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Zur Evolution genregulatorischer Netzwerke

Europäische Forscher untersuchten, welche Faktoren zu Variationen in der Genexpression führten und wie sich dadurch die Evolution vom Neandertaler zum modernen Menschen vollzog.
Zur Evolution genregulatorischer Netzwerke
Die natürliche Selektion ist der treibende Faktor in der Evolution. In kleinen Populationen mit schwach ausgeprägten selektiven Kräften findet genetische Drift statt. Daneben gibt es noch viele andere Faktoren, die unter neutralen Bedingungen Einfluss ausüben, etwa Mutationen, Rekombination und leichte Änderungen bei der Bindung von Transkriptionsfaktoren.

Das Projekt EVOGREN (Evolution of gene regulatory networks by means of natural selection and genetic drift) untersuchte die Evolution von Genregulationsnetzen (GRN) und entwickelte hierfür neue Algorithmen anhand von Millionen von Variationen.

Durch Beschleunigung des OmegaPlus-Algorithmus gelang es den Forschern, Millionen von Segregationen zu finden und Beispiele für jüngst stattgefundene positive Selektion zu analysieren. Hierfür wurde auch das 2D-Allelfrequenz-Spektrum analysiert. Mit der neuesten Koaleszenztheorie wurde die Interaktion zwischen Artbildung und Populationsvariationen modelliert und der Genfluss untersucht.

EVOGREN untersuchte evolutionäre Kräfte, die auf menschliche Strukturvarianten einwirken. An mehr als 400 polymorphen Deletionen im menschlichen Genom, die bei allen frühen Hominiden gleich sind, zeigte sich, dass die genomische Organisation primär durch negative (reinigende) Selektion beeinflusst wurde. Studien zur Adaptation der Speichelzusammensetzung zeigten, dass die Evolution des Gens MUC7 schnell über episodische positive Selektion stattfand und durch Pathogene vermittelt wurde, die mit Proteindomänen interagieren können.

Die Kontrolle der Genexpression gewinnt in der medizinischen Versorgung und Forschung an Bedeutung und ist Voraussetzung für Differenzierung und Entwicklung. EVOGREN lieferte eine tragfähige Wissensgrundlage für die computergestützte Evolutionsbiologie, da die Regulation der Genexpression für viele Bereiche von der Medizin bis hin zur Biotechnologie relevant ist.

Verwandte Informationen

Schlüsselwörter

Evolution, genregulatorische Netzwerke, natürliche Selektion, genetische Drift, EVOGREN, Algorithmen
Datensatznummer: 190922 / Zuletzt geändert am: 2017-01-24
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