創造一個人需要多少基因?

創造一個人需要多少基因?神經元的簡單構建塊一起產生巨大的複雜性。 UCI研究/ Ardy Rahman, CC BY-NC

與我們星球上所有其他生物相比,我們人類喜歡將自己視為最重要的。 生命已經發展了30多億年,從簡單的單細胞生物到具有各種形狀,大小和能力的多細胞植物和動物。 除了日益增長的生態復雜性之外,在生活史上,我們也看到了智力,複雜社會和技術發明的演變,直到我們今天到達世界各地的人們在35,000腳下討論飛行中的電影。

將生命的歷史視為進步是很自然的 從簡單到復雜,並期望這反映在增加基因數量。 我們喜歡以卓越的智慧和全球統治領先自己; 我們的預期是,由於我們是最複雜的生物,我們擁有最精心設計的基因。

這種假設似乎是合乎邏輯的,但研究人員對各種基因組的研究越多,它看起來就越有缺陷。 大約半個世紀前,人類基因的估計數量達數百萬。 今天我們談到了20,000。 我們現在知道,例如,香蕉,與他們的 30,000基因,50的基因數量比我們多。

研究人員設計出新的方法來計算生物體所具有的基因,以及它所具有的多餘基因,在我們一直認為最簡單的生命形式 - 病毒 - 和基因數量之間存在明顯的趨同。最複雜的 - 我們。 現在是時候重新思考一個有機體的複雜性如何在其基因組中得到反映的問題。

基因數估計一個人與巨型病毒的基因估計數量。 人線顯示用虛線表示所需基因估計數的平均估計值。 顯示病毒的數字是MS2(1976),HIV(1985),來自2004的巨型病毒和4中的平均T1990數。 肖恩尼, CC BY

計算基因

我們可以將所有基因一起考慮為食譜中的食譜。 它們用DNA的基礎字母書寫 - 縮寫為ACGT。 這些基因提供了關於如何以及何時組裝您所製造的蛋白質以及在您體內實現生命所有功能的指導。 一個 典型 基因需要大約1000字母。 與環境和經驗一起,基因對我們是什麼以及我們是誰負責 - 所以知道有多少基因加起來對整個有機體來說很有趣。

當我們談論基因的數量時,我們可以顯示病毒的實際數量,但僅顯示人類的估計值,這是一個重要原因。 一 挑戰 計算基因 真核生物 - 包括我們,香蕉和像念珠菌一樣的酵母 - 是我們的基因不像鴨子一樣排成一排。

我們的遺傳食譜被安排好像食譜的頁面全部被撕掉並混合了30億個其他字母,關於 50% 其中實際上描述了滅活的死病毒。 因此,在真核生物中,很難對具有重要功能的基因進行計數,並將它們與無關的基因分開。

相反,計算病毒中的基因 - 和細菌,可以有 10,000 基因 - 相對容易。 這是因為基因的原材料 - 核酸 - 對於微小的生物而言相對昂貴,因此有很強的選擇來刪除不必要的序列。 事實上,病毒的真正挑戰是首先發現它們。 這一切都令人吃驚 重大病毒發現包括艾滋病毒在內的一切都沒有通過測序來製作,而是通過舊的方法,例如視覺放大和觀察它們的形態。 持續進步 在分子技術方面教會了我們非凡的 病毒圈的多樣性,但只能幫助我們計算我們已經知道存在的東西的基因。


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蓬勃發展,甚至更少

我們實際需要的健康生命基因數量可能甚至低於我們整個基因組中目前對20,000的估計。 最近一項研究的一位作者合理地推斷出人類必需基因的計數 可能要低得多.

