Невозможно раскрыть секрет генома человека без компьютерной обработки огромных массивов данных, включая большинство из 3 миллиардов химических веществ, входящих в состав генома нашего вида. Однако данные, полученные в результате этой революции в области биоинформатики прежде всего наглядно подтверждают эволюционную теорию происхождения жизни на Земле.
Данные о последовательностях, как из белков так и кислот хорошо походят для компьютерной обработки, потому что их легко перевести в цифровой формат и выделить их составляющие элементы. Простая компьютерная программа может сравнить две и более цепочки этих компонентов, оценить степень сходства между ними, осуществлять поиск в большой базе данных, чтобы сравнивать новые соединения с уже существующими, и объединять группы последовательностей в генные карты.
Значение первых исследований протеинов, осуществленных более полувека назад, было огромным. Все эти соединения были достаточно небольшими - в состав инсулина входят всего лишь 50 аминокислот, в зависимости от вида - но разница между видами была на лицо.
Мой интерес к этой проблеме начался с изучения одной из этих простых молекул 40 лет назад, когда я был аспирантом в Швеции. Фибринопептиды являются сравнительно небольшими последовательностями, которые достаточно легко выделить и они обладают большой вариабельностью в зависимости от вида. В результате нам удалось продемонстрировать сильную зависимость между данными, полученными из ископаемых и изменениями в соединениях фибринопептидов. Было легко интерпретировать эволюционное прошлое с точки зрения существующих геномов.
Однако прогресс в области компьютерных технологий был абсолютно необходим для дальнейших исследований. В 1965 году Роберт Ледли создал первую базу данных реальных соединений, получившую название Атлас белковых соединений и структур. В 1967 году исследователи обнародовали генетические карты некоторых животных и грибов, в которых гены обладали тем же порядком следования, как если бы они были созданы классическим биологом, даже если их компьютер не обладал никакой информацией о сравнительной анатомии, палеонтологии, эмбриологии и других немолекулярных атрибутах этих существ. Наконец в 1970 году в результате революционного открытия в области компьютерных технологий стало возможным составление правильных рядов аминокислотных соединений (что является необходимостью для обработки данных).
После этого обработка данных соединений развивалась по двум направлениям. Прежде всего, существовал естественный интерес к изучению взаимоотношений между организмами. Существовало предположение, что происходят случайные изменения на всех уровнях генетической карты, но в зависимости от типа белка выживают лишь некоторые небольшие части. Если бы уровень выживаемости был постоянным, то можно было бы посчитать расстояние между существующими соединениями. Второй тип сопоставления фокусировался на так называемых паралогусных белках, который произошли от общего предка в рамках одного существа в результате дубликации генов.
Access every new PS commentary, our entire On Point suite of subscriber-exclusive content – including Longer Reads, Insider Interviews, Big Picture/Big Question, and Say More – and the full PS archive.
Subscribe Now
Оба типа сравнения показывают, что новые протеины развиваются из старых, в точности как и предполагает теория эволюции. Удвоение частей генома ДНК постоянно происходит во всех организмах, в основном в результате случайных поломок и соединений. Большинство этих удвоенных соединений обречены на исчезновение, потому что любые протеины, которые производят эти гены оказываются ненужными. Однако иногда немного измененный ген приспосабливается и рождается новый белок. Часто бывает, что его роль чрезвычайно сходна с ролью старого протеина, но иногда происходят и кардинальные изменения.
Потом в 1978 стали широко использоваться последовательности ДНК. Почти тотчас же, море новой генетической информации заполнило существующую базу данных белковых соединений. Был создан второй склад, так называемый GenBank, но первоначально он состоял лишь из соединений ДНК. Однако наиболее интересная информация состояла в трансформации ДНК, то есть в их белковых соединениях.
Появился уникальный момент, когда любители могла на равных соперничать с профессионалами. Таким образом, я создал свою собственную базу данных, делая переводы соединений ДНК. Я называл ее NEWAT (Новый Атлас). Вооружившись очень примитивным компьютером и несколькими простыми программами, написанными студентами, мы начали сопоставлять каждое новое соединение со всеми уже ранее зарегистрированными соединениями и обнаружили много совершенно неожиданных взаимосвязей. В это время была создана Инициатива по расшифровке генома человека в конце 80-х, объем данных уже не служил ограничительным фактором в расширении знаний, неожиданно оказалось, что проблема заключается в управлении массивами данных.
