Biomedya - Biyoteknoloji & Yaşam Bilimleri

Araştırma, 'zaman ağaçları' olarak bilinen kesin olarak tarihlendirilmiş evrim ağaçları elde etmek için yeni ve hızlı bir hesaplama yaklaşımını açıklıyor. Yazarlar, bir memeli genomik veri setini analiz etmek ve modern plasental memeli gruplarının ve tüm dinozorlar dahil tüm türlerin yüzde 70'inden fazlasını yok eden Kretase-Paleojen (K-Pg) kitlesel yok oluşundan önce mi yoksa sonra mı ortaya çıktığı konusunda uzun süredir devam eden bir soruyu yanıtlamak için yeni yöntemi kullandılar.

Bulgular, modern plasental memeli gruplarının atalarının, 66 milyon yıl önce meydana gelen K-Pg neslinin tükenmesinden sonraki tarihlere ait olduğunu doğrulayarak, modern memelilerin kökenleri hakkında bir tartışmayı çözüyor. Plasental memeliler, yaşayan memelilerin en çeşitli grubudur ve primatlar, kemirgenler, deniz memelileri, etoburlar, chiropteranlar (yarasalar) gibi grupları ve ayrıca insanları içerir. Araştırma ekibi Dr. Mario dos Reis (Londra Queen Mary Üniversitesi) ve Profesör Phil Donoghue (Bristol Üniversitesi) tarafından yönetildi ve Queen Mary, Bristol Üniversitesi, UCL, Imperial College London ve Cambridge Üniversitesi'nden bilim adamlarını içeriyordu.

UCL'den (daha sonra Queen Mary'de) makalenin baş yazarı Dr. Sandra Álvarez-Carretero şöyle diyor: "Analizde tam genomları ve gerekli fosil bilgilerini entegre ederek, belirsizlikleri azaltabildik ve kesin bir evrimsel zaman çizelgesi elde ettik. Modern memeli grupları dinozorlarla birlikte mi var oldular yoksa kitlesel yok oluştan sonra mı ortaya çıktılar? Artık kesin bir cevabımız var." Makalenin kıdemli yazarlarından Prof Donoghue'yi şu şekilde ekledi."Memeli evriminin zaman çizelgesi, belki de evrimsel biyolojideki en tartışmalı konulardan biridir. İlk araştırmalar, dinozor çağında Kretase'nin derinliklerinde modern plasenta grupları için köken tahminleri sağladı. Son yirmi yılda, araştırmalar arasında ileri geri hareket eden K-Pg öncesi çeşitlendirme senaryoları çalışmalar görüldü. Kesin zaman çizelgemiz sorunu çözüyor." 

Dünya çapında dizileme projelerinin şu anda yüz binlerce genom dizisi üretmesiyle ve bir milyondan fazla türü dizilemeye yönelik yakın planlarla birlikte, evrim biyologları çok yakında ellerinde zengin bir bilgi birikimine sahip olacaklar. Bununla birlikte, mevcut geniş genomik veri kümelerini analiz etmek ve evrimsel zaman çizelgeleri oluşturmak için mevcut yöntemler verimsiz ve hesaplama açısından pahalıdır. Dr dos Reis; "Evrimsel zaman çizelgelerini çıkarmak, biyolojinin temel bir hedefidir. Ancak son teknoloji yöntemler, evrimsel zaman çizelgelerini simüle etmek ve en makul olanları değerlendirmek için bilgisayarların kullanılmasına dayanır. Bizim durumumuzda, bu, analiz edilen devasa veri kümesi nedeniyle zordu, içeren genetik verileri neredeyse 5.000 memeli türlerinin ve 72 tam genomları gelen," dedi. Bu çalışmada, araştırmacılar çok sayıda genom dizisini analiz etmek için yeni ve hızlı bir Bayes yaklaşımı geliştirdiler ve aynı zamanda verilerdeki belirsizlikleri de hesaba kattılar.

Dr. dos Reis; "Hesaplamayla ilgili engelleri, analizi alt adımlara bölerek çözdük: önce 72 genomu kullanarak zaman çizelgelerini simüle etmek ve ardından sonuçları kalan türler üzerinde simülasyonlara rehberlik etmek için kullanmak. Genomları kullanmak belirsizliği azaltır çünkü simülasyonlardan mantıksız zaman çizelgelerinin reddedilmesine izin verir.“ dedi. Memeli genomik veri setinin bir araya getirilmesinden sorumlu olan, UCL'den makalenin ortak yazarı Asif Tamuri ;"Veri işleme hattımız, mümkün olduğunca çok sayıda memeli türü için çok fazla genomik veri sağladı. Bu zorluydu çünkü genetik veri tabanları yanlışlıklar içeriyordu ve kaldırılması gereken düşük kaliteli örnekleri veya yanlış etiketlenmiş verileri belirlemek için bir strateji geliştirmemiz gerekiyordu." diye ekliyor.

Ekip, özgün yaklaşımlarını kullanarak bu karmaşık analiz için hesaplama süresini on yıllardan aylara indirmeyi başardı. Dr. Álvarez-Carretero ;"Geliştirdiğimiz Bayes yöntemini kullanmadan bu büyük memeli veri setini bir süper bilgisayarda analiz etmeye çalışsaydık, memeli zaman ağacını çıkarmak için onlarca yıl beklememiz gerekecekti kendi bilgisayarlarınız. Ayrıca, hesaplama süresini 100 kat azaltmayı başardık. Bu yeni yaklaşım, yalnızca genomik veri kümelerinin analizine izin vermekle kalmıyor, aynı zamanda daha verimli olarak, hesaplama nedeniyle salınan CO 2 emisyonlarını da önemli ölçüde azaltıyor. " dedi.

Çalışmada geliştirilen yöntem, büyük veri kümelerinin analizini gerektiren diğer tartışmalı evrimsel zaman çizelgelerinin üstesinden gelmek için kullanılabilir. Yeni Bayes yaklaşımını Darwin Hayat Ağacı ve Dünya BioGenome projelerinden gelecek genomlarla entegre ederek, Hayat Ağacı için güvenilir bir evrimsel zaman ölçeği tahmin etme fikri artık ulaşılabilir görünüyor.

Makale:nature.com