用一个进化算法建模了Wolbachia毒素-抗毒素蛋白功能的出现
John Beckmann1, Joe Gillespie2, Daniel Tauritz3
1Department of Entomology and Plant Pathology, Auburn University, Auburn, AL, United States.
Frontiers in microbiology
|June 26, 2023
概括
这项研究使用基于子的进化算法模拟了沃尔巴基亚诱导的细胞质不相容性 (CI) 的演变. 它揭示了更简单的遗传组件进化得更快,影响CI机制并解释了它们的自然共存.
科学领域:
- 计算生物学 计算生物学
- 进化遗传学 进化遗传学
- 生物信息学是一种生物信息学.
背景情况:
- 进化算法 (EAs) 通常以抽象的方式建模生物学.
- 沃尔巴基亚细菌通过毒素-解毒剂系统在昆虫中诱导细胞质不相容性 (CI).
- 目前的CI模型很难解释复杂的,共存的表型.
研究的目的:
- 开发一个自下而上的,基于子的EA,模拟CI因子 (cifs) 的分子演变.
- 研究cif的进化动态,包括酶活性,结合和局部化.
- 为了协调不同CI诱导机制的共存.
主要方法:
- 合并蛋白质对齐算法与基于编码的EA.
- 代表CI诱导基因 (cifs) 作为EA染色体上的氨基酸链.
- 应用选择性压力来模拟蛋白质功能和定位信号的演变.
主要成果:
- 核定位信号 (NLS) 和第四类分泌系统信号 (T4SS) 由于复杂性较低而迅速演变.
- 结合性相互作用显示了中间的进化复杂性.
- 酶活性代表了最高的进化复杂性.
- 该模型预测了NLS/T4SS放置对CI机制的影响的随机变化.
结论:
- cifs的进化轨迹受到初始条件和序列长度的影响.
- 该模型合理化了多个CI诱导机制的共存.
- 底部向上模拟提供了对像CI这样复杂的生物系统进化的洞察.