Многие ученые были настроены скептически по поводу Проекта генома человека. Они указывали на то, что геном человека состоит из большего количества аминокислотных соединений, чем все существующие базы данных. Так каким же образом расшифровать гены? Как можно сопоставить что-то, что никогда не удавалось обнаружить?
Однако каждый ген в составе генома не является абсолютно новым образованием и не все белковые соединения возможны, иначе количество соединений превышало бы число атомов во вселенной. Существуют лишь небольшое количество от общего числа возможных соединений, которые образовались посредством удвоения, мультипликации и модификации небольшого числа изначально существовавших генов. В результате многие гены связаны друг с другом.
Я был уверен, что биоинформатика даст нам возможность расшифровать все гены только на основании исследования соединений. Однако после дополнения первого десятка микробиологических генов, половина этих генов остались нераскрытыми. Этот уровень сохранялся для ста первых генов, включая геном человека. Даже наиболее изученные организмы, такой как кишечная палочка, обладает большим количеством генов, чья функция так и не была обнаружена.
Тем не менее, трудно переоценить значение раскрытия генной информации. Обещания быстрого использования в медицине возможно преувеличены. Но ценность этих открытий неизмерима: возможность понять кто мы, откуда мы произошли и какие гены общие для человека и всех остальных живых существ.
To have unlimited access to our content including in-depth commentaries, book reviews, exclusive interviews, PS OnPoint and PS The Big Picture, please subscribe
Former US President Donald Trump's claim of absolute immunity from prosecution for "official acts" while he was in the White House is breathtaking in scope, as it could include ordering assassinations and coups. While the Supreme Court may not uphold Trump's expansive claim, its ruling will almost certainly give Trump what he wants.
thinks the majority's support for broad immunity for former presidents rests on a dangerous premise.
With cashless transactions rapidly replacing physical cash, central banks have an opportunity to serve the public interest by providing or shaping the infrastructure on which digital-payment systems are built. But to do so effectively, they will have to abandon outdated assumptions and re-imagine their own roles.
explain why policymakers should become more involved in shaping or creating digital-payments infrastructure.
From a long list of criminal indictments to unfavorable voter demographics, there is plenty standing between presumptive GOP nominee Donald Trump and a second term in the White House. But a Trump victory in the November election remains a distinct possibility – and a cause for serious economic concern.
Невозможно раскрыть секрет генома человека без компьютерной обработки огромных массивов данных, включая большинство из 3 миллиардов химических веществ, входящих в состав генома нашего вида. Однако данные, полученные в результате этой революции в области биоинформатики прежде всего наглядно подтверждают эволюционную теорию происхождения жизни на Земле.
Данные о последовательностях, как из белков так и кислот хорошо походят для компьютерной обработки, потому что их легко перевести в цифровой формат и выделить их составляющие элементы. Простая компьютерная программа может сравнить две и более цепочки этих компонентов, оценить степень сходства между ними, осуществлять поиск в большой базе данных, чтобы сравнивать новые соединения с уже существующими, и объединять группы последовательностей в генные карты.
Значение первых исследований протеинов, осуществленных более полувека назад, было огромным. Все эти соединения были достаточно небольшими - в состав инсулина входят всего лишь 50 аминокислот, в зависимости от вида - но разница между видами была на лицо.
Мой интерес к этой проблеме начался с изучения одной из этих простых молекул 40 лет назад, когда я был аспирантом в Швеции. Фибринопептиды являются сравнительно небольшими последовательностями, которые достаточно легко выделить и они обладают большой вариабельностью в зависимости от вида. В результате нам удалось продемонстрировать сильную зависимость между данными, полученными из ископаемых и изменениями в соединениях фибринопептидов. Было легко интерпретировать эволюционное прошлое с точки зрения существующих геномов.
