Мутационная и комбинативная изменчивость сходства и различия: В чем заключается сходство и различие мутационной и комбинативной изменчивости?

Содержание

Типы и причины изменчивости организмов. Биология, 11 класс: уроки, тесты, задания.

1. Виды изменчивости

Сложность: лёгкое

1
2. Значение изменчивости

Сложность: лёгкое

1
3. Примеры изменчивости

Сложность: лёгкое

1
4. Наследственная изменчивость

Сложность: среднее

2
5.
Комбинативная изменчивость

Сложность: среднее

2
6. Сравнение генотипической и фенотипической изменчивости

Сложность: среднее

2
7. Характеристика модификационной изменчивости

Сложность: среднее

3
8. Соответствие: форма изменчивости — примеры

Сложность: сложное

3
9. Дополни таблицу

Сложность: сложное

3

Государственный академический университет гуманитарных наук

«С первого курса я влюбилась в ГАУГН! Это чувство растет с каждым днем пребывания в стенах нашего Университета! В ГАУГН предоставлены все возможности для студентов: как в учебе, так и в веселой студенческой жизни.

Поступив к нам, вы познакомитесь с невероятным миром науки, с академиками РАН. Вы сможете присутствовать на международных конференциях, а также у вас всегда будет возможность выступить со своим докладом.

Я горда, что являюсь студенткой ГАУГН!».

23 марта 2021

«На мой взгляд, главная отличительная черта ГАУГН – камерность нашего вуза. Во многом это и обеспечивает индивидуальный подход к студентам, основанный на внимании и развитии их профессиональных навыков. Если вас интересует комфортная среда для обучения, и вы готовы развивать в себе будущих профессионалов своего дела – вам в ГАУГН».

15 февраля 2021

«Учиться в ГАУГН интересно: вуз не перестает удивлять! Особенно радует, что преподаватели всегда готовы поддержать творческие инициативы и помочь начать научную деятельность.

ГАУГН не оставляет без внимания заслуги студентов, мотивируя их продолжать работать над собой и совершенствоваться в интеллектуальном поиске».

05 апреля 2021

«Мне очень повезло выбрать такой университет, как ГАУГН! Никогда бы не подумала, что в университете преподаватели будут относиться к своим студентам с такой отзывчивостью, заинтересованностью и трепетом! Тёплая атмосфера университета мотивирует и раскрывает потенциал студента: так, уже первокурсник сможет без препятствий проявить свои творческие и научные способности—у нас очень рады начинаниям, которые приводят к широкому развитию и последующему росту!

А ещё, ГАУГН славится своими умными и креативными студентами, так что вы обязательно найдёте здесь друзей!».

21 января 2021

Изменчивость мутационная

Изучая мутационную изменчивость культурных злаковых растений и их диких предковых форм, Н. И. Вавилов (1887-1943) сформулировал закон гомологичных рядов наследственности, в соответствии с которым у этих организмов мутационный процесс протекает параллельно, а возникающие мутации характеризуются сходством, образуя гомологичные ряды. По Н. И. Вавилову гомологичные ряды наследственности являются отражением сходства генотипов организмов, входящих в эти ряды. В рамках закона гомологичных рядов наследственности изменчивость организмов представлена в виде закономерного явления, присущего видам организмов. Этот закон явился также основой в подборе исходных форм для скрещиваний с последующей селекцией полезных форм организмов.[ …]

Активизация мутационного процесса (например, облучением территории, на которой живет популяция, достигшая критической численности) может только ускорить ее гибель, поскольку абсолютное большинство мутаций вредны, а вероятность проникновения одиночной мутации в резерв наследственной изменчивости оценивается величиной, меньшей, чем одна стомиллиардная.

Во всяком случае, она несопоставима с критической численностью, составляющей от нескольких десятков до нескольких сот особей.[ …]

Заканчивая раздел изменчивости и генетики бактерий, мы подчеркиваем, что отнюдь не считаем возможным все формы изменчивости бактерий в интересующем нас аспекте свести к мутационной изменчивости в геноме. Синтетические соединения могут служить факторами адаптации [123] и привести культуру бактерий к фенотипической изменчивости, сопровождаемой перестройкой ферментного аппарата, дающей микробной популяции возможность использовать новое синтетическое соединение, несмотря на то, что свойство это наследственно и не закреплено.[ …]

Далее Г. А. Надсон отмечает, что в 1920 г. им была обнаружена изменчивость микробов под влиянием радиевых и рентгеновых лучей, происходящая скачкообразно. Эти скачкообразные изменения наследственны, и для отличия от мутаций у растений и животных автор предложил называть их сальтациями (от латинского saltus — скачок). Этот термин не удержался в литературе, и явление внезапной наследственной изменчивости микроорганизмов считается мутационной изменчивостью.

Мутанты, возникшие под влиянием обработки культуры радиацией или химическими реагентами, относятся к категории индуцированных мутантов в отличие от возникающих естественно при неучитываемом действии среды.[ …]

Не менее значительна роль цитологической науки в познании мутационной изменчивости. Понимание природы генные мутаций совершенно необходимо для правильной интерпретации биологических явлений, а следовательно, и искусственного управления изменчивостью в ряде поколений.[ …]

Эволюция в популяциях под влиянием ненаправленной мутационной изменчивости на подвидовом уровне, когда особи способны скрещиваться и давать плодовитое потомство. Т ермин “микроэволюция” ввел в науку генетик Ю.А. Филипченко в 1927 г., чтобы разграничить два принципиально важных эволюционных явления: микро- и макроэволюцию.[ …]

Следует отметить еще одну важную особенность некоторых химических мутагенов — вместе с увеличением изменчивости селекционных признаков они вызывают небольшой сдвиг в сторону правой части гистограммы (см. рисунок). Последнее обстоятельство является очень важным, так как среди индуцированных рекордистов могут оказаться рыбы с наследственными задатками более высокого темпа роста. Отбор таких особей будет способствовать повышению эффективности мутационной селекции белого толстолобика, направленной на повышение продуктивности.[ …]

В монографии рассматривается широкий круг вопросов по генетически обусловленному биохимическому полиморфизму у человека. Представлен исторический очерк изучения ге-нетико-биохимической изменчивости в популяциях и проанализированы собственные результаты исследования биохимического полиморфизма по значительному числу генетических систем ферментных и других белков крови. Составлены геногеографические карты, существенно расширяющие картину генетикоантропологической дифференциации на территории СССР. Содержится новая информация о формировании этнических групп и антропологических типов Северной Азии и сопредельных территорий в пространстве и времени. Критически проанализированы данные по эволюционной адаптации человека на биохимическом уровне. Дается оценка одного из важнейших факторов генетической динамики — скорости мутационного процесса в некоторых популяциях СССР.[ …]

На фоне идущих с переменной скоростью процессов геологической эволюции земной коры и географической среды работают механизмы биологической эволюции, которые, по-видимому, достаточно универсальны, но в зависимости от условий, в которых они протекают, могут давать различные результаты. В основе изменчивости лежит мутационный процесс. Мутации — это изменения в структуре молекул вещества — носителя генетической информации, ДНК (дезоксирибонуклеиновая кислота). На молекулярном уровне они вызываются воздействиями, энергия которых сравнима с энергией ковалентных связей, удерживающих тот или иной мономер — нуклеотид на своем месте в полимерной молекуле ДНК. К числу таких воздействий относятся различные мутагенные факторы — радиация, рентгеновское и жесткое ультрафиолетовое излучения, космические лучи, тепловой шум, некоторые химические вещества. Мутации имеют принципиально случайный характер. [ …]

Известно, что рост мужчин в общем является большим, чем у женщин. Однако иногда женщины выше мужчин, а у высокорослых родителей рождаются дети меньшего роста. Эти различия связаны с тем, что данный наследственный признак детерминируется многими генами, экспрессия которых может меняться. Следовательно, в случае разных генотипов индивидуальные организмы одного и того же вида также могут различаться между собой по отдельным признакам. Поэтому изменчивость, детерминируемую наследственными факторами, называют генотипической или наследственной изменчивостью. Ее возникновение связано с изменениями (мутациями) генов и хромосом, а также рекомбинациями генов. По этой причине данную изменчивость называют еще мутационной, или рекомбинационной (комбинативной) изменчивостью (в зависимости от мутаций или рекомбинаций генов). Сочетания мутантных генов с немутантными или другими мутантными генами, а также рекомбинации генов и хромосомные мутации создают генотипическое разнообразие организмов (см. § 47).[ …]

Наиболее широко распространенные в природе органические вещества и предопределяли направление эволюции биохимических процессов в микробном мире. Однако следует указать, что не все приспособительные реакции микроорганизмов, а особенно бактерий, наследственно закреплены и являются следствием эволюции. Многочисленные изменения биохимических свойств и даже некоторых физиологических особенностей являются обратимыми и, по-видимому, представляют собой модификации. Адаптивная изменчивость микрофлоры, так широко известная при очистке промышленных сточных вод, представляется явлением сложным, где безусловно приходится сталкиваться с проявлением различных категорий изменчивости микроорганизмов. Те формы адаптации, где приобретенное свойство закреплено наследственно, образуются в результате мутационной изменчивости и отбора мутантов средой. Часто встречаемая, легко обратимая изменчивость представляет собой модификации.[ …]

Как уже описано, предпосылкой деградации ксенобиотиков в природной среде является присутствие в ней структурно родственных соединений. Природные механизмы сначала могут быть не эффективными в трансформации ксенобиотиков вследствие кинетических ограничений, вызванных субстратной специфичностью ферментов. Со временем это может быть преодолено за счет сверхпродукции этого фермента (ферментов), благодаря снятию или изменению регуляторного контроля его синтеза, генной дупликации, приводящей к дозовому эффекту, или мутационной изменчивости, создающей фермент с измененной субстратной специфичностью. Дальнейшая адаптация может произойти благодаря адаптивной пластичности микроорганизмов с помощью генетической перестройки.[ …]

В селекции растений прогресс, обусловленный использованием гибридизации, значительнее успехов, достигнутых отбором из дикорастущих популяций. Но и в них можно найти материал для создания новых сортов тех видов, которые слабо или вовсе не используются в селекции. Ценным материалом являются естественные соматические мутации, на основе которых уже получены многие сорта, отличающиеся карликовостью, обильным плодоношением и скороспелостью. Кедр сибирский (Pinus sibirica Du Tour) является ценной орехоносной породой, актуальным направлением в селекции которой остается выведение карликовых и обильно плодоносящих сортов. Природным источником материала с такими признаками могут служить «ведьмины метлы» мутационного типа. Они представляют собой фрагмент кроны дерева с аномальным морфогенезом. В данной работе паразитарные «ведьмины метлы», вызванные грибной инвазией, не рассматриваются. Для целей селекции можно использовать как семенное, так и вегетативное потомство мутационных «ведьминых метел». Семенное потомство исследовалось на примере 4-летних сеянцев. Семена были собраны в естественной популяции кедра. На лесопитомнике из них было выращено потомство «ведьминой метлы» (далее ПВМ) и потомство нормальной кроны (далее ПНК) того же дерева. При изучении морфогенеза ПНК выявлен обычный уровень и характер изменчивости всех признаков, характеризующих рост и ветвление. В ПВМ уровень изменчивости выше, чем в ПНК, а корреляция между ростом и ветвлением — слабая. То есть почти в равном количестве встречаются любые варианты их отношения. Это позволяет утверждать, что ПВМ не просто более изменчиво, чем ПНК, но и состоит из качественно разных классов сеянцев. Выделение этих классов проводилось по двум признакам — длина хвои и ветвление в отношении к росту. Получилось 3 класса сеянцев: 1) аномальные (короткая хвоя, низкорослость и обильное ветвление) — 40%; 2) нормальные (длина хвои, ветвление и высота не отличаются от ПНК) -40%; 3) с промежуточными признаками между первым и вторым классами — 20%. По интенсивности ветвления 1-й класс в 3-4 раза превосходит 2-й. В сочетании с низкорослостью этот класс перспективен для дальнейшей селекции. Его орехоносность будет исследована прививочным методом на плодоносящий подвой.[ …]