這些研究人員研究了數千名健康成年人, 尋找自然發生的“淘汰賽” 其中不存在特定基因的功能。 我們所有的基因都有兩個副本 - 每個父母一個。 通常,一個主動副本可以補償另一個是否處於非活動狀態,並且很難找到人 由於失活的基因天然稀有,因此復制失活。

敲除基因相當容易用實驗室大鼠研究,使用現代基因工程技術滅活我們選擇的特定基因的兩個拷貝,甚至完全去除它們,看看會發生什麼。 但人類研究要求生活在21st世紀醫療技術社區的人群和已知的家系適合所需的遺傳和統計分析。 冰島人是一個有用的 人口,這項研究的英國 - 巴基斯坦人是另一個。

這項研究發現700基因可被敲除而沒有明顯的健康後果。 例如,一個令人驚訝的發現是,PRDM9基因 - 在小鼠的生育能力中起著至關重要的作用 - 也可以在沒有任何不良影響的人身上被淘汰。

將分析外推到人類敲除研究之外 導致估計 只有3,000人類基因才能建立一個健康的人類。 這與“基因數量”相同。巨型病毒潘多拉病毒從30,000的2014歲的西伯利亞冰中回收,是目前已知的最大的病毒 有2,500基因.

那麼我們需要什麼基因呢? 我們甚至不知道四分之一的人類基因實際上做了什麼,這是先進的 與我們對其他物種的了解相比.

複雜性源於非常簡單

但是,無論人類基因的最終數量是20,000還是3,000還是別的,關鍵是當理解複雜性時,大小確實無關緊要。 我們已經在至少兩種情況下已經知道了很長時間,並且剛剛開始理解第三種情況。

阿蘭圖靈,數學家和 WWII代碼斷路器 建立了多細胞發育理論。 他研究了簡單的數學模型,現在稱為“反應 - 擴散”過程,其中少量化學物質 - 圖靈模型中只有兩個 - 擴散並相互反應。 這些模型通過簡單的規則來控制他們的反應 能夠可靠地生成 非常複雜但連貫的結構 很容易看到。 因此,植物和動物的生物結構不需要復雜的編程。

同樣,很明顯 100萬億連接 在人類大腦中,真正使我們成為現實的人,不可能單獨進行遺傳編程。 該 最近人工智能的突破 是基於 神經網絡; 這些是大腦的計算機模型,其中簡單的元素 - 對應於神經元 - 通過與世界的相互作用建立自己的聯繫。 該 結果一直很壯觀 在手寫識別和醫療診斷等應用領域,谷歌已邀請公眾參與 玩遊戲觀察夢想 其AIs。

微生物超越基本

因此很明顯,單個細胞不需要非常複雜,因為大量細胞產生非常複雜的結果。 因此,人類基因數量可能與病毒和細菌等單細胞微生物的基因數量相同,這不足為奇。

令人驚訝的是,相反的是 - 微小的微生物可以擁有豐富而復雜的生命。 有越來越多的研究領域 - 被稱為“sociomicrobiology“ - 檢查微生物的極其複雜的社會生活,與我們自己相比,它們站得住腳了。 我自己的貢獻 這些領域涉及到病毒在這個看不見的肥皂劇中的合法地位。

在過去的十年中,我們已經意識到微生物在90的生命中所佔的百分比 生物膜,最好被認為是生物組織。 實際上,許多生物膜都有系統 電氣通訊 在細胞之間,如腦組織,使它們成為研究偏頭痛和癲癇等腦部疾病的模型。

生物膜也可以被認為是“微生物城市,“和整合 sociomicrobiology 和醫學研究是 快速進步 在許多領域,如囊性纖維化的治療。 該 微生物的社會生活 在這些城市 - 完成合作,衝突,真相,謊言,甚至 自殺 - 迅速成為21st世紀進化生物學的主要研究領域。

正如人類的生物學變得不像我們想像的那麼突出,微生物的世界變得更加有趣。 並且基因的數量似乎與它沒有任何關係。

關於作者

Sean Nee,生態系統科學與管理研究教授, 美國賓夕法尼亞州立大學

這篇文章最初發表於 談話。 閱讀 原創文章.

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