Однако прогресс в области компьютерных технологий был абсолютно необходим для дальнейших исследований. В 1965 году Роберт Ледли создал первую базу данных реальных соединений, получившую название Атлас белковых соединений и структур. В 1967 году исследователи обнародовали генетические карты некоторых животных и грибов, в которых гены обладали тем же порядком следования, как если бы они были созданы классическим биологом, даже если их компьютер не обладал никакой информацией о сравнительной анатомии, палеонтологии, эмбриологии и других немолекулярных атрибутах этих существ. Наконец в 1970 году в результате революционного открытия в области компьютерных технологий стало возможным составление правильных рядов аминокислотных соединений (что является необходимостью для обработки данных).
После этого обработка данных соединений развивалась по двум направлениям. Прежде всего, существовал естественный интерес к изучению взаимоотношений между организмами. Существовало предположение, что происходят случайные изменения на всех уровнях генетической карты, но в зависимости от типа белка выживают лишь некоторые небольшие части. Если бы уровень выживаемости был постоянным, то можно было бы посчитать расстояние между существующими соединениями. Второй тип сопоставления фокусировался на так называемых паралогусных белках, который произошли от общего предка в рамках одного существа в результате дубликации генов.
Subscribe to PS Digital
Access every new PS commentary, our entire On Point suite of subscriber-exclusive content – including Longer Reads, Insider Interviews, Big Picture/Big Question, and Say More – and the full PS archive.
Subscribe Now
Оба типа сравнения показывают, что новые протеины развиваются из старых, в точности как и предполагает теория эволюции. Удвоение частей генома ДНК постоянно происходит во всех организмах, в основном в результате случайных поломок и соединений. Большинство этих удвоенных соединений обречены на исчезновение, потому что любые протеины, которые производят эти гены оказываются ненужными. Однако иногда немного измененный ген приспосабливается и рождается новый белок. Часто бывает, что его роль чрезвычайно сходна с ролью старого протеина, но иногда происходят и кардинальные изменения.
Потом в 1978 стали широко использоваться последовательности ДНК. Почти тотчас же, море новой генетической информации заполнило существующую базу данных белковых соединений. Был создан второй склад, так называемый GenBank, но первоначально он состоял лишь из соединений ДНК. Однако наиболее интересная информация состояла в трансформации ДНК, то есть в их белковых соединениях.
Появился уникальный момент, когда любители могла на равных соперничать с профессионалами. Таким образом, я создал свою собственную базу данных, делая переводы соединений ДНК. Я называл ее NEWAT (Новый Атлас). Вооружившись очень примитивным компьютером и несколькими простыми программами, написанными студентами, мы начали сопоставлять каждое новое соединение со всеми уже ранее зарегистрированными соединениями и обнаружили много совершенно неожиданных взаимосвязей. В это время была создана Инициатива по расшифровке генома человека в конце 80-х, объем данных уже не служил ограничительным фактором в расширении знаний, неожиданно оказалось, что проблема заключается в управлении массивами данных.
Многие ученые были настроены скептически по поводу Проекта генома человека. Они указывали на то, что геном человека состоит из большего количества аминокислотных соединений, чем все существующие базы данных. Так каким же образом расшифровать гены? Как можно сопоставить что-то, что никогда не удавалось обнаружить?
Однако каждый ген в составе генома не является абсолютно новым образованием и не все белковые соединения возможны, иначе количество соединений превышало бы число атомов во вселенной. Существуют лишь небольшое количество от общего числа возможных соединений, которые образовались посредством удвоения, мультипликации и модификации небольшого числа изначально существовавших генов. В результате многие гены связаны друг с другом.
Я был уверен, что биоинформатика даст нам возможность расшифровать все гены только на основании исследования соединений. Однако после дополнения первого десятка микробиологических генов, половина этих генов остались нераскрытыми. Этот уровень сохранялся для ста первых генов, включая геном человека. Даже наиболее изученные организмы, такой как кишечная палочка, обладает большим количеством генов, чья функция так и не была обнаружена.
Тем не менее, трудно переоценить значение раскрытия генной информации. Обещания быстрого использования в медицине возможно преувеличены. Но ценность этих открытий неизмерима: возможность понять кто мы, откуда мы произошли и какие гены общие для человека и всех остальных живых существ.