Ведь от этого во многом зависит не только степень устойчивости механизмов распределения, но и в значительной мере их достоверность. С точки зрения теории адаптации вполне вероятно, что генетический полиморфизм связан с гетерогенностью, или мозаичностью среды (Levine, 1953; Levins, 1968). Существенных различий в уровнях генетической изменчивости у видов с широкими и узкими средовыми диапазонами нет и зачастую более высока доля полиморфизма и гетерозиготность у специализированных видов, что в целом обусловлено нейтральным характером мутационных замен и порождаемого ими биохимического полиморфизма (Kimura, 1985). Приведем несколько конкретных примеров.[ …]

Еще со времени исследований Ньютона известно, что белый свет состоит из семи первичных цветов: красного, оранжевого, желтого, зеленого, голубого, синего и фиолетового, составляющих спектр. Пигменты микробов представлены всеми цветами спектра, а также оттенками, которые являются комбинациями из первичных цветов. Так, кроме семи цветов спектра, пигменты бывают палевые, бежевые, сомон, охряные, каштановые, бурые, коричневые, черные, серые, терракотовые, грюн, сепия и многих других оттенков, названия которых отсутствуют в обычном лексиконе. Поэтому при определении микроорганизмов, особенно грибов и актиномицетов, необходимо цвет и оттенок пигментации колоний или штрихов устанавливать по шкале цветов А. С. Бондарцева [28]. Пигментация микроорганизмов широко используется при их классификации, особенно актиномицетов, грибов-микромицетов и пурпурных бактерий. Пигментацию микробов причисляют к признакам, генетически закрепленным [271]. Тем не менее признак этот весьма изменчив, зависит от условий и варьирует у некоторых видов от яркой окраски до бледных тонов или полной потери пигмента, наступающей в результате модификационной или мутационной изменчивости. Нами выделены из гнойного отделяемого ран и из крови септических больных стафилококки ярко-оранжевой окраски, приобретавшие при последующем длительном культивировании на МПА светло-желтую пигментацию. Один штамм полностью утратил пигмент. На кафедре микробиологии КГУ при адаптации стафилококков к пенициллину, нами получен апигментный вариант стафилококка из международного штамма St. aureus № 209. Цвет колоний пигментных бактерий зависит от pH среды, состава среды, возраста культуры и условий предшествующего культивирования. На плотных агаризованных средах пигментация более резко выражена, чем на жидких универсальных и синтетических средах. В пределах вида возможно существование пигментированных и бесцветных вариантов, а следовательно, и популяций.[ …]

Рабочая тетрадь по биологии для студентов

Физическими мутагенами являются…

Химическими мутагенами являются… По проявлению в гетерозиготе мутации бывают… Образование цветов различной окраски у примулы под влиянием различных температур – это пример изменчивости… Устойчивость насекомых к пестицидам – это пример изменчивости… Изменчивость, обеспечивающая адаптацию организма к изменяющимся условиям среды… К какому типу мутаций относится полиплоидия… Организм, приобретший новый признак в результате мутации и изменивший свой генотип, называют… Что происходит с хромосомой при дупликации… Увеличение числа эритроцитов в 1 мм3 у альпинистов, поднимающихся на высоту 4 тыс. м – это пример изменчивости…

Тестовые задания Вариант № 1.выберите правильный ответ.

1. Наследственной изменчивостью называют:

а) способность живых организмов приобретать новые признаки, б) форму изменчивости, меняющую генотип, в) изменчивость, которая не имеет прямого влияния на эволюционные процессы, г) норму реакции.

2. Какие из форм изменчивости называются наследственными:

а) модификационная, б) комбинативная, в) мутационная, г) фенотипическая.

3. Основы учения о мутациях заложил:

а) Т.Морган, б) Г.Мендель, в) Н.Вавилов, г) В.Вернадский, д) Де Фриз

4. Мутации – это изменения:

а) фенотипа, б) внешнего вида организма, в) среды обитания, г) генотипа.

5. Изменение числа хромосом – это мутация:

а) хромосомная, б) геномная, г) генная.

6. Появление безрогих коров – это пример изменчивости:

а) мутационной, б) фенотипической, в) соотносительной, г) комбинативной,

д) модификационной.

7. Мутации – это стойкие изменения генотипа, затрагивающие:

а) хромосомный набор, б) отдельные хромосомы, в) участки хромосом, г) гены.

8. Организм, приобретший новый признак в результате мутации и изменивший свой генотип, называют:

а) мутагеном, б) мутантом, в) мутагенезом.

9. Изменение окраски шерсти гималайского кролика под влиянием различных температур – это пример изменчивости:

а) мутационной, б) фенотипической, в) соотносительной, г) комбинативной,

д) модификационной.

10. Мутаген физической природы:

а) высокие и низкие температуры, б) алкоголь, в) рентгеновские лучи, г) ультрафиолетовое излучение.

11. Какие из форм изменчивости называются ненаследственными:

а) модификационная, б) комбинативная, в) мутационная, г) фенотипическая.

Вариант № 2.Выберите правильный ответ:

12. Соматические мутации:

а) проявляются в следующих поколениях, б) могут передаваться потомству, в) возникают в соматических клетках, г) возникают в половых клетках.

13. Причиной мутаций может быть:

а) химическое воздействие, б) радиационное излучение, в) изменение температуры , г) верны все ответы.

14. Летальные мутации:

а) приводят к угнетению жизнедеятельности организма, б) обеспечивают приспособление организма к условиям среды, в) приводят к гибели организма, г) не оказывают влияния на организм.

15. Любой фактор, способный вызвать появление мутации, называют:

а) мутагеном, б) мутантом, в) мутагенезом.

16. Роль мутаций в эволюционном процессе заключается в:

а) увеличении изменчивости , б) приспособлении к окружающей среде,

в) самосовершенствовании организма, г) верны все ответы.

17. Устойчивость насекомых к пестицидам – это пример изменчивости:

а) мутационной, б) фенотипической, в) соотносительной, г) комбинативной,

д) модификационной.

18. Спонтанные мутации возникают:

а) внезапно, б) в ответ на изменения внешней среды, в) закономерно, их возникновение всегда можно предсказать, г) только под действием радиоактивных агентов.

19. Какая мутация структурного гена приведет к наиболее существенному изменению последовательности аминокислот в белке:

а) потеря одного нуклеотида, б) замена одного нуклеотида другим, в) переворот одного триплета на 180°.

20. Вредные мутации:

а) приводят к угнетению жизнедеятельности организма, б) обеспечивают приспособление организма к условиям среды, в) приводят к гибели организма, г) не оказывают влияния на организм.

21.К какому типу мутаций относят полиплоидию – увеличение числа хромосом:

а) генные, б) хромосомные, в) геномные.

22. Выпадение участка хромосомы – это мутация:

а) генная, б) геномная, в) хромосомная.

23. Что происходит с хромосомой при дупликации:

а) поворот участка на 1800, б) потеря участка, в) удвоение участка, г) перестройка участка.

24. Изменение последовательности нуклеотидов в молекуле ДНК – это мутация:

а) хромосомная, б) геномная, г) генная.

25. Какие мутации приводят к образованию нового аллеля:

а) геномные, б) генные, в) хромосомные.

Вариант № 3.Выберите правильный ответ:

26. К генным мутациям можно отнести:

а) выпадение одного нуклеотида, б) вставку одного нуклеотида, в) удвоение участка хромосомы, г) замену одного нуклеотида другим.

Выберите правильный вариант ответа:

27. Полезные мутации:

а) приводят к угнетению жизнедеятельности организма, б) обеспечивают приспособление организма к условиям среды, в) приводят к гибели организма, г) не оказывают влияния на организм.

28. Генные мутации приводят к:

а) уменьшению числа хромосом, б) увеличению числа хромосом, в) рекомбинации,

г) изменению последовательности нуклеотидов в ДНК, д) перекомбинации хромосом.

29. При геномных мутациях изменяется:

а) структура гена, б) структура хромосомы, в) число хромосом, г) число генов.

30. Выпадение одного нуклеотида в молекуле ДНК – это мутация:

а) хромосомная, б) геномная, в) генная.

31. Мутацией является:

а) искривление ствола у березы, выросшей на горном склоне, б) разный размер листьев на одном дереве, в) синдром Дауна, г) увеличение массы животного при избыточном кормлении.

32. Мутации возникают:

а) постоянно при скрещивании, б) постоянно при кроссинговере, в) внезапно в ДНК или хромосомах, г) постоянно при клеточном делении.

33. Нейтральные мутации:

а) приводят к угнетению жизнедеятельности организма, б) обеспечивают приспособление организма к условиям среды, в) приводят к гибели организма, г) не оказывают влияния на организм.

34. Мутаген химической природы:

а) высокие и низкие температуры, б) алкоголь, в) рентгеновские лучи, г) УФ-излучение.

35. Образование цветов различной окраски у примулы под влиянием различных температур – это пример изменчивости:

а) точечная мутация, б) хромосомная мутация, в) геномная мутация, г) модификация.

36. Кратное увеличение числа хромосом – это:

а) гаметогенез, б) гаплоидия, в) онтогенез, г) полиплоидия.

37. При хромосомных мутациях изменяется:

а) структура гена, б) структура хромосомы, в) число хромосом, г) число генов.

38. Наследственная изменчивость в процессе эволюции:

а) создает новые виды, б) поставляет материал для естественного отбора, в) оставляет приспособленные организмы, г) закрепляет созданный в процессе эволюции материал.

39. У праворуких кареглазых родителей родился леворукий голубоглазый ребенок. Назовите форму изменчивости:

а) мутационная, б) комбинативная, в) модификационная.

40. Увеличение числа эритроцитов в 1 мм3 у альпинистов, поднимающихся на высоту 4 тыс. м – это пример изменчивости:

а) точечная мутация, б) хромосомная мутация, в) геномная мутация, г) модификация.

41. Появление коротконогости у овцы – это пример изменчивости:

а) мутационной, б) фенотипической, в) модификационной, г) соотносительной,

д) комбинативной.

Вариант № 4.Выберите правильный ответ:

42. Генеративные мутации:

а) проявляются в следующих поколениях, б) могут передаваться потомству, в) возникают в соматических клетках, г) возникают в половых клетках.

43. Модификационная изменчивость, в отличие от мутационной:

а) возникает случайно, б) наследуется, в) приводит к гибели особи, г) является проявлением нормы реакции признака.

44. Пределы модификационной изменчивости называются:

а) корреляция, б) норма реакции, в) мутация, г) модификация.

45. Явление, при котором происходит многократное увеличение числа хромосом в геноме, называется:

а) полиплоидия, б) полимерии, в) поливалентность, г) полигамия.

46. Поворот участка хромосомы на 180° — это:

а) точечная мутация, б) хромосомная мутация, в) геномная мутация, г) модификация.

47. Модификационной изменчивостью является:

а) синдром Дауна, б) зеленый цвет семян у гороха, в) укороченные крылья у дрозофилы,

г) низкий рост сосны, растущей на ветреном месте.

48. Нормой реакции называются пределы:

а) мутационной изменчивости, б) наследственной изменчивости, в) модификационной изменчивости, г) устойчивости организма к неблагоприятным факторам внешней среды.

49. Полиплоидия обычно встречается у:

а) человека, б) всех живых существ, в) животных, г) растений.

