التشبع الجيني

تحدث عمليات استبدال متعددة عندما تخضع النيوكليوتيدات المفردة لتغييرات متعددة قبل الوصول إلى هويتها النهائية. ويُقال إن التسلسل مشبع لأن الطفرة قد أثرت عدة مرات على النيوكليوتيدات، والتغير الملحوظ في التسلسل هو في الواقع أقل من التغير التاريخي فيه. ^{[ 1 ]}

من الممكن تقدير درجة التشبع التي قد يكون خضع لها تسلسل جيني من خلال تقدير معدل استبدال هذا التسلسل الجيني والمدة الزمنية التي انقضت منذ تباعده. تُقدَّر معدلات التباعد من مصادر متنوعة، تشمل الحمض النووي للأسلاف، والسجلات الأحفورية، والأحداث التاريخية. ^{[ 6 ]} يُعدّ استخدام الساعات الجزيئية لتحديد التباعد مثيرًا للجدل نظرًا لاحتمالية عدم دقته والافتراضات التي بُني عليها النموذج (مثل ثبات معدل الطفرات لجميع الفروع)، ويُستخدم في الغالب كأداة تقدير. ^{[ 6 ]} كما يُمكن تقدير التشبع الجيني بمقارنة عدد الاختلافات الملحوظة في تسلسلات النيوكليوتيدات بين أزواج متعددة من الأنواع. يُمكن مقارنة عدد الاستبدالات الملحوظة بين تسلسلات الأنواع المختلفة بعدد الاستبدالات المُستنتجة بناءً على طول الفرع، وذلك لتحديد النقطة التقريبية التي يتجاوز عندها عدد الاستبدالات المُستنتجة عدد الاستبدالات الملحوظة. ^{[ 6 ] [ 7 ]} يمكن لهذه الطريقة أن تعطي الباحثين فكرة عن مستوى تشبع جين معين، ولكن يُعتقد أنها تقلل من تقدير مقدار التشبع، خاصةً بالنسبة لأطوال الفروع الكبيرة جدًا. ^{[ 2 ]}

في مجال علم الوراثة الجزيئية ، تُدرس المسافات والعلاقات بين الأنواع من خلال فحص تسلسلات الحمض النووي (DNA) أو الحمض النووي الريبوزي (RNA) أو الأحماض الأمينية للكائن الحي. عند بناء أشجار التطور دون مراعاة احتمالية التشبع الجيني، قد يؤدي احتمال حدوث استبدالات متعددة إلى ظهور المسافة بين التصنيفات أصغر بكثير من المسافة الحقيقية. يعتمد محاذاة التسلسلات المتعددة ، وهي تقنية شائعة لبناء أشجار التطور، على مقارنة التسلسلات المتماثلة. ويمكن أن تتأثر هذه التقنية بسهولة بالتشبع الجيني، لأن المواقع المتماثلة قيد الدراسة لا تُظهر أي مؤشر على ما إذا كان أكثر من استبدال واحد على كل نيوكليوتيد يفصل بين التصنيفات الموصوفة أم لا. ^{[ 1 ]} يقلل الاستبدال من كمية المعلومات الوراثية التي يمكن أن تحتويها التسلسلات، خاصةً عند وجود فروع عميقة. ويتضح هذا جليًا في الدراسات التي تفحص مجموعات المفصليات . ^{[ 8 ]} علاوة على ذلك، يمكن أن تؤدي تأثيرات التشبع إلى التقليل بشكل كبير من تقدير زمن التباعد. يُعزى ذلك بشكل رئيسي إلى عشوائية الإشارة التطورية مع عدد الطفرات والاستبدالات التسلسلية المرصودة. يمكن أن تُخفي تأثيرات التشبع مقدار وقت التباعد الحقيقي، مما يؤدي إلى أشجار تطورية غير دقيقة. ^{[ 1 ] [ 2 ]}

يلعب مبدأ الاقتصاد دورًا أساسيًا في تحليل التشبع الجيني. يُعطي هذا المبدأ الأولوية لأبسط تفسير يُمكنه تفسير البيانات. وفيما يتعلق بالتشبع الجيني، يعني الاقتصاد أن العلاقة المفترضة هي تلك التي تحتوي على أقل عدد من تغيرات الصفات. قد يؤدي استخدام مبدأ الاقتصاد في تحليل التشبع الجيني إلى تضارب عند إنشاء شجرة تطورية. ^{[ 7 ]} عند استخدام بيانات التسلسل فقط، من الممكن الحصول على العديد من الأشجار التطورية بنفس مستوى الاقتصاد.

