مجموعة الجينات الأيضية

📅 آخر تحديث: ١ أغسطس ٢٠٢٦
✍️ نُشر في: ١ أغسطس ٢٠٢٦
الموسوعة الحرة

تُعرف تجمعات الجينات الأيضية أو تجمعات الجينات الحيوية بأنها مجموعات مترابطة بإحكام من جينات غير متجانسة في الغالب ، تشارك في مسار أيضي مشترك ومحدد . تقع هذه الجينات في جوار فيزيائي على الجينوم ، وغالبًا ما يكون التعبير عنها مُنظمًا بشكل مشترك. [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] تُعد تجمعات الجينات الأيضية سمة شائعة في جينومات البكتيريا [ 4 ] ، ومعظم الفطريات [ 5 ] ، والنباتات [ 6 ] (على الرغم من وجود أدلة متضاربة بشأن الكائنات النباتية [ 7 ] ). وهي معروفة على نطاق واسع بإنتاج المستقلبات الثانوية ، وهي مصدر أو أساس معظم المركبات الصيدلانية ، والسموم الطبيعية ، والتواصل الكيميائي، والحرب الكيميائية بين الكائنات الحية. كما تُشارك تجمعات الجينات الأيضية في اكتساب العناصر الغذائية، وتحلل السموم [ 8 ] ، ومقاومة مضادات الميكروبات، وتخليق الفيتامينات. [ 5 ] بالنظر إلى جميع هذه الخصائص لمجموعات الجينات الأيضية، فإنها تلعب دورًا رئيسيًا في تشكيل النظم البيئية الميكروبية، بما في ذلك التفاعلات بين الميكروبيوم والمضيف. ولذلك، تم تطوير العديد من أدوات علم الجينوم الحاسوبي للتنبؤ بمجموعات الجينات الأيضية.

قواعد البيانات

MIBiG، عائلة كبيرة

أدوات المعلوماتية الحيوية

أدوات قائمة على القواعد

طُوِّرت أدوات المعلوماتية الحيوية للتنبؤ بوفرة وتعبير هذا النوع من التجمعات الجينية في عينات الميكروبيوم، وتحديدها، انطلاقًا من بيانات الميتاجينوم. [ 9 ] ونظرًا لضخامة حجم بيانات الميتاجينوم، يُعدّ ترشيحها وتجميعها جزءًا أساسيًا من هذه الأدوات. قد تتضمن هذه العمليات تقنيات تقليل الأبعاد، مثل Minhash ، [ 10 ] وخوارزميات التجميع مثل k-medoids و Affinity Propagation . كما طُوِّرت العديد من المقاييس ومؤشرات التشابه لمقارنتها.

أصبح التنقيب الجينومي عن تجمعات الجينات الحيوية (BGCs) جزءًا لا يتجزأ من اكتشاف المنتجات الطبيعية. إذ تحتوي أكثر من 200,000 جينوم ميكروبي متاحة للعموم على معلومات غزيرة حول مركبات كيميائية جديدة. إحدى طرق استكشاف هذا التنوع الجينومي الهائل هي التحليل المقارن لتجمعات الجينات الحيوية المتماثلة، مما يسمح بتحديد الأنماط المشتركة بين الأنواع والتي يمكن ربطها بوجود المستقلبات أو الأنشطة البيولوجية. مع ذلك، تعاني الأدوات الحالية من عائق يتمثل في النهج الشبكي المكلف المستخدم لتجميع هذه التجمعات في عائلات من تجمعات الجينات (GCFs). يُعدّ BiG-SLiCE (محرك التجميع فائق الخطية للجينات الحيوية) أداة مصممة لتجميع أعداد هائلة من تجمعات الجينات الحيوية. من خلال تمثيلها في الفضاء الإقليدي، يستطيع BiG-SLiCE تجميع تجمعات الجينات الحيوية في عائلات من تجمعات الجينات بطريقة غير ثنائية وشبه خطية.