50. Появление детей со II и III группами крови у родителей, имеющих I и IV группы крови:

а) мутационной, б) фенотипической, в) соотносительной, г) комбинативной,

д) модификационной.

Контрольные вопросы

  1. Что такое изменчивость?

  2. Формы изменчивости.

  3. Что такое модификационная изменчивость?

  4. Эволюционное значение модификационной изменчивости.

  5. Что такое «норма реакции»?

  6. Чем характеризуются модификации?

  7. Объясните, почему при вегетативном размножении растений фенотипическое проявление признаков у особей с одинаковым генотипом бывает различным?

  8. Приведите примеры признаков различных растений и животных, обладающих широкой нормой реакции.

  9. Приведите примеры признаков различных растений и животных, обладающих узкой нормой реакции.

  10. Что такое мутации?

  11. Чем характеризуются мутации?

  12. Эволюционное значение мутаций.

  13. Различия модификационной и мутационной изменчивостью.

  14. Что такое генеративные мутации?

  15. Что такое соматические мутации?

  16. Передаются ли потомству мутации, возникающие в соматических клетках родителей?

  17. С какими структурными единицами связаны генные мутации?

  18. Виды генных мутаций.

  19. С какими структурными единицами связаны хромосомные мутации?

  20. виды хромосомных мутаций.

  21. Различия между генными и хромосомными мутациями

  22. С какими структурными единицами связаны геномные мутации?

  23. Виды геномных мутаций.

  24. В чем заключается практическое значение исследования мутаций?

  25. Что такое комбинативная изменчивость?

  26. Эволюционное значение комбинативной изменчивости.

  27. Какие биологические явления лежат в основе комбинативной изменчивости?

  28. Что такое полиплоидия?

  29. Методы экспериментального получения мутаций.

  30. Объясните, почему от взрыва атомной бомбы в Хиросиме до сих пор страдают люди?

  31. Суть закона гомологических рядов.

  32. Применимы ли законы наследственности к человеку?

  33. Одна из причин развития синдрома Дауна заключается в транслокации 21-й хромосомы на 15-ю в кариотипе матери. Какова в этой ситуации вероятность рождения ребенка с данной патологией?

  34. что такое мутагенные факторы?

  35. Что такое мутагенез?

  36. Как зависит частота мутаций от дозы мутагенных факторов?

Тест выберите правильный ответ.

1. Селекция – процесс:

а) одомашнивания животных, б) выведения новых и улучшения существующих сортов растений и пород животных, в) изменения живых организмов, осуществляемый человеком для своих потребностей, г) изучения многообразия и происхождения культурных растений.

2. Близкородственное скрещивание – это:

а) инбридинг, б) аутбридинг, в) гибридизация, г) селекция.

3. Первым этапом в селекции животных является:

а) естественный отбор, б) одомашнивание, в) гибридизация

4. Аутбридинг – это:

а) скрещивание двух особей, б) отдаленная гибридизация, в) близкородственной скрещивание, г) выведение новой породы животных.

5. Отбор, направленный на выведение нового сорта или породы с желаемыми качествами, называется:

а) естественным, б) массовым, в) индивидуальным, г) бессознательным, д) методическим.

6. Выделение из исходного материала целой группы особей и получение от них потомства:

а) естественный отбор, б) массовый отбор, в) индивидуальный отбор, г) бессознательный отбор, д) методический отбор.

7. Созданная в результате селекции совокупность растений одного вида, обладающих определенными структурно-физиологическими признаками, передающимися по наследству:

а) порода, б) популяция, в) сорт, г) штамм.

8. Главный «недостаток» особей, полученных в результате отдаленной гибридизации:

а) бесплодие, б) полиплоидия, в) повышенная жизнеспособность, г) увеличение числа мутаций.

9. Явление повышенной урожайности и жизнеспособности у гибридов первого поколения, полученных при скрещивании родителей чистых линий:

а) гибридизация, б) мутагенез, в) гетерозис, г) инбридинг, г) аутбридинг.

10. Процесс возникновения мутаций:

а) мутагенез, б) полиплоидия, в) гетероплоидия, г) гетерозис.

11. Массовый отбор чаще всего применяют в селекции:

а) животных, б) растений, в) микроорганизмов.

12. Получение мула (гибрида кобылы с ослом) — это пример:

а) внутривидовой гибридизации, б) близкородственного скрещивания, в) скрещивания неродственных видов, г) межвидовой гибридизации.

13. Совокупность особей, выращенных из одной клетки – это:

а) клон, б) сорт, в) порода, г) популяция.

14. Порода – это:

а) колония микроорганизмов, полученная из одной клетки, б) созданная в результате селекции совокупность растений одного вида, обладающих определенными структурно-физиологическими признаками, передающимися по наследству, в) искусственно созданная группа животных, отличающаяся специфическими признаками строения и функционирования.

15. Преодолеть бесплодие у отдаленных гибридов растений удается с помощью:

а) мутагенеза, б) возвратного скрещивания, в) полиплоидии, г) естественного отбора,

д) искусственного отбора.

16. Центром происхождения культурных растений Н. И. Вавилов считал районы, где:

а) обнаружено наибольшее генетическое разнообразие по данному виду растений , б) обнаружена наибольшая плотность произрастания данного вида, в) впервые выращен данный вид растений человеком, г) ни один ответ не верен.

17. Центр происхождения таких растений, как виноград, олива, капуста. чечевица, находится в:

а) Восточной Азии, б) Центральной Америке, в) Южной Америке, г) Средиземноморье.

18. Центр происхождения кукурузы:

а) Абиссинский, б) Центральноамериканский, в) Южноазиатский, г) Восточноазиатский.

19. Близкородственное скрещивание сельскохозяйственных животных – это:

а) инбридинг, б) аутбридинг, в) гетерозис, г) индивидуальный отбор.

20. Близкородственное скрещивание применяют с целью:

а) усиления гомозиготности признака, б) усиления жизненной силы, в) получения полиплоидных организмов, г) ни один ответ не верен.

21. Самооплодотворение у культурных растений в ряду поколений приводит к:

а) повышению продуктивности, б) понижению продуктивности, в) повышению изменчивости, г) понижению изменчивости.

22. Метод ментора в селекции растений применяют с целью:

а) закаливания, б) акклиматизации, в) усиления доминантности признака, г) верны все ответы.

23. Переносчиками «чужих» генов в генной инженерии являются:

а) латентные вирусы, б) плазмиды, в) бактериофаги, г) верны все ответы.

24. Гетерозис приводит к:

а) понижению продуктивности, б) повышению продуктивности, в) повышению смертности среди гибридов, г) возрастанию числа хромосом у гибридов.

25. Гетерозис возникает при:

а) близкородственном скрещивании, б) вегетативном размножении, в) скрещивании отдаленных линий, г) мутагенезе.

26. Инбридинг – это:

а) скрещивание различных видов, б) скрещивание близкородственных организмов,

в) скрещивание различных чистых линий, г) увеличение числа хромосом у гибридной особи.

27. Положительной стороной близкородственного скрещивания является:

а) закрепление хозяйственно ценных признаков, б) повышение гетерозиготности, в) повышение фенотипической изменчивости, г) повышение комбинативной изменчивости.

28. В биотехнологических процессах преимущественно используются:

а) беспозвоночные животные, б) растения, в) микроорганизмы, г) насекомые.

29. Искусственно созданная группа животных, отличающаяся специфическими признаками строения и функционирования:

а) порода, б) популяция, в) сорт, г) штамм.

30. Явление отдаленной гибридизации у растений изучал:

а) Н.И. Вавилова, б) И.В. Мичурин, в) Г. Мендель.

31. Согласно закону гомологичных рядов Н.И. Вавилова, сходные ряды наследственной изменчивости можно наблюдать у:

а) пшеницы и капусты, б) капусты и гороха, в) яблони и финиковой пальмы, г) пшеницы и ячменя.

32. Скрещивание неродственных особей называется:

а) инбридинг, б) аутбридинг, в) гибридизация, г) селекция.

33. Отбор, приводящий к сохранению лучших особей для разведения и употребления в пищу худших без намерения вывести более совершенную породу или сорт:

а) естественный, б) массовый, в) индивидуальный, г) бессознательный, д) методический.

34. Выделение отдельных особей с желательными признаками и получение от них потомства:

а) естественный отбор, б) массовый отбор, в) индивидуальный отбор, г) бессознательный отбор, д) методический отбор.

35. Сорт – это:

а) колония микроорганизмов, полученная из одной клетки, б) созданная в результате селекции совокупность растений одного вида, обладающих определенными структурно-физиологическими признаками, передающимися по наследству, в) искусственно созданная группа животных, отличающаяся специфическими признаками строения и функционирования.

36. Индивидуальный отбор чаще всего применяют в селекции:

а) животных, б) растений, в) микроорганизмов.

37. Увеличение числа хромосомного набора:

а) мутагенез, б) полиплоидия, в) гетероплоидия, г) гетерозис.

38. Получение лошака (гибрида коня с ослицей) — это пример:

а) внутривидовой гибридизации, б) близкородственного скрещивания, в) скрещивания неродственных видов, г) межвидовой гибридизации.

39. Чистая культура микроорганизмов, выделенных из определенного источника и отличающихся от других представителей вида, называется:

а) порода, б) популяция, в) сорт, г) штамм, д) клон.

40. Аутбридинг приводит к получению:

а) гетерозисных особей, б) бесплодных гибридов, в) полиплоидных особей

Контрольные вопросы

1.Что такое селекция?

2.Что является теоретической основой селекции?

3.Что является исходным материалом для селекции?

4.Что такое сорт и порода?

5.Какими путями создается этот исходный материал?

6.Первый этап селекции, его суть.

7.Основные методы селекции.

8.Формы искусственного отбора.

9.с какой целью оценивают наследственные качества производителей.

10.Почему в практике сельского хозяйства используют близкородственное скрещивание?

11.Почему гетерозис в последующих поколениях не сохраняется?

12.Биологическое значение гетерозиса.

13.Что такое индуцированный мутагенез?

14.Почему мутации обычно резко снижают жизнеспособность?

15.Что такое гибридизация?

16.Формы гибридизации.

17.Сравните внутривидовую и отдаленную гибридизацию, укажите сходства и различия.

18.Почему отдаленная гибридизация ведет к бесплодию гибридов?

19.Основные достижения селекции растений.

20.Какие методы используют в практике сельского хозяйства для выведения новых сортов растений?

21.В чем положительные и отрицательные стороны самоопыления у растений?

22.Применение полиплоидии в селекции.

23.Основные достижения селекции животных.

24.Какие методы используют в практике сельского хозяйства для выведения новых пород животных?

25.Возможно ли создание плодовитых отдаленных гибридов у животных?

26.Положительные и отрицательные стороны близкородственного скрещивания в селекции животных.

27.примеры отдаленных гибридов животных.

28.Какое влияние оказывают работы выдающихся селекционеров на развитие сельскохозяйственного производства?

29.Основные достижения селекции микроорганизмов.

30.Методы селекционной работы И.В. Мичурина.

31.Что такое центры происхождения культурных растений?

32.Кем и сколько таких центров было выделено?

33.Родиной каких растений они являются?

34.В чем суть методов генной инженерии?

35. Значение развития биотехнологии в практической деятельности человека.

