Blog

Yapılan çalışma, ‘zaman ağaçları’ olarak bilinen tarihleri kesin olarak belirlenmiş evrim ağaçları elde etmek için yeni ve hızlı bir hesaplama yaklaşımını açıklıyor. Araştırmanın yazarları, bir memeli genomik veri setini analiz etmek ve modern plasental memeli gruplarının 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 yöntemler kullandılar.

Bulgular, modern plasental memeli gruplarının atalarının, 66 milyon yıl önce meydana gelen K-Pg kitlesel yok oluşundan sonraki tarihlere ait olduğunu doğrulayarak, modern memelilerin kökenleri hakkında bir tartışmayı çözümledi. Plasental memeliler yaşayan memelilerin en çeşitli grubu ve primatlar, kemirgenler, deniz memelileri, etoburlar, chiropteranlar (yarasalar) gibi grupları ve ayrıca insanları içeriyor.

Araştırma ekibi Dr. Mario dos Reis (Londra Queen Mary Üniversitesi) ve Profesör Phil Donoghue (Bristol Üniversitesi) tarafından yönetildi ayrıca Queen Mary, Bristol Üniversitesi, UCL, Imperial College London ve Cambridge Üniversitesi’nden bilim insanları da araştırma ekibinde yer aldı.

Makalenin baş yazarı Dr. Sandra Álvarez-Carretero, “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.” diyor.

Makalenin kıdemli yazarlarından Prof Donoghue, “Memeli evriminin zaman çizelgesi, belki de evrimsel biyolojideki en tartışmalı konulardan biri. İlk çalışmalar, dinozor çağında, Kretase’nin derinliklerinde modern plasenta grupları için köken tahminleri sağladı. Son yirmi yılda, K-Pg sonrası ve öncesi çeşitlendirme senaryoları arasında ileri geri hareket eden çalışmalar görüldü. Fakat kesinleşen zaman çizelgemiz sorunu çözdü.” diyor.

Dünya çapında dizileme projelerinin şu anda yüz binlerce genom dizisi üretmesiyle ve bir milyondan fazla türü dizilemeye yönelik planlarla birlikte, evrimsel biyologların çok yakında ellerinde zengin bir bilgi birikimi olacak. Bununla birlikte, mevcut geniş genomik veri kümelerini analiz etmek ve evrimsel zaman çizelgeleri oluşturmak için mevcut yöntemler verimsiz ve hesaplama açısından pahalı.

Dr. dos Reis, “Evrimsel zaman çizelgelerini çıkarmak, biyolojinin temel bir hedefi. Bununla birlikte, son teknolojik yöntemler, evrimsel zaman çizelgelerini simüle etmek ve en makul olanları değerlendirmek için bilgisayarların kullanılmasına dayanır. Bizim durumumuzda, neredeyse 5.000 memeli türünden ve 72 tam genomdan gelen genetik verileri içeren devasa veri setinin analiz edilmesi nedeniyle bu zordu.” diyor.

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, “Analizi alt adımlara bölerek hesaplama engellerini çözdük: önce 72 genomu kullanarak zaman çizelgelerini simüle ettik ve ardından sonuçları kalan türler üzerindeki simülasyonları yönlendirmek için kullandık. Genomların kullanılması belirsizliği azaltır çünkü simülasyonlardan makul olmayan zaman çizelgelerinin reddedilmesine izin verir.” diyor.

Memeli genomik veri setinin bir araya getirilmesinden sorumlu olan UCL’den makalenin başyazarı Dr. Asif Tamuri, “Veri işleme hattımız, mümkün olduğu kadar çok memeli türü için mümkün olduğunca çok 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.” diyor.

Ekip, özgün yaklaşımlarını kullanarak bu karmaşık analiz için hesaplama süresini on yıllardan aylara indirmeyi başardı.

Dr. Álvarez-Carretero, “Bu büyük memeli veri setini, geliştirdiğimiz Bayes yöntemini kullanmadan bir süper bilgisayarda analiz etmeye çalışsaydık, memeli zaman ağacını çıkarmak için onlarca yıl beklememiz gerekecekti. Kendi bilgisayarlarımızı kullanırsak bu analizin ne kadar sürebileceğini bir düşünün.” diyor.

“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 CO2 emisyonlarını da önemli ölçüde azaltıyor.”

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.

University of London. 22 Aralık 2022.

Makale: Álvarez-Carretero, S., Tamuri, A.U., Battini, M.et al.(2022).

Bu yazı hakkında yorum bulunamamıştır. İlk yorumu siz ekleyebilirsiniz >