أظهرت دراسة ساتريا وآخرون (2021) [ 11 ] باستخدام قاعدة بيانات BiG-SLiCE فائدة هذه التحليلات من خلال إعادة بناء خريطة عالمية للتنوع الأيضي الثانوي عبر التصنيفات لتحديد الإمكانات الحيوية غير المكتشفة، مما يفتح آفاقًا جديدة لتسريع اكتشاف المنتجات الطبيعية، ويُعدّ خطوة أولى نحو بناء شبكة عالمية مترابطة وقابلة للبحث من مجموعات الجينات الحيوية. ومع تزايد تسلسل الجينومات من التصنيفات التي لم تُدرس بشكل كافٍ، يُمكن استخلاص المزيد من المعلومات لتسليط الضوء على خصائصها الكيميائية الجديدة المحتملة. [ 11 ]

أدوات تعتمد على التعلم الآلي

تطور

لا يزال أصل وتطور تجمعات الجينات الأيضية موضع نقاش منذ تسعينيات القرن الماضي. [ 12 ] [ 13 ] وقد ثبت منذ ذلك الحين أن تجمعات الجينات الأيضية يمكن أن تنشأ في الجينوم عن طريق إعادة ترتيب الجينوم، أو تضاعف الجينات ، أو النقل الأفقي للجينات ، [ 14 ] كما تطورت بعض التجمعات الأيضية بشكل متقارب في أنواع متعددة. [ 15 ] وقد رُبط النقل الأفقي لتجمعات الجينات بالبيئات الإيكولوجية التي يُعتقد أن المسارات المشفرة فيها تُوفر فائدة. [ 16 ] وقد طُرحت فكرة أن تجميع الجينات للوظائف الإيكولوجية ينتج عن الاتجاهات التكاثرية بين الكائنات الحية، ويساهم في تسريع التكيف من خلال زيادة دقة الوظائف المعقدة في الجينوم الشامل للسكان. [ 17 ]