Объединение генной мутации с данными об экспрессии генов улучшает предсказание результатов при миелодиспластических синдромах

Характер мутаций коррелирует с глобальной экспрессией генов

Различия в экспрессии генов у пациентов с определенным типом рака могут быть результатом ряда факторов. Для этого исследования мы были в первую очередь заинтересованы в выделении и определении совокупного воздействия драйверных мутаций на транскриптом, отмечая, что возраст, пол, генетическая предыстория зародышевой линии и другие факторы хозяина также могут вносить свой вклад в качестве неприятных факторов.Мы объединили данные геномного профилирования 111 соответствующих раковых генов 11 с данными экспрессии генов микрочипа из клеток костного мозга CD34+ 159 пациентов с МДС и 17 здоровых людей в целом. Комбинированные данные об экспрессии и мутации были доступны для 124/159 пациентов с МДС (таблица 1; дополнительные данные 1). Данные об исходах также были доступны и опубликованы вместе с данными об экспрессии генов (GEO accession GSE58831). Кроме того, мы выпускаем весь код, связанный с реализацией последующего подробного статистического анализа (дополнительные данные 2), чтобы это исследование можно было воспроизвести на этом наборе данных и распространить на другие типы опухолей.

Таблица 1 Клинические характеристики когорты.

Чтобы получить обзор основных паттернов изменений экспрессии, мы сначала провели анализ основных компонентов (PCA; рис. 1a). Этот многомерный статистический метод объединяет многомерные коррелированные данные, такие как экспрессия более 20 000 генов, в меньший набор взаимно некоррелированных переменных, упорядоченных таким образом, что первые несколько основных компонентов объясняют наибольшее количество вариаций данных.PCA был рассчитан для всех 176 случаев с данными экспрессии, чтобы максимизировать стабильность компонентов. По нашим данным, на первые два главных компонента (ПК) приходится соответственно 14,4 и 7,8% общей изменчивости экспрессии генов; первые 20 ПК в совокупности объясняют 67% дисперсии (дополнительный рис. 1). В изменениях экспрессии, связанных с PC1, преобладают гены, связанные с генами гемопоэтической дифференцировки; например, факторы стволовых клеток KIT , CD34 , а также FLT3 имеют положительные значения в PC1, в то время как специфичные для моноцитов антигены CD14 и CD163 , а также члены кластеров генов α и β глобина имеют положительные значения. отрицательные значения.Второй компонент PC2 имел низкие уровни множественных хемокинов и высокие уровни генов, связанных с эозинофилами и нейтрофилами, а также гемопоэтический транскрипционный фактор KLF1 . Примечательно, что наблюдаемые основные компоненты не привели к четкому разделению групп пациентов, а скорее к континууму изменений экспрессии (рис. 1а).

Рис. 1. Паттерны мутаций и дифференциальная экспрессия.

( a ) Точечная диаграмма первых двух основных компонентов данных экспрессии генов 159 образцов MDS и 17 нормальных образцов, наложенных на мутационный статус 12 наиболее частых точечных мутаций, 4 цитогенетических изменений, а также нормальный статус, пол и возраст выше или ниже среднего (67 лет). ( b ) Схематическое линейное разложение данных экспрессии по драйверным мутациям и демографическим переменным. ( c ) Распределение дисперсии, объясняемой генетическими и цитогенетическими изменениями по генам (умеренный F -тест; FDR<0,05; n =141). ( d ) График рассеяния предсказаний экспрессии для гена ABCB7 по сравнению с наблюдаемыми значениями экспрессии. На вставке показаны коэффициенты модели, указывающие на предсказанные величины изменений экспрессии при наличии данного изменения.( e ) Статистически значимые условия взаимодействия экспрессии мутации (умеренный t -тест; FDR<0,05; n = 141) для каждого изменения и демографической переменной. Связанное логарифмическое изменение кратности выражения обозначено цветом. ( f ) Тепловая карта наблюдаемых моделей парных мутаций (отношение шансов; верхний треугольник) и перекрытия дифференциально экспрессируемых генов, связанных с каждым изменением (нижний треугольник). Зеленые/синие цвета обозначают преимущественную комутацию/высокое перекрытие, тогда как розовые/красные цвета указывают на взаимное исключение.( г ) Диаграмма Венна дифференциально экспрессируемых генов, связанных со сплайсосомными мутациями.

Поразительно, но наложение статуса 12 рецидивирующих (≥5 пациентов) генетических и 4 цитогенетических изменений на первые два основных компонента показало, что драйверные мутации коррелируют с общими профилями экспрессии генов (рис. 1а). Например, пациенты с мутациями в факторе сплайсинга РНК SF3B1 , как правило, имеют низкие баллы по первому основному компоненту, тогда как пациенты с мутациями в двух других факторах сплайсинга, SRSF2 и ZRSR2 , имеют высокие баллы.Точно так же мутаций STAG2 совпадают с чрезвычайно высокими значениями в первой главной компоненте. Эти общие ассоциации, однако, не обязательно подразумевают причинно-следственную связь — мутации STAG2 , как правило, возникают одновременно с мутациями SRSF2 и чаще при рефрактерной цитопении с многолинейной дисплазией и рефрактерной анемией с избытком бластов 18 , любая из которых может объяснить корреляция с данным ПК.

Линейная модель для деконволюции экспрессии генов и мутаций

Для изучения предикторов экспрессии генов в многофакторной структуре мы разработали подход к линейному моделированию, который измеряет связь уровней экспрессии для каждого гена с рядом потенциальных предикторы, включая драйверные мутации и мешающие переменные (рис.1б). Нормальные образцы были включены для выявления изменений, общих для всех образцов МДС. Соматически приобретенные мутации и цитогенетические повреждения кодировались как наличие/отсутствие. Модель предполагает, что каждая мутация связана с определенным набором изменений экспрессии и что паттерн экспрессии в случаях сложного генотипа, включающего множественные изменения, представляет собой сумму изменений, вызванных каждой мутацией. Мы выбрали линейную модель из-за ее интерпретируемости и установленных статистических методов, позволяющих нам проверить, какие транскрипты дерегулируются при наличии специфических изменений, после поправки на другие смешанные переменные, такие как мешающие факторы и сосуществующие драйверные мутации. Предположение об аддитивности игнорирует потенциальные взаимодействия между генетическими повреждениями, которые могут возникать из-за клеточной сигнальной схемы. Однако для систематического вывода этих взаимодействий из данных потребуется гораздо больше случаев, поскольку количество пар взаимодействия ген: ген является квадратичным и дает комбинаторное множество членов для взаимодействий более высокого порядка. Следовательно, это предположение кажется необходимым для статистически надежного вывода в наборе данных такого размера.

Транскриптом МДС глобально нарушен генетическими и цитогенетическими драйверными мутациями, с уровнями экспрессии 4072/21382 (19%) генов, значительно связанных по крайней мере с одной драйверной мутацией, после поправки на множественную проверку гипотез (умеренное F с поправкой на FDR). -статистика<0.05; Дополнительные данные 3). Для этих генов геномные изменения составляли по меньшей мере R 2 = 20,3% наблюдаемой изменчивости экспрессии генов у разных пациентов; наиболее сильная ассоциация R 2 =65% между мутациями и изменениями экспрессии наблюдалась для переносчика железа ABCB7 (рис. 1в). Наблюдаемую изменчивость можно в значительной степени объяснить наличием мутаций SF3B1 и del(5q), что приводит к сильному подавлению мРНК ABCB7 (рис.1г). Унаследованные миссенс-мутации в ABCB7 были связаны с наследственной Х-сцепленной сидеробластной анемией и атаксией (OMIM #301310) 19 , и была продемонстрирована механистическая роль ABCB7 в рефрактерной анемии с кольцевыми сидеробластами (RARS) 20 . Точно так же было обнаружено, что соматические мутации SF3B1 сильно коррелируют с присутствием кольцевых сидеробластов 21 , и наши данные предполагают интересную трехстороннюю связь между мутацией SF3B1 , подавлением ABCB7 и появлением кольцевых сидеробластов.

Наша линейная модель также позволяет нам принять точку зрения, ориентированную на мутации, определяя набор изменений экспрессии генов, которые коррелируют с данным изменением драйвера. Количество генов-мишеней, экспрессия которых по-разному затрагивается, широко варьируется в зависимости от различных вариантов драйвера. Например, del(5q) независимо коррелирует с уровнями экспрессии 741 гена; было 605 генов-мишеней для пациентов с мутациями SF3B1 , тогда как драйверные мутации в TET2 и DNMT3A изменяли экспрессию только 25 и 11 генов соответственно (рис.1д; Дополнительные данные 3). Эти поразительные различия не могут быть объяснены переменной статистической мощностью, так как все четыре из этих генетических повреждений входят в число шести наиболее распространенных драйверных мутаций в MDS 11 . По сравнению с нормальными образцами, 502 гена изменяют экспрессию в образцах МДС, не приписывая их отдельной мутации драйвера. Наконец, экспрессия 58 генов коррелировала с полом, при этом наиболее значительный эффект наблюдался в гене XIST , ответственном за дозовую компенсацию Х-хромосомы.

Геномный ландшафт миелоидных злокачественных новообразований характеризуется вторичной структурой с поразительными паттернами совпадения или взаимного исключения с другими генами-драйверами 11,22,23,24 . Наиболее часто приводимое объяснение пары генов, проявляющих взаимную исключительность, — это функциональная избыточность двух генов, потенциально потому, что они действуют одним и тем же путем 25,26 . Поэтому мы сравнили для каждой пары драйверных мутаций степень, в которой их наборы генов-мишеней перекрываются (рис.1е). Пары генов, которые имеют тенденцию мутировать вместе, также обнаруживают большую степень перекрытия в нижестоящих транскрипционных изменениях, чем это ожидается случайно, и наоборот для аномалий, которые имеют тенденцию быть взаимоисключающими. При МДС мутированы четыре гена, участвующих в сплайсинге РНК: SF3B1 , SRSF2 , U2AF1 и ZRSR2 . Несмотря на то, что эти гены демонстрируют очень значимые паттерны взаимоисключающих мутаций 11,23,24 , мы видим удивительно небольшое совпадение их последствий для экспрессии генов (рис.1г). Таким образом, хотя мутации в разных генах одного и того же пути могут проявлять сходный онкогенный потенциал, это не обязательно означает, что их последствия для транскрипции будут эквивалентны. Действительно, отсутствие перекрытия между транскрипционными последствиями мутаций в различных факторах сплайсинга может объяснить, почему они имеют такие совершенно разные клинические фенотипы: мутации SF3B1 вызывают доброкачественный МДС, связанный с кольцевыми сидеробластами, а мутации SRSF2 вызывают более агрессивный миеломоноцитарный лейкоцитоз. болезнь.Эти данные также предполагают, что причина, по которой мутации в факторах сплайсинга имеют тенденцию быть взаимоисключающими, может быть не в том, что они функционально избыточны. Например, возможно, что более чем один мутировавший ген сплайсинга приводит к функциональным недостаткам.

Генетические механизмы изменений экспрессии, вызванных мутациями

Природа дифференциально экспрессируемых генов, связанных с данной драйверной аномалией, может пролить свет на механизм ее действия. Для точечных мутаций количество дифференциально экспрессируемых генов на хромосому в целом соответствует плотности генов на аутосомах (рис. 2а). Напротив, для цитогенетических аномалий наибольшая доля изменений экспрессии происходит в удаленном или амплифицированном геномном локусе в результате измененной дозы гена. Мы также находим, однако, заметный набор вторичных, транс- эффектов на другие хромосомы. Обнадеживает, что специфические для пола эффекты преимущественно локализованы на X- и Y-хромосомах.

Рисунок 2: Генетические механизмы дифференциальной экспрессии.

