研究探索了进化基因组学的前景和陷阱

不幸的是，他的宇宙计划有一个致命的缺陷。托勒密遵循他那个时代的偏见，以地球是宇宙中心为前提进行研究。托勒密的宇宙是由解释行星和恒星运动的复杂的“周转”组成的，尽管其结论在1200多年间一直是科学教条，但它早已被历史书所抛弃。

进化生物学领域同样容易受到错误的理论方法的影响，有时产生令人印象深刻的模型，但却不能传达自然的真正运作方式，因为它塑造了地球上令人眼花缭乱的各种生命形式。

一项新的研究检验了数学模型，旨在推断进化是如何在生物种群水平上运作的。该研究的结论是，这些模型必须以最大的谨慎来构建，避免不必要的初始假设，权衡现有知识的质量，并保持对其他解释的开放。

在空模型构建中未能应用严格的程序，可能导致理论似乎与从DNA测序获得的可用数据的某些方面相符，但不能正确地阐明潜在的进化过程，这往往是高度复杂和多方面的。

这样的理论框架可能会提供令人信服但最终有缺陷的图片，说明随着时间的推移，进化实际上是如何作用于种群的，如这些细菌种群、鱼群或人类社会及其在史前时期的各种迁徙。

在这项新研究中，亚利桑那州立大学进化机制生物设计中心研究员、进化与医学中心生命科学学院教授杰弗里·詹森(Jeffrey Jensen)领导了一群该领域的国际名人，为未来的研究提供指导。他们共同描述了一系列标准，这些标准可用于更好地确保在种群基因组学中产生统计推断的模型的准确性——这是一门涉及在种群和物种内部和之间大规模比较DNA序列的科学学科。

“我们的一个关键信息是，在简单地依赖假设的或罕见的进化过程作为观察到的种群变异的主要驱动因素(如正向选择)之前，考虑一定会持续运行的进化过程的贡献的重要性(如净化选择和遗传漂变)。”詹森强调。

这项研究结果发表在最新一期的《公共科学图书馆·生物学》杂志上。

田地成熟了

种群基因组学的出现，是由于该领域的早期努力试图将查尔斯·达尔文的通过自然选择来进化的概念与奥古斯丁修道士格雷戈尔·孟德尔发现的遗传机制的初步迹象相协调。

这种综合在20世纪20年代和30年代初达到顶峰，这在很大程度上要归功于费雪、霍尔丹和赖特的数学工作，他们是第一个探索自然选择和其他进化力量如何随着时间的推移改变孟德尔种群的基因组成的人。

如今，群体基因组学的研究涉及到大规模应用各种基因组技术来探索生物群体的遗传组成，以及自然选择和遗传漂变等各种因素如何随时间的推移产生遗传组成的变化。

为了实现这一目标，群体遗传学家建立数学模型，量化这些进化过程在塑造基因频率方面的贡献，使用这一理论设计统计推断方法，以估计实际群体中产生观察到的遗传变异模式的力量，用积累的数据来检验他们的结论。

生活的调味品

基因组变异的研究主要集中在个体和群体之间的DNA序列差异。其中一些变异对生物功能至关重要，包括导致遗传疾病的突变，而另一些则没有可检测到的生物影响。

人类基因组的这种变异可以有几种形式。一种常见的变异来源被称为单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphisms，简称SNps)，即基因组中的一个DNA字母被改变。但是更大规模的基因组变异，包括同时改变数百甚至数千个碱基对也是可能的。此外，一些这样的改变可能在疾病风险和生存中发挥作用，而其他许多则没有影响。

自然选择可能发生在一个种群中分离的不同变异有相对于另一个的适应度差异。通过设计和研究控制相应基因频率变化的数学模型，并将这些模型应用于经验数据，群体遗传学家试图以一种严格的、定量的方式理解相关的进化过程。因此，群体遗传学经常被认为是现代达尔文进化论的理论基石。

在基因组中游离

尽管自然选择对进化过程的重要性是不可否认的，但积极选择在增加有益变异频率方面的作用——适应的潜在驱动因素——肯定是相对于其他形式的自然选择而言相对较少的。例如，净化选择——从种群中去除有害的变异——是一种持续作用的、更普遍的选择形式。

此外，还有多个重要的非选择性进化过程。例如，遗传漂变描述了进化中固有的许多随机波动。在大的种群中，自然选择可能在清除有害变异和潜在地固定有益变异方面发挥更有效的作用，而当种群变小时，遗传漂变将日益占主导地位。

当将细菌等原核生物与包括人类在内的真核细胞组成的生物进行比较时，这种区别可以以戏剧性的形式体现出来。在前一种情况下，庞大的种群规模往往会导致更有效的选择。相反，在真核生物中，较弱的选择压力对基因组的改变更宽容，只要它们不是强烈的有害。

根据分子进化中性理论——这是由种群遗传学家木村Motoo Kimura在50多年前提出的进化理论的指导原则——真实种群中大多数在分子水平上的进化变化不是由自然选择决定的，而是由遗传漂变决定的。这项研究强调，进化生物学家经常忽略这一点。正如合著者、亚利桑那州立大学生物设计进化机制中心主任迈克尔·林奇(Michael Lynch)中理地观察到的那样，“自然选择只是几种进化机制中的一种，未能意识到这一点可能是对进化理论与分子、细胞、和发育生物学”。

这项新的共识研究进一步强调，如果不考虑包括遗传漂变在内的这些肯定会起作用的替代进化机制，并将它们纳入种群基因组学模型，很可能会导致研究人员误入歧途。作者断言，通常过度依赖纯粹的适应性模型来解释基因组变异，导致了大量价值可疑的解释。

这项研究提出了一个详细的流程图，可以帮助指导开发更准确的模型，用于根据基因组数据进行进化推断。不同物种的生物参数不仅包括种群大小、突变率、重组率、种群结构和历史等进化变量，还包括基因组本身的结构和生活史特征，包括交配行为。所有这些因素在决定观察到的分子变异和进化中起着至关重要的作用。

“虽然这些考虑可能听起来让一些研究人员望而生畏，但重要的是要注意，亚利桑那州立大学和世界各地的许多优秀的研究小组正在积极改善我们对这些潜在进化参数的理解，提供不断改进的推断，例如，突变和重组率。”进化与医学中心和进化机制生物设计中心的助理教授Susanne pfeifer补充道。

曾经，人口基因组学的理论模型伴随着相对较少的基因组数据而激增，而今天，通过对生命树中的生物进行快速、低成本的DNA测序，数据雪崩已经极大地改变了这一领域。对基因组数据这一金矿的谨慎和明智的使用将有助于推进最严格的模型，以解开进化的许多尚未解开的谜团。

Journal Reference:

parul Johri, Charles F. Aquadro, Mark Beaumont, Brian Charlesworth, Laurent Excoffier, Adam Eyre-Walker, peter D. Keightley, Michael Lynch, Gil McVean, Bret A. payseur, Susanne p. pfeifer, Wolfgang Stephan, Jeffrey D. Jensen. Recommendations for improving statistical inference in population genomics. pLOS Biology, 2022; 20 (5): e3001669 DOI: 10.1371/journal.pbio.3001669