مراجع

  1. ↑Schläpfer P, Zhang P, Wang C, Kim T, Banf M, Chae L, et al. (April 2017). "Genome-Wide Prediction of Metabolic Enzymes, Pathways, and Gene Clusters in Plants". Plant Physiology. 173 (4): 2041–2059. Bibcode:2017PlanP.173.2041S. doi:10.1104/pp.16.01942. PMC 5373064. PMID 28228535.
  2. ↑Miller BL, Miller KY, Roberti KA, Timberlake WE (January 1987). "Position-dependent and -independent mechanisms regulate cell-specific expression of the SpoC1 gene cluster of Aspergillus nidulans". Molecular and Cellular Biology. 7 (1): 427–34. doi:10.1128/MCB.7.1.427. PMC 365085. PMID 3550422.
  3. ↑Banf M, Zhao K, Rhee SY (September 2019). "METACLUSTER-an R package for context-specific expression analysis of metabolic gene clusters". Bioinformatics. 35 (17): 3178–3180. doi:10.1093/bioinformatics/btz021. PMC 6735823. PMID 30657869.
  4. ↑Cimermancic P, Medema MH, Claesen J, Kurita K, Wieland Brown LC, Mavrommatis K, et al. (July 2014). "Insights into secondary metabolism from a global analysis of prokaryotic biosynthetic gene clusters". Cell. 158 (2): 412–421. Bibcode:2014Cell..158..412C. doi:10.1016/j.cell.2014.06.034. PMC 4123684. PMID 25036635.
  5. 12Slot JC (2017). "Fungal Gene Cluster Diversity and Evolution". Fungal Phylogenetics and Phylogenomics. Advances in Genetics. Vol. 100. pp. 141–178. doi:10.1016/bs.adgen.2017.09.005. ISBN 978-0-12-813261-6. PMID 29153399.
  6. ↑Polturak G, Osbourn A (2021-07-02). Zipfel C (ed.). "The emerging role of biosynthetic gene clusters in plant defense and plant interactions". PLOS Pathogens. 17 (7) e1009698. doi:10.1371/journal.ppat.1009698. ISSN 1553-7374. PMC 8253395. PMID 34214143.
  7. ↑Wisecaver JH, Borowsky AT, Tzin V, Jander G, Kliebenstein DJ, Rokas A (May 2017). "A Global Coexpression Network Approach for Connecting Genes to Specialized Metabolic Pathways in Plants". The Plant Cell. 29 (5): 944–959. Bibcode:2017PlanC..29..944W. doi:10.1105/tpc.17.00009. PMC 5466033. PMID 28408660.
  8. ↑Gluck-Thaler E, Slot JC (June 2018). "Specialized plant biochemistry drives gene clustering in fungi". The ISME Journal. 12 (7): 1694–1705. Bibcode:2018ISMEJ..12.1694G. doi:10.1038/s41396-018-0075-3. PMC 6018750. PMID 29463891.
  9. ↑Pascal-Andreu V, Augustijn H, van den Berg K, van der Hooft J, Fischbach M, Medema M (2021). "BiG-MAP: An Automated Pipeline to Profile Metabolic Gene Cluster Abundance and Expression in Microbiomes". mSystems. 6 (5) 10.1128/msystems.00937-21: e00937-21. bioRxiv 10.1101/2020.12.14.422671. doi:10.1128/msystems.00937-21. PMC 8547482. PMID 34581602.
  10. ↑Ondov B, Treangen T, Melsted P, Mallonee A, Bergman N, Koren S, et al. (2016). "Mash: fast genome and metagenome distance estimation using MinHash". Genome Biology. 17 (32) 132: 14. doi:10.1186/s13059-016-0997-x. PMC 4915045. PMID 27323842.
  11. 12Kautsar SA, van der Hooft JJ, de Ridder D, Medema MH (13 January 2021). "BiG-SLiCE: A highly scalable tool maps the diversity of 1.2 million biosynthetic gene clusters". GigaScience. 10 (1) giaa154. doi:10.1093/gigascience/giaa154. PMC 7804863. PMID 33438731.
  12. ↑Lawrence JG, Roth JR (1996-08-01). "Selfish Operons: Horizontal Transfer May Drive the Evolution of Gene Clusters". Genetics. 143 (4): 1843–1860. doi:10.1093/genetics/143.4.1843. ISSN 0016-6731. PMC 1207444. PMID 8844169.
  13. ↑Pál C, Hurst LD (2004-06-01). "Evidence against the selfish operon theory". Trends in Genetics. 20 (6): 232–234. doi:10.1016/j.tig.2004.04.001. PMID 15145575.
  14. ↑Reynolds HT, Vijayakumar V, Gluck-Thaler E, Korotkin HB, Matheny PB, Slot JC (2018). "Horizontal gene cluster transfer increased hallucinogenic mushroom diversity". Evolution Letters. 2 (2): 88–101. doi:10.1002/evl3.42. ISSN 2056-3744. PMC 6121855. PMID 30283667.
  15. ↑Slot JC, Rokas A (2010-06-01). "Multiple GAL pathway gene clusters evolved independently and by different mechanisms in fungi". Proceedings of the National Academy of Sciences. 107 (22): 10136–10141. Bibcode:2010PNAS..10710136S. doi:10.1073/pnas.0914418107. PMC 2890473. PMID 20479238.
  16. ↑Greene GH, McGary KL, Rokas A, Slot JC (January 2014). "Ecology drives the distribution of specialized tyrosine metabolism modules in fungi". Genome Biology and Evolution. 6 (1): 121–132. doi:10.1093/gbe/evt208. ISSN 1759-6653. PMC 3914699. PMID 24391152.
  17. ↑ سلوت، جيه سي، وجلوك-ثالر، إي (1 أكتوبر 2019). "مجموعات الجينات الأيضية، والتنوع الفطري، وتوليد الوظائف المساعدة" . الرأي الحالي في علم الوراثة والتطور . 58-59 : 17-24 . doi : 10.1016/j.gde.2019.07.006 . ISSN 0959-437X . PMID 31466036. S2CID 201674539 .