( a ) Круговые диаграммы, иллюстрирующие хромосомное расположение дифференциально экспрессируемых генов.( b ) Графики экспрессии мутированных генов в нормальных образцах МДС дикого типа и МДС, в которых обнаружена мутация указанного гена. Линии обозначают выражение, предсказанное линейной моделью, и учитывают многомерные эффекты. Звездочки указывают значимость с поправкой на количество показанных сравнений. (*** P <10 −3 , ** P <10 −2 , * P <10 −1 =141). ( c ) КОДИРОВАНИЕ состояний хромосом в клетках миелоидного лейкоза K562 для дифференциально экспрессируемых генов для каждого изменения драйвера. Ось y обозначает сумму длин всех дифференциально экспрессируемых генов в мегабазах. ( d ) Слева: Дорожная карта NIH. Обогащение ChIP-seq h4K27me3 в местах начала транскрипции генов, дифференциально экспрессируемых в мутантных MDS EZh3 и ASXL1 . Справа: наблюдаемые изменения экспрессии, связанные с EZh3 и ASXL1 , по сравнению с 1000 случайно выбранных генов.

Экспрессия самого мутировавшего гена также несет в себе сведения о патогенности и о том, действуют ли альтернативные механизмы, такие как эпигенетическое замалчивание или дерегуляция, в тех случаях, когда драйвер не мутирован. Мы наблюдали более низкие уровни экспрессии SF3B1 , SRSF2 , TP53 и STAG2 в мутантных случаях МДС по сравнению со случаями дикого типа, что согласуется с предыдущими наблюдениями 27 (рис. 2b). Эффект был наиболее поразительным для STAG2; о сниженной экспрессии белка STAG2 в мутантных случаях сообщалось в миелоидных клеточных линиях, но ограничивалось хроматин-ассоциированной белковой фракцией 18 .Наоборот, RUNX1 более сильно экспрессировался при мутациях, что может указывать либо на то, что мутации RUNX1 чаще встречаются в типах клеток с высокой активностью RUNX1, либо на то, что мутации RUNX1 нарушают автокаталитическую сигнальную сеть RUNX1 28 .

Консорциум ENCODE предоставил обширную молекулярную аннотацию генома нескольких типов клеток, включая клетки хронического миелоидного лейкоза K562 и лимфобластоидную гемопоэтическую клеточную линию Gm12787.Мы исследовали распределение геномных состояний среди дифференциально регулируемых генов, используя данные ENCODE для клеток K562 29 (рис. 2в). Понижающая регуляция обычно происходит в транскрипционно-активных генах, тогда как активирующая регуляция может также затрагивать гены, которые оказались молчащими и гетерохроматическими. Последнее особенно ярко выражено для набора транскрипционных изменений, связанных с мутациями ASXL1 и EZh3 . Гистон-лизин-N-метилтрансфераза EZh3 является частью репрессивного комплекса Polycomb 2 (PRC2) и триметилирует лизин 27 гистона h4 (h4K27), чтобы заставить замолчать хроматин; этому процессу способствует ASXL1 (ref.30). Мы обнаружили, что гены, дерегулированные мутациями EZh3 и ASXL1 , лишь слабо экспрессируются в нормальных клетках и демонстрируют обогащение репрессивного сигнала h4K27me3 в данных нормальных клеток CD34+, полученных из консорциума дорожных карт эпигенома NIH 31 (рис. 2d). . Таким образом, драйверные мутации в EZh3 и ASXL1 приводят к дерепрессии определенных целевых локусов группы polycomb, что приводит к повышенной экспрессии в мутированных случаях. Потеря репрессии PRC2 в мутантных клеточных линиях ASXL1 была функционально продемонстрирована в линиях раковых клеток , 32, , а также в клетках CD34+ человека после нокдауна ASXL1 , , 33, , и важно наблюдать этот механизм в первичной пробы пациентов.

Прогнозирование состава крови по экспрессии и мутациям

Состав крови и особенности костного мозга являются важными диагностическими и прогностическими переменными. При МДС они являются фенотипом в том смысле, что несовершенно отражают лежащую в основе биологии заболевания и, следовательно, состояние генома и транскриптома. Чтобы изучить эти взаимосвязи, мы использовали обобщенные линейные модели для количественной оценки связи общих генетических и цитогенетических изменений, а также первых 20 основных компонентов транскриптома с анализом крови, фракциями бластов костного мозга, миелоидным: эритроидным соотношением, кольцом. количество сидеробластов, ферритин сыворотки, пол и возраст.Эти модели позволяют нам определить наиболее важные генетические и транскриптомные переменные для прогнозирования каждой переменной и измерить совокупный вклад генетических, цитогенетических и транскриптомных переменных.

Мы иллюстрируем эти анализы с использованием геномных и транскриптомных переменных для прогнозирования доли кольцевых сидеробластов в костном мозге (рис. 3а). Двумя самыми сильными предикторами были наличие мутаций SF3B1 и главного компонента 1 из данных экспрессии генов.Включение дополнительных факторов еще больше улучшает перекрестно проверенную прогностическую точность R 2 до начала переобучения, что приводит к снижению R 2 . Оптимальная модель имела прогностическую точность R 2 = 55%, что свидетельствует о хорошем согласии между прогнозами и наблюдениями (рис. 3б). Как и ожидалось, мутации SF3B1 положительно коррелировали с количеством кольцевых сидеробластов и вместе с меньшим отрицательным вкладом мутаций TET2, STAG2 и SRSF2 составляли 31% наблюдаемой дисперсии (рис.3с). Еще 25% дисперсии объяснялись данными экспрессии.

Рисунок 3: Прогноз количества крови и костного мозга.

( a ) Дисперсия, объясненная выбранными драйверными генами, цитогенетическими повреждениями и первыми 20 основными компонентами транскриптома (красная линия ± 1 среднеквадратичное отклонение; пятикратная перекрестная проверка), упорядоченные по их встречаемости в модели со штрафами LASSO. Оптимальная модель максимизирует объясненную дисперсию R 2 . Правая ось показывает влияние каждой стандартизированной ковариаты в оптимальной модели.( b ) График рассеяния прогнозируемого и наблюдаемого количества кольцевидных сидеробластов на двойной логит-оси. На вставке показаны коэффициенты модели, указывающие величину каждого кратного изменения изменений драйвера или единичного кратного изменения компонентов экспрессии. ( c ) Тепловая карта оптимальных коэффициентов модели для восьми показателей крови и костного мозга, а также пола и возраста. Коэффициенты, выбранные с помощью LASSO, окрашены. Числа на каждой плитке обозначают порядок включения переменных, что указывает на их относительную важность.Жирный шрифт используется для очень значимых коэффициентов, в которых объясненная дисперсия составляет одно среднеквадратичное отклонение. ниже максимального. На правом столбчатом графике показано предполагаемое распределение дисперсии, объясненное генетическими, цитогенетическими и транскриптомными переменными. Звездочки (*) обозначают модели, в которых R 2 больше нуля с разницей более чем в одно стандартное отклонение.

Точно так же мы могли смоделировать 35% вариабельности количества бластов в костном мозге, используя мутации PC1, PC2 и SF3B1 , с дополнительным небольшим вкладом от мутаций в ASXL1 , DNMT3A и U2AF1 (рис.3с). Наибольший вклад в объясненную дисперсию внесли данные экспрессии, в общей сложности составившие 32% объясненной дисперсии по сравнению с 3%, приписываемыми генетическим переменным. Остаточная дисперсия 100 % — R 2 = 65 % указывает на то, что существуют флуктуации количества бластов, вызванные факторами, которые либо не включены в наш набор данных, такими как соматические мутации в генах, которые не были секвенированы, генетики зародышевой линии или эпигенетики, или технического характера.

В целом, наша способность прогнозировать гематологические переменные на основе геномных и транскриптомных данных сильно различалась. Мы смогли смоделировать 18% дисперсии уровней гемоглобина и 19% дисперсии количества тромбоцитов с примерно равным вкладом данных о генных мутациях и экспрессии генов (рис. 3с). Между нашими данными и абсолютным количеством нейтрофилов, миелоидным: эритроидным соотношением или уровнями ферритина в сыворотке не было обнаружено существенной связи, вероятно, из-за относительно большого количества пропущенных случаев для последних двух переменных, которые ограничивают нашу способность обучать прогностические модели (таблица 1).

Прогностическая сила экспрессии, мутаций и клинических данных

Важным клиническим стремлением является точное определение прогноза пациента. При высокой степени взаимозависимости между генетическими, цитогенетическими, транскриптомными и гематологическими переменными сложно получить наилучшую комбинацию предикторов для расчета риска пациента. В настоящее время в клинической практике для прогнозирования MDS 34 используется шкала IPSS. Здесь мы использовали многомерные модели пропорциональных рисков Кокса для прогнозирования выживаемости без лейкемии. Нас особенно интересовал объем прогностической информации, содержащейся в различных классах переменных-предикторов, таких как генетические или транскриптомные данные, поскольку это может указать, какие типы данных лучше всего подходят для разработки новых схем прогнозирования.

Поэтому мы сгруппировали имеющиеся данные по пяти классам переменных: генные мутации, экспрессия генов, цитогенетика, диагностические анализы крови и демографические переменные (пол и возраст). Чтобы беспристрастно оценить прогностическую точность данного класса переменных-предикторов, мы использовали пятикратную перекрестную проверку с использованием четырех пятых пациентов для обучения многомерной модели пропорциональных рисков Кокса.Затем мы применяем это для прогнозирования исхода для оставшейся пятой части пациентов, используя статистику Харрела C для измерения соответствия между прогнозируемым риском и наблюдаемым исходом. Значение C =50% эквивалентно случайному угадыванию, а значение 100% указывает на то, что риск правильно ранжирует время выживания всех пациентов (рис. 4а).

Рисунок 4: Прогноз выживания.

( a ) Барплот Харрела C — статистика для многомерных моделей пропорциональных рисков Кокса с использованием генетических, цитогенетических, экспрессионных, подсчетов крови и костного мозга, демографических данных или всех переменных, а также IPSS.Значения пятикратно перекрестно проверены (серые точки), а полоса показывает среднее значение по пяти разделениям; планки погрешностей обозначают sd. среднего. ( b e ) Кривые Каплана-Мейера для терцилей риска многомерной модели выживания для различных категорий прогностических переменных. ( f ) Распределение вкладов риска в модели выживания с использованием всех ковариат. Относительный вклад генетики и цитогенетики невелик, несмотря на их предельный прогностический потенциал.

Сначала мы отдельно оценили прогностическую силу каждого типа данных. Точность только генетики составила C = 68 % (рис. 4б), точность анализа крови и характеристик костного мозга — C = 69 % (рис. 4в), что несколько уступает точности, полученной с использованием данных экспрессии (на основе на первых 20 ПК) С =76% (рис. 4г). Хотя у нас был лишь небольшой набор данных, что обычно снижает точность перекрестной проверки модели, поскольку разделение тестовых и обучающих данных может существенно различаться, а также приводит к неопределенности этих оценок порядка нескольких процентов, примечательно, что наши модели достигнуто значение, превышающее текущий стандарт, оценка IPSS ( C = 64%).Поэтому кажется, что эти категории данных по отдельности обладают разумным потенциалом для прогнозирования, который требует будущих исследований и проверки в более крупных когортах.

Комбинация классов переменных привела к умеренному увеличению точности прогнозирования до C = 76%, аналогично значению, полученному только по данным экспрессии (рис. 4e). Разложение вкладов в прогнозирование риска по каждой категории показало, что относительный вклад цитогенетики и генетики не вносит ощутимого вклада в оценку риска (рис. 4е). Это поведение было подтверждено использованием случайных лесов выживания в качестве дополнительного подхода к моделированию (дополнительная рис. 2). Таким образом, создается впечатление, что прогностическая информация, присутствующая в генетике и цитогенетике, по крайней мере, в разрешении, возможном для этой когорты, в основном содержится в данных экспрессии и анализа крови и не добавляет независимой прогностической информации. Также может случиться так, что глобальные транскриптомные изменения охватывают биологическую изменчивость, вызванную геномными изменениями или другими факторами, которые мы не оценивали в нашем генетическом скрининге.