يُسهم التشبع الجيني في انجذاب الفروع الطويلة لقدرته على خلط الشفرة الوراثية بشكل كبير دون تغييرات ظاهرية ملحوظة بسهولة. يحدث انجذاب الفروع الطويلة عندما تبدو مجموعتان تصنيفيتان منفصلتان نسبيًا مرتبطتين ارتباطًا وثيقًا. ^{[ 1 ]} كلما زادت طفرات الاستبدال، زاد احتمال أن تتشارك التسلسلات غير المتشابهة سابقًا في النيوكليوتيدات، وبالتالي، تُظهر تشابهًا في حسابات شجرة التطور. يُعتقد أن انجذاب الفروع الطويلة الناتج عن التشبع هو سبب الروابط في السلالات القديمة ، ويُشكك حتى في بعض أقدم العلاقات بين حقيقيات النوى والعتائق والبكتيريا الحقيقية . ^{[ 2 ]}

تُعدّ طفرات تشبع موقع الجين (GSSM) تقنيةً لإحداث طفرات في كودون واحد أو أكثر في الجين، بهدف إنشاء مكتبة من المتغيرات تغطي جميع الكودونات الأخرى في ذلك الموقع. ^{[ 9 ]} تُستخدم هذه التقنية في الكيمياء الحيوية وهندسة البروتينات لاستكشاف وظائف وخصائص تسلسلات أحماض أمينية محددة. ^{[ 9 ]} يُمكّن هذا التحديد المنهجي لاستبدالات الأحماض الأمينية الباحثين من دراسة كل متغير ممكن في كل موقع. وهذا بدوره يُوفّر معلومات هيكلية بالغة الأهمية حول البروتين محل الاهتمام، ويُحدّد تسلسلات الأحماض الأمينية الأكثر أهمية لوظيفة البروتين. ^{[ 9 ] [ 10 ]}

يميل الباحثون غالبًا إلى استخدام تفاعل البوليميراز المتسلسل أحادي الخطوة (PCR) لاستكشاف التأثيرات المحددة للاختلافات في حمض أميني معين ضمن بروتين باستخدام تقنية GSSM. ^{[ 11 ]} في هذا النهج، يقوم الباحثون بإنشاء بادئ يحمل تسلسلًا مطابقًا لتسلسل البروتين المستهدف عند طرفيه. ويتم استبدال كودون واحد فقط من تسلسل الأحماض الأمينية المكون من ثلاثة كودونات. ^{[ 10 ]}

يُحدد نوع مجموعة الكودونات عدد التسلسلات التي يُمكن استخلاصها من GSSM. ولتحديد مجموعة الكودونات المُستخدمة، يحتاج الباحثون إلى فحص جودة المكتبة على مستوى الحمض النووي، مما يعني الحاجة إلى كمية هائلة من بيانات التسلسل. إذا أمكن استبدال جميع المواضع الثلاثة بكل نيوكليوتيد من النيوكليوتيدات الأربعة المختلفة، يُمكن للباحثين ترميز جميع الأحماض الأمينية العشرين. ^{[ 10 ]} مع أن ترميز جميع الأحماض الأمينية العشرين ممكن، إلا أن هذه ليست الطريقة الأمثل. الطريقة الأمثل هي استخدام انحلال كودونات NNK، المعروف أيضًا بمجموعة كودونات محدودة. ^{[ 12 ]} تُنتج هذه الطريقة 32 كودونًا فقط بدلًا من 64. ^{[ 10 ]}

بالمقارنة مع التقنيات الأخرى، فإن تقنية GSSM قادرة على تقديم مزايا فريدة مثل:

• يُتيح التحليل الشامل لكل موقع في جين مُحدد تحديد المواقع الحرجة. ويتم تحديد هذه المواقع بتحليل مدى تأثير الطفرات، سواءً كانت إيجابية أم سلبية. كما يُمكن لتقنية GSSM تحديد المواقع الأكثر مرونة، حيث يكون تأثيرها على الحمض الأميني أقل. ^{[ 9 ]}
• يُتيح التحليل الخاص بالبقايا للباحثين إنشاء تمثيل تخطيطي للحمض الأميني. وهذا يسمح بإجراء أبحاث جينية أكثر تعقيدًا وتفصيلًا في الدراسات اللاحقة. ^{[ 9 ]}
• القدرة على دراسة تأثيرات الأحماض الأمينية المختلفة دون معرفة أي معلومات هيكلية عن البروتين. ويمكن للبيانات التي يتم جمعها أن توفر رؤى قيّمة في هذا المجال. ^{[ 9 ]}
• سرعة التسليم وكفاءة التكلفة. ^{[ 9 ]}

استطاعت تقنية GSSM أن تفتح آفاقًا جديدة في أبحاث علم الوراثة، إذ أحدثت ثورة في المفاهيم الأساسية حول الحمض النووي. قبل GSSM، كان الباحثون يُحدثون طفرات في الحمض النووي باستخدام الإشعاع أو مواد كيميائية مختلفة، وكلا الطريقتين غير دقيقتين. ^{[ 13 ]}