bioinformatics 8: 458
Arenas, M. and Posada, D. (2010) Coalescent simulation of intracodon recombination. Genetics 184(2): 429–437
Browning, S. R. (2006) Multilocus association mapping using variable length markov chains. American Journal of Human Genetics 78:903–913
Cornuet J. M., Pudlo P., Veyssier J., Dehne Garcia A., Gautier M., Leblois R., Marin J. M., Estoup A. (2014) DIYABC v2.0: a software to make Approximate Bayesian Computation inferences about population history using Single Nucleotide Polymorphism, DNA sequence and microsatellite data. Bioinformatics '30': 1187–1189
Degnan, JH and LA Salter. 2005. Gene tree distributions under the coalescent process. Evolution 59(1): 24–37. pdf from coaltree. net/
Donnelly, P., Tavaré, S. (1995) Coalescents and genealogical structure under neutrality. Annual Review of Genetics 29:401–421
Ewing, G. and Hermisson J. (2010), MSMS: a coalescent simulation program including recombination, demographic structure and selection at a single locus, Bioinformatics 26:15
Hellenthal, G., Stephens M. (2006) msHOT: modifying Hudson's ms simulator to incorporate crossover and gene conversion hotspots Bioinformatics AOP
Hudson RR (1983b) Properties of a neutral allele model with intragenic recombination. Theoretical Population Biology 23:183–201. Hudson RR (1991) Gene genealogies and the coalescent process. Oxford Surveys in Evolutionary Biology 7: 1–44
Hudson RR (2002) Generating samples under a Wright–Fisher neutral model. Bioinformatics 18:337–338
Kendal WS (2003) An exponential dispersion model for the distribution of human single nucleotide polymorphisms. Mol Biol Evol 20: 579–590
Hein, J., Schierup, M., Wiuf C. (2004) Gene Genealogies, Variation and Evolution: A Primer in Coalescent Theory Oxford University Press
Kaplan, N. L., Darden, T., Hudson, R. R. (1988) The coalescent process in models with selection. Genetics 120:819–829
Kingman, J. F. C. (2000) Origins of the coalescent 1974–1982. Genetics 156:1461–1463
Leblois R., Estoup A. and Rousset F. (2009) IBDSim: a computer program to simulate genotypic data under isolation by distance Molecular Ecology Resources 9:107–109
Liang L., Zöllner S., Abecasis G. R. (2007) GENOME: a rapid coalescent based whole genome simulator. Bioinformatics 23: 1565–1567
Mailund, T., Schierup, M. H., Pedersen, C. N. S., Mechlenborg, P. J. M., Madsen, J. N., Schauser, L. (2005) CoaSim: A Flexible Environment for Simulating Genetic Data under Coalescent Models BMC Bioinformatics 6:252
Möhle, M., Sagitov, S. (2001) A classification of coalescent processes for haploid exchangeable population models The Annals of Probability 29:1547–1562
Morris, A. P., Whittaker, J. C., Balding, D. J. (2002) Fine scale mapping of disease loci via shattered coalescent modeling of genealogies American Journal of Human Genetics 70:686–707
Neuhauser, C., Krone, S. M. (1997) The genealogy of samples in models with selection Genetics 145 519–534
Pitman, J. (1999) Coalescents with multiple collisions The Annals of Probability 27:1870–1902
Harding, Rosalind, M. 1998. New phylogenies: an introductory look at the coalescent. pp. 15–22, in Harvey, P. H., Brown, A. J. L., Smith, J. M., Nee, S. New uses for new phylogenies. Oxford University Press
Rosenberg, N. A., Nordborg, M. (2002) Genealogical Trees, Coalescent Theory and the Analysis of Genetic Polymorphisms. Nature Reviews Genetics 3:380–390
Sagitov, S. (1999) The general coalescent with asynchronous mergers of ancestral lines Journal of Applied Probability 36:1116–1125
Schweinsberg, J. (2000) Coalescents with simultaneous multiple collisions Electronic Journal of Probability 5:1–50
Slatkin, M. (2001) Simulating genealogies of selected alleles in populations of variable size Genetic Research 145:519–534
Tajima, F. (1983) Evolutionary Relationship of DNA Sequences in finite populations. Genetics 105:437–460
Tavare S, Balding DJ, Griffiths RC & Donnelly P. 1997. Inferring coalescent times from DNA sequence data. Genetics 145: 505–518. The international SNP map working group. 2001. A map of human genome variation containing 1.42 million single nucleotide polymorphisms. Nature 409: 928–933. Zöllner S. and Pritchard J. K. (2005) Coalescent Based Association Mapping and Fine Mapping of Complex Trait Loci Genetics 169:1071–1092
Rousset F. and Leblois R. (2007) Likelihood and Approximate Likelihood Analyses of Genetic Structure in a Linear Habitat: Performance and Robustness to Model Mis Specification Molecular Biology and Evolution 24:2730–2745