Валидация данных TCGA AML

Чтобы выяснить, были ли наблюдаемые результаты специфичными для нашей когорты образцов МДС, и чтобы продемонстрировать применимость наших методов к другим типам рака, мы загрузили секвенирование РНК, мутации, цитогенетические и клинические данные из Атлас генома рака (TCGA) когорта AML 27 (дополнительные данные 4 и дополнительные данные 5). Комбинированные данные были доступны для 173 пациентов и содержали данные о мутациях для 30 рецидивирующих ( n ≥5) поражений.Соответствие экспрессии генов и повторяющихся изменений было очень похоже на наши наблюдения при МДС. Первый главный компонент экспрессии гена AML показал заметную связь с мутациями NPM1 и FLT3 в образцах с высокими значениями PC1; мутации в TP53 и RUNX1 , делеции 5/5q и 7q и трисомия 8 совпадают с низкими значениями PC1. Рекуррентные сбалансированные транслокации t(15;17) и t(8;21) встречаются преимущественно в образцах с низким уровнем PC2 (рис.5а).

Рисунок 5: Когорта TCGA AML.

( a ) Основные компоненты 1 и 2 из 173 случаев ОМЛ с данными секвенирования РНК, наложенные на мутационный статус 30 повторяющихся геномных повреждений (зеленый: точечные мутации и небольшие вставки; синий: изменения количества копий; оранжевый: сбалансированный транслокаций), а также пол (мужской выделен коричневым цветом) и возраст (выше медианы 57,5 ​​лет коричневым цветом). ( b ) Распределение вариабельности экспрессии генов объясняется генетическими и цитогенетическими факторами (умеренный F -тест; FDR<0.05; n =173). ( c ) Количество дифференциально экспрессируемых генов на генетическое повреждение (умеренный t -тест; FDR<0,05; n =173). ( d ) Прогностическая точность различных типов данных и их комбинаций, измеренная с помощью пятикратной перекрестной проверки C -статистики. Столбики погрешностей обозначают sd. среднего. ( e ) Декомпозиция дисперсии логарифмических прогнозов опасностей в модели, включающей все типы данных. Значения, обозначенные ±, являются средними ошибками прогнозирования в каждой группе.

Эти описательные наблюдения переводят на 5,420/18,214=30% генов, значительно связанных с повторяющимися мутациями и объясняют вариации R 2 в диапазоне от 21 до 69% (рис. 5b). Топ-50 генов с самым высоким значением R 2 содержали множество генов семейства HOX , которые являются важными регуляторами развития и гемопоэтической дифференцировки (дополнительные данные 4). Количество ассоциированных изменений экспрессии на поражение варьировалось от 42 ( KIT ) до 3157 для t(15;17) с общей тенденцией большого количества дифференциально экспрессируемых генов в случаях ОМЛ со сбалансированными транслокациями (рис.5в).

Было обнаружено, что прогностические анализы крови, демография, генетика, цитогенетика и экспрессия генов обладают прогностической силой (рис. 5d). Хотя неопределенность не позволяет нам сделать окончательные выводы, мы заметили, что общая точность моделей, соответствующих генетическим и цитогенетическим данным, оказалась на удивление низкой ( C = 58 % и C = 54 % соответственно), близкой к этой. установленной классификации цитогенетического риска ( C =58%). Прогностическая ценность данных экспрессии была выше ( C = 62%), но, безусловно, наиболее влиятельным фактором выживания в этой когорте были демографические данные пациентов (возраст, пол, C = 67%).

Объединение всех типов данных в одну прогностическую модель не привело к значительному увеличению согласованности ( C = 68%) с наиболее влиятельными компонентами данных, такими как экспрессия и демографические данные, что подтверждает наши результаты в MDS. Взятые вместе, эти наблюдения поддерживают представление о том, что существенная доля генетической изменчивости транслируется в различные состояния транскрипции, которые кажутся, по крайней мере, столь же информативными для прогнозирования исхода, как и одни генетические данные.

Отличие селективных подметаний от постоянных вариаций и мутаций De Novo

Приложения

АДх2Б.

Ген ADh2B кодирует одну из трех субъединиц белка алкогольдегидрогеназы (ADh2), основного фермента пути разложения спирта, который катализирует окисление спиртов в альдегиды. ADh2B является частью кластера генов размером 60 т.п.н. на хромосоме 4, кодирующего все три субъединицы ADh2. Селекция основного комплекса генов АДГ привлекла большое внимание, поскольку предполагается, что он является одной из основных генетических причин риска алкоголизма [48] и возможной причиной фенотипа «алкогольного прилива», распространенного во многих азиатских популяциях, где люди становятся красный из-за повышения уровня ацетальдегида в крови после употребления алкоголя [49]. В результате гены хорошо изучены, и известно несколько несинонимичных полиморфизмов, которые по-разному влияют на активность ферментов [50], [51]. Один конкретный аллель, Arg47His, был предложен для отбора на основании нескольких линий доказательств: во-первых, производный аллель гистидина приводит к повышенной ферментативной активности. Во-вторых, возрастные оценки производного аллеля на основе его частоты коррелируют с началом одомашнивания риса [48], [49] и доступностью ферментированных напитков [52].

В нашем анализе мы проанализировали популяцию ХГВ, в которой аллель встречается с частотой 0,71 в данных 1000 геномов. Для этого набора данных мы можем явно отвергнуть нейтральную модель с апостериорной вероятностью 1e-8. Модели SDN и SSV имеют апостериорные вероятности 78,3% и 21,7% соответственно, что указывает на несколько более сильные доказательства в пользу модели SDN. По этой модели мы оцениваем коэффициент отбора с  = 0,036 (0,009–0,19) и возраст мутации 11 100 (1900–42 900) лет. Примечательно, что этот возраст очень хорошо соответствует появлению рисового земледелия. и наличие ферментированных напитков в Китае около 10 000 лет назад [49].Наше обнаружение доказательств развертки de novo противоречит тому факту, что производный аллель 47His также встречается с высокой частотой в популяциях Западной Азии, но только с низкой частотой в популяциях Центральной Азии и Индии [48]. генетическая изменчивость, которая ранее предполагалась как результат отбора по постоянной изменчивости [48].

АСПМ.

Ген ASPM (ассоциированная с аномальной веретенообразной микроцефалией) был идентифицирован как основной детерминант размера мозга [53].Большое внимание было уделено различиям между людьми и шимпанзе в этом гене, и несколько исследований [54], [55] количественно оценили эти различия и обнаружили необычайно большое количество фиксированных замен между этими двумя видами, что указывает на положительный отбор на ветви между людьми и шимпанзе. Кроме того, недавно была предложена непрерывная селекция, основанная на обнаружении того, что один гаплотип был необычно частым в нескольких популяциях [56]. Однако интерпретация их результатов вызвала серьезные споры [57]–[60], при этом исследователи указывали, что распределение гаплотипов, найденное в [56], не является чем-то необычным [60] и что нейтральные демографические сценарии способны давать распределения гаплотипов, аналогичные наблюдаемому в ASPM [58].

Мы использовали несинонимичный SNP A44871G (rs41310927) для нашего исследования, который был идентифицирован в [56] как предполагаемый причинный вариант в нашем анализе. Мы нашли доказательства отбора по стоячей вариации (Pr(SSV) = 0,87) с небольшой поддержкой нейтральной модели и модели SDN с апостериорными вероятностями 0,13 и 2e-7 соответственно.

Мы оцениваем довольно слабый коэффициент отбора в 0,029 (0,003–0,170), и оцениваем, что отбор начал действовать 17 412 (771–56 443) лет назад, а возраст мутации 97 (17–289) тыс. лет назад.Это значительно старше оценки в 5800 лет для самого последнего общего предка выбранного аллеля, сделанной Mekel-Bobrov et al. [56], разница, которая может быть связана с тем, что мы предполагаем другую демографическую историю.

ЭДАР.

Было высказано предположение, что область гена EDAR подвергается селекции у жителей Восточной Азии на основании множественных сканирований генома [10], [11], [19] и была более подробно изучена Bryk et al . [61]. EDAR кодирует рецептор клеточной поверхности, который активирует фактор транскрипции [61], [62] и, среди других фенотипов, связан с развитием различных морфологий волос и зубов [62], [63].Несинонимичный SNP (rs3827760, V370A) был связан с этими фенотипами, и в исследовании in vitro было подтверждено усиление активности гена EDAR [61]. SNP rs3827760 находится в DEATH-домене, который высоко консервативен у млекопитающих [18] и обнаруживается с очень высокой частотой у особей Восточной Азии и Америки, но отсутствует у всех европейских и африканских популяций [61].

В данных 1000 геномов EDAR показывает самый сильный сигнал отбора для EHH, Tajima D и Fay & Wu’s H среди всех проанализированных нами генов.Это отражено в нашем анализе выбора модели, где мы находим 88,5% вероятность того, что полиморфизм V370A возник в результате новой мутации. Вероятность для модели SSV составила 13,3%, а нейтральная модель не получила заметной поддержки. Мы оценили очень высокий коэффициент отбора s  = 0,15 (0,04, 0,31) и происхождение мутантного аллеля 3000 (1400, 6900) лет назад. Эта оценка, скорее всего, слишком ранняя, поскольку аллель также присутствует в населении коренных американцев, и поэтому ожидается, что она присутствовала до колонизации Америки.Возможное объяснение этого состоит в том, что отбор не действует кодоминантно на EDAR. Сравнение нашей кодоминантной модели с моделью, в которой параметру доминантности h разрешалось варьироваться от 0 до 1, показало сильную пользу более сложной модели (коэффициент Байеса = 36). По этой модели мы оцениваем коэффициент отбора s = 0,14 (0,07–0,31), но гораздо более старший возраст аллеля – 11 400 (4 300–43 700) лет. Это нижний предел оценок времени колонизации Америки [33], [64], что указывает на то, что полученный аллель мог проникнуть в американское население с низкой частотой. Эта гипотеза согласуется с очень высокой дивергенцией области EDAR между мексиканской и китайской популяциями, где мы находим F ST 0,36 (за исключением консервативного домена DEATH), что намного выше, чем в среднем по геному. F ST 0,069 между этими двумя популяциями [65]. Это может указывать на то, что частота аллеля 370A увеличилась в значительной степени независимо между этими двумя популяциями.

Это противоречит анализу Bryk et al. [61], который подсчитал, что производный аллель 370A был зафиксирован 10 740 лет назад. Однако как в данных 1000 геномов, так и в данных [61] сайт все еще сегрегирует внутри популяции ХГВ. Хотя мы не можем исключить сценарий фиксации и недавней реинтродукции наследственного аллеля, большое расхождение между коренными американцами и выходцами из Восточной Азии, по-видимому, свидетельствует в пользу более недавнего зачистки.

Г6ПД.

Ген G6PD расположен на Х-хромосоме и является одним из наиболее изученных случаев селекции у человека [9], [66]–[68]. Ген G6PD кодирует белок глюкозо-6-фосфатдегидрогеназу, первый фермент пентозофосфатного пути. Ген G6PD долгое время был связан с эритроцитами со сниженной эффективностью [69], [70], и было обнаружено несколько сотен вариантов, вызывающих различные уровни снижения каталитической активности [71], что приводит к значительному снижению приспособленности у пораженных людей. Однако в качестве преимущества дефицит G6PD обеспечивает устойчивость к малярии [72], и поэтому даже сильно вредные аллели повышаются до значительной частоты в популяциях, где малярийные инфекции носят эпидемический характер.Из-за этого антагонистического селективного давления G6PD в популяциях, пораженных малярией, является одним из лучших примеров уравновешивающего отбора, описанного в геноме человека.

Мы используем A/A-полиморфизм (rs1050828), идентифицированный [66] как предполагаемый сайт при селекции. Однако при применении нашего метода ни одна из моделей не дала хорошего соответствия данным, что указывает на то, что используемые нами модели слишком упрощены для сложной истории G6PD (см. Рисунок 5). Сочетание сводной статистики с низким EHH, очень низким IHS и высокими, незначимыми значениями для D Tajima и H для Fay и Wu не может быть отражено ни одной из наших моделей.Это неудивительно, учитывая, что отбор по локусу G6PD не может быть описан как селективный отбор, а является эффектом уравновешивающего отбора. Обнадеживающий метод в данном случае косвенно, через плохое соответствие модели, помогает определить, что рассмотренные здесь простые модели выборочной развертки не подходят для этого локуса.

ЛКТ.

У большинства млекопитающих способность переваривать лактозу, распространенный дисахарид в молоке, снижается, когда они перестают получать молоко. Напротив, у многих людей основной фермент, используемый для переваривания лактозы в моносахариды, продолжает экспрессироваться даже у взрослых, фенотип, известный как персистенция лактазы [73]–[76].Было идентифицировано несколько предположительно независимых аллелей, которые придают один и тот же фенотип [76] в разных популяциях. Первым и, возможно, лучше всего охарактеризованным аллелем является полиморфизм C/T-13910 (rs4988235), который особенно распространен в популяциях Северной Европы, и было показано, что в финских популяциях он на 100% связан с лактазным фенотипом [77]. Дополнительные доказательства того, что аллель Т-13910 является причиной фенотипа персистенции, даются анализами in vitro [78], [79], которые обнаружили повышенную энхансерную активность.

Мы проанализировали популяцию FIN из выпуска данных проекта «1000 геномов» за июнь 2011 г., используя полиморфизм C/T-13910 в качестве выбранного сайта. Мы обнаружили 98,7% апостериорную вероятность для модели SDN и только 1,2% апостериорную вероятность для модели SSV, что указывает на то, что этот конкретный аллель LCT, скорее всего, подвергался селекции вскоре после его возникновения. Мы оценили довольно низкий коэффициент отбора 0,025 (0,003–0,19) и происхождение мутации 11 200 (1 500–64 900) лет назад.Наша оценка намного старше оценок Bersaglieri et al. [75], который оценил коэффициент отбора между 0,09 и 0,19 и возраст мутации в 1625–3188 лет, используя детерминированное приближение, основанное на наблюдаемой частоте аллеля. Тот факт, что они использовали детерминированное приближение, может объяснить тот факт, что у нас более широкие доверительные интервалы. Наша оценка более согласуется с оценкой Tishkoff et al ., [76], которые использовали ширину области развертки для датирования выбранного аллеля возрастом 7998 лет и получили оценочный коэффициент отбора, равный 0.069. Наши оценки также хорошо согласуются с оценкой Itan et al. [80]. В своем исследовании они смоделировали распространение персистенции лактазы в Европе, используя пространственно четкую модель ABC, которая использует преимущество появления молочного животноводства в разных местах. Они оценили коэффициент отбора 0,095 у молочных фермеров и несколько более старший возраст для выбранного аллеля (7441 год). Хотя все исследования предполагают более позднее происхождение выбранного аллеля, мы отмечаем, что доверительные интервалы как для коэффициента отбора, так и для возраста свипирования перекрываются во всех четырех исследованиях.

Дополнительным подходом к датированию возраста аллеля и оценке коэффициентов отбора по данным современной ДНК является использование древней ДНК [81]–[83]. Действительно, производный аллель LCT полиморфизм C/T-13910 был обнаружен в единственном экземпляре в 5000-летнем образце из Швеции [82] и с более высокой частотой 27% в Стране Басков в образце из примерно того же возраста [83]. Напротив, производный аллель отсутствовал в восточноевропейском образце возрастом примерно 7000 лет [81].Эти результаты хорошо согласуются с нашими оценками и другими оценками генетических данных. Основываясь на данных о древней ДНК, было высказано предположение, что аллель LCT мог исчезнуть из постоянных вариаций [83], в основном из-за того, что производный аллель встречается с довольно высокой частотой всего через два тысячелетия после введения сельского хозяйства в это население. Однако, если бы аллель был в основном нейтральным до прибытия, мы могли бы ожидать, что он будет довольно старым, и, в частности, мы могли бы также ожидать увидеть производный аллель Т в африканских популяциях, что не так. Расчет ожидаемого возраста аллеля с частотой 27% [84], [85] приводит к ожидаемому возрасту 480 тыс. лет и 6500 (2500–36000) лет для нейтральности и отбора соответственно с использованием нашего расчетного коэффициента отбора и эффективного численность населения 10 000 человек. Хотя эти оценки, основанные исключительно на частотах аллелей, следует интерпретировать с большой осторожностью, они, тем не менее, показывают, что наша оценка выбранной мутации de novo согласуется как с наблюдаемыми частотами аллелей около 5000 лет назад, так и с предполагаемым происхождением молочного животноводства 11000 лет назад. 12 000 лет назад.

PSCA.

Ген антигена стволовых клеток простаты (PSCA) на хромосоме 8 был предложен [86] для отбора на основе анализа популяционной дифференциации в глобальном массиве человеческих популяций. Известно, что несинонимичный SNP в PSCA (rs2294008) участвует в различных формах рака [87], [88], и поэтому мы использовали его в качестве причинного сайта в нашем анализе. Интересно, что производный аллель присутствует во всех человеческих популяциях, хотя частота значительно различается между разными популяциями [86].Самые высокие частоты производных аллелей, превышающие 75%, зарегистрированы в популяциях Западной Африки и Восточной Азии, тогда как у некоторых африканцев к югу от Сахары и большинства коренных американцев частота аллелей ниже 20%. Это всемирное распространение аллеля было интерпретировано как свидетельство отбора из постоянной вариации [86].

Наш анализ подтвердил эту гипотезу на основе анализа данных только по популяции йорубан, при этом модель SSV получила апостериорную вероятность 86.0 % по сравнению с апостериорной вероятностью 23,9 % для модели SDN и 1,2 % для нейтральной модели. В модели SSV мы оцениваем коэффициент отбора 0,035 (0,004–0,15) при начавшемся отборе 8 000 (1 000–54 900 ) лет назад, а возраст аллеля 191 (50–698) тыс. лет. Тот факт, что мутация распространяется глобально, подтверждает наш вывод о зачистке, основанной на постоянных вариациях.

ТРПВ6.

TRPV6 находится в центре области размером 115 т.п.н. на хромосоме 7, которая, как сообщается, подвергается селекции [10], [89] и тщательно исследована Akey et al. [90]. TRPV6 кодирует белковую субъединицу, которая кодирует катионные поры, особенно для ионов кальция [90], [91]. Было обнаружено, что TRPV6 находится в области ускоренной эволюции человеческой линии, на что указывает повышенное соотношение несинонимичных и синонимичных фиксированных различий [90]. В частности, были обнаружены три несинонимичных мутации, сегрегирующих у людей, с поразительным характером разнообразия; производный аллель имел промежуточную частоту во всем африканском населении, но с частотой 90% и более в остальном мире.Кроме того, статистические данные Таджимы D и Фэй и Ву H были значительно отрицательными для неафриканцев и американцев европейского происхождения. По этой причине мы ограничили наш анализ популяцией CEU и использовали первый из несинонимичных SNP (rs4987682) в качестве фокального сайта для нашего анализа, поскольку он был единственным, который находился в N-концевой области Белок TRPV6, предполагаемая мишень селекции [90].

В то время как нейтральная модель могла быть отвергнута с апостериорной вероятностью, близкой к нулю (8e-7), разделение моделей SSV и SDN оставалось неубедительным с апостериорной вероятностью, равной 0.55 и 0,45 соответственно. Оценка коэффициента отбора оказалась очень похожей для обеих моделей с SSV  = 0,032 (0,005–0,25), с SDN  = 0,023 (0,007–0,08), но доверительный интервал значительно меньше при SDN модель, как и ожидалось. Кроме того, предполагаемый возраст аллеля различался между моделями: в соответствии с моделью SSV предполагается, что мутация имеет возраст 211 (29–697) тысяч лет, но была отобрана только 7 600 (900–43 300) лет назад. Согласно модели SDN, мутация возникла и стала отборной 23 400 (6 400–70 400) лет назад.Эти данные хорошо согласуются с моделями разнообразия, обнаруженными ранее [10], [90], и, в частности, с доказательствами того, что признаки отбора являются общими для всех неафриканских популяций, и, таким образом, отбор начался, вероятно, менее 100 000 лет назад. Кроме того, оценка по модели SSV того, что отбор начался менее 10 000 лет назад, согласуется с ролью TRPV6 в абсорбции кальция [90].

Нейтральные регионы.

В дополнение к этим генам мы также проанализировали четыре предположительно нейтральных региона, которые находились на расстоянии 5 Мб от наших генов-кандидатов.Это расстояние должно быть достаточно большим, чтобы на нейтральную область не влияла выборочная развертка, но, вероятно, на нее влияли те же мутационные процессы, что и на выбранные области. Для всех этих регионов нейтральная модель имела самую высокую апостериорную вероятность с апостериорными вероятностями 0,758, 0,932, 0,994 и 0,999 для четырех регионов. Это указывает на то, что мы действительно способны различать выбранные области из нейтральных.

Заключения по данным приложений

Распределение сводной статистики на рисунке S5 иллюстрирует влияние выбора сводной статистики на вывод модели [92].Очень высокие значения EHH явно указывают на модель SDN как на расстоянии 10 кб, так и на расстоянии 20 кб. Обе модели SSV и SDN связаны с низкими значениями IHS, тогда как в нейтральных регионах значения IHS ближе к нулю. D Tajima и H Fay и Wu очень информативны для сравнения моделей: гены SDN имеют очень низкие значения D, гены SSV имеют значения D, близкие к нулю, и нейтральные области имеют положительные значения D. Однако основным исключением является ген LCT, который, как мы предположили, был выбран из мутации de novo , но имеет высокий уровень D.Сигнал для SDN, по-видимому, больше исходит от высоких значений EHH и низких значений IHS.

В целом, наши результаты хорошо согласуются с предыдущими исследованиями этих генов. Наши оценки склонны к гену G6PD, мы не могли сделать никаких выводов, потому что не смогли воспроизвести наблюдаемую картину разнообразия с помощью моделирования положительного направленного отбора. G6PD показывает чрезвычайно узкую область пониженного разнообразия, окруженную областью высокого разнообразия. Это может быть связано с уравновешиванием отбора между устойчивостью к малярии и сниженной эффективностью транспорта кислорода, вносящего сигнал, который не может быть воспроизведен нашей простой моделью направленного отбора. Альтернативно, сцепленный с Х-хромосомой тип наследования этого локуса не согласуется с предположениями нашей модели. Это также подчеркивает одну из опасностей ABC: крайне важно, чтобы исследуемые модели могли воспроизводить наблюдаемые данные; в противном случае могут быть сделаны ложные выводы. Эта опасность, присущая любому подходу ABC, также подчеркивается тем фактом, что неправильная идентификация выбранного сайта приведет к смещению результатов выбора модели в сторону SSV (рис. S6). Это можно объяснить тем, что даже если нейтральный сайт тесно связан с выбранным сайтом, он, скорее всего, «ускользнет» от сканирования, рекомбинируя с выбранным гаплотипом, тем самым давая сигнал отбора из постоянной вариации.Точно так же анализ данных, смоделированных при узком месте популяции в рамках модели постоянного размера, приведет к смещению результатов в сторону более сильного отбора и SDN (рис. S7), предположительно из-за того, что более молодой возраст мутаций рассматривается как свидетельство сильного отбора.

Точность выбора модели

Мы показали, что оценить параметры модели α и t 1 по модели SSV гораздо сложнее, чем по модели SDN. Это неудивительно, так как было показано, что модель SSV имеет более высокую дисперсию возраста аллеля, что приводит к более высокой ожидаемой дисперсии для большинства сводных статистических данных [8].Далее мы показываем, что недостаточно информации для оценки начальной частоты развертки f 1 . Это неудивительно, так как точное положение точки переключения, вероятно, оказывает лишь незначительное влияние на данные, особенно потому, что влияние отбора на траекторию слабо, когда частота аллеля полезного аллеля низка [27].

Далее мы замечаем, что точность нашей процедуры выбора модели снижается, когда сигнал выбора слаб. В соответствии с предыдущими выводами, отбор очень трудно обнаружить, если α ниже примерно 100 [5], [11], [45].Это также тот момент, когда наш метод набирает силу, чтобы отличить SVN от SDN. Начальная частота, необходимая для обнаружения изменчивости положения, умеренная и составляет около 3% для слабого отбора и 2% для более сильного отбора. Однако отбор должен быть довольно сильным, около α  = 1000, а начальные частоты должны быть выше 5%, чтобы можно было сделать точный вывод. Предположительно, это связано с тем, что ниже этого порога стохастичность траектории очень велика даже при отборе, а разница между двумя сценариями невелика (см. также рис. 1с).Эти результаты не особенно удивительны, так как было показано, что выборочное сканирование, основанное на сводной статистике, в целом имеет низкую мощность в этих условиях [45].

Эти выводы, безусловно, ограничивают возможности нашего подхода. Можем ли мы добиться большего успеха с другой стратегией? Как обсуждалось во введении, подход ABC упрощает данные двумя способами. Во-первых, вместо использования полных данных мы используем массив сводной статистики. Во-вторых, мы заменяем точное совпадение между наблюдением и симуляцией на приблизительное совпадение, зависящее от «близких» симуляций. Относительно использования сводной статистики отметим, что сводная статистика широко использовалась для обнаружения отбора по генетическим данным [9]–[11], [14], [19] и в настоящее время является единственным способом обнаружения отбора по последовательности ДНК. данные. Не существует метода, основанного на полном правдоподобии, для обнаружения выбора из данных о последовательности ДНК, который можно было бы адаптировать для различения двух рассматриваемых здесь моделей развертки.

Второй шаг упрощения основан на количестве выполненных симуляций и допустимом интервале и определяется вычислительными ограничениями.Мы изучаем влияние различного количества симуляций и порогов допуска на наши результаты, вычисляя относительную частоту ошибок апостериорного среднего и частоту ложноотрицательных результатов при выборе модели. Мы показываем в таблице S1, что увеличение количества симуляций на большую величину или изменение параметра отбраковки не приводит к значительному улучшению наших результатов, что указывает на то, что мы не теряем много информации на этом этапе. Это показывает, что подход ABC надежно оценивает апостериорную вероятность на основе сводной статистики и, таким образом, использует всю информацию, доступную в этой статистике.Такие статистические данные, как EHH, iHS, Tajima D и т. д., не содержат информации, которая позволила бы нам предоставить более надежные оценки. В свете этого может показаться разочаровывающим тот факт, что наш метод не обеспечивает более точных оценок параметров и большей мощности для различения моделей. Однако важно понимать, что, как утверждалось ранее, вся информация, касающаяся отбора, содержится в частотном пути выбранного аллеля [26], [27]. При относительно небольших коэффициентах отбора и/или малых начальных частотах выбранного аллеля пути для моделей SSV и SDN очень похожи.Даже если бы можно было разработать метод полного правдоподобия, маловероятно, что он имел бы гораздо больше возможностей для различения моделей.

Еще одним упрощением нашего метода является ограничение одной популяцией. Показатели дифференциации населения, такие как F ST , являются одним из наиболее успешных способов обнаружения развертки по постоянной изменчивости [24], [86], и включение более реалистичных демографических моделей может повысить нашу точность. Однако такие модели требуют дополнительной оценки демографической истории нескольких групп населения, что значительно увеличивает сложность модели.

Хотя мы применили наш метод только к локусам-кандидатам человека, должно быть возможно легко перенести его на другие виды. В частности, поскольку результаты нашего моделирования показывают, что у нас больше возможностей различать SDN и SSV, если отбор сильный, виды с большими размерами популяции, такие как, например, Drosophila или многие микроорганизмы могут быть многообещающими мишенями для подобного исследования. Другой возможной целью могут быть виды с очень сильным искусственным отбором, такие как одомашненные животные или растения, где мы можем получить ценную информацию об истории одомашнивания этих видов. Конечно, наш подход также может быть объединен с древней ДНК (например, [83]), что может обеспечить гораздо более узкие доверительные интервалы для временных оценок, а также помочь улучшить оценки коэффициентов отбора.

Две рассматриваемые здесь модели выбора, модели SSV и SDN, являются вложенными моделями. Параметр f 1  = 1/2 N в модели SSV восстанавливает модель SDN. Чтобы облегчить выбор байесовской модели, мы назначаем положительную вероятность f 1  = 1/2 N и основываем наши выводы на выборе между f 1  = 1/2 N 1 ∼ U(0,0.2) (См. Методы). Выбор модели на основе ABC недавно подвергся критике, и было показано, что в некоторых случаях, когда используемой статистики недостаточно [93], [94], она оказывается предвзятой. Хотя некоторые из конкретных вопросов, поднятых в [91], неприменимы в наших условиях, поскольку мы рассматриваем вложенные модели, мы не основываем наш вывод на достаточной статистике, и поэтому статистические свойства нашей процедуры выбора модели в значительной степени неизвестны. Чтобы решить эту проблему и в целом подтвердить наш подход, мы используем метод, представленный в [95].На рисунке S8 мы показываем, что наши оценочные вероятности показывают смещение только для очень малых значений байесовского фактора, где, по-видимому, существует смещение в сторону вывода модели SDN для симуляций, созданных в рамках модели SSV с очень низкими значениями f 1 .

типов мутаций CFTR | Cystic Fibrosis Foundation

Кистозный фиброз вызывается мутациями или ошибками в гене трансмембранного регулятора проводимости (CFTR) при муковисцидозе, что приводит либо к отсутствию образования белка CFTR, либо к неправильно сформированному белку CFTR , который не может выполнять свою ключевую функцию в сотовый.

На протяжении многих лет ученые использовали несколько различных способов группировки этих мутаций в разные классы. Самая последняя система классификации группирует мутации по проблемам, которые они вызывают при производстве белка CFTR:

.
  • Мутации продукции белка (класс 1)
  • Мутации процессинга белков (класс 2)
  • Гейтирующие мутации (класс 3)
  • Мутации проводимости (класс 4)
  • Недостаточные белковые мутации (класс 5)

Мутации продукции белка

Мутации продукции белка, которые включают нонсенс-мутации и мутации сплайсинга, мешают продукции белка CFTR.

Все белки, включая CFTR, состоят из строительных блоков, называемых аминокислотами, которые связаны друг с другом в длинную цепь. Инструкции по построению белка, изложенные в гене CFTR, сообщают клетке, какую из 20 доступных аминокислот использовать в каждом положении в цепи. Буквы в гене также обозначают сигнал «стоп», который сообщает клетке, что она достигла конца инструкций и может прекратить производство белка.

Если ген CFTR имеет нонсенс-мутацию, инструкции по построению белка содержат сигнал ранней остановки, который приводит к преждевременной остановке производства белка CFTR. Следовательно, клетка начинает нормально строить белок CFTR, пока не достигнет сигнала ранней остановки. Ячейка «думает», что достигла конца инструкции и слишком рано останавливает производство. Поскольку клетка перестает читать инструкции до того, как закончит производить белок, функциональный белок CFTR не вырабатывается.

Посмотрите эту веб-трансляцию (начиная с 3:03), чтобы узнать, как бессмысленная мутация влияет на выработку белка CFTR и как эту мутацию можно скорректировать, чтобы получить нормальный белок CFTR.

Мутации сплайсинга мешают клетке правильно читать инструкции по созданию белка CFTR. У здорового человека инструкции, записанные в гене, прерываются отрезками букв ДНК, которые не кодируют белок, как статья в журнале может прерываться рекламой. Начало и конец этих отрезков не относящихся к делу букв помечаются специальным сигналом. Чтобы сделать белок, клетка копирует буквы ДНК в аналогичный алфавит, называемый рибонуклеиновой кислотой (РНК), а затем следует сигналам, чтобы вырезать все ненужные буквы — как вы могли бы вырезать рекламу. Таким образом, инструкции можно прочитать от начала до конца.

Мутация сплайсинга изменяет сигнал, сообщающий ячейке, где начинаются или заканчиваются ненужные буквы в инструкциях. Когда клетка пытается прочитать свою РНК-копию инструкции, она больше не может сказать, где начать и где закончить чтение. В результате в ячейке будут либо оставлены некоторые неактуальные буквы, либо удалены некоторые релевантные. Когда клетка пытается следовать инструкциям РНК, содержащим нерелевантные буквы или отсутствующим нужным, она не сможет построить правильный белок CFTR.

Мутации процессинга белка

Белок CFTR состоит из 1480 аминокислот. Когда белок CFTR производится с использованием всех правильных аминокислот, он образует стабильную трехмерную форму. Он должен иметь правильную форму для транспортировки хлорида.

Когда мутация приводит к удалению аминокислоты или добавлению неправильной аминокислоты, белок CFTR не может сформировать свою правильную трехмерную форму и нормально функционировать. Эти мутации считаются мутациями процессинга белка.

Наиболее распространенная мутация CF, F508del, в первую очередь считается процессинговой мутацией. Мутация F508del удаляет одну аминокислоту из белка CFTR. Без этого строительного блока белок CFTR не может оставаться в правильной трехмерной форме. Клетка распознает, что белок имеет неправильную форму, и избавляется от него.

Комбинация препаратов Trikafta® (элексакафтор/тезакафтор/ивакафтор) работает, позволяя белку CFTR с мутацией F508del сворачиваться в более правильную форму, а затем активирует белок, пропуская больше хлоридов.Хотя эта комбинация лекарств не является идеальным решением, она помогает мутантному белку CFTR перемещать некоторое количество хлоридов. Это перемещение хлоридов уменьшает симптомы муковисцидоза.

Посмотрите веб-трансляцию (начиная с 3:02), чтобы узнать больше о мутациях процессинга белка CF и о том, как лекарства, такие как модуляторы CFTR, могут помочь человеку с одной из этих мутаций.

Исследователи работают над более эффективными препаратами, которые могут придавать белку более нормальную форму, выводить больше хлоридов из клетки и еще больше уменьшать симптомы.

В дополнение к F508del миссенс-мутации могут иногда вызывать проблемы с обработкой и, следовательно, в таких случаях могут считаться обрабатывающими мутациями. Миссенс-мутации возникают, когда изменение букв ДНК приводит к включению неправильной аминокислоты в белок CFTR. Это приводит либо к уменьшению количества белка на клеточной поверхности (дефектный процессинг), либо к снижению функции белка (дефект ворот или проводимости).

Гейтирующие мутации

Белок CFTR имеет форму туннеля или канала с воротами.Ячейка может открыть ворота, когда хлориду необходимо пройти через канал. В противном случае ворота остаются закрытыми.

Мутации ворот блокируют ворота в закрытом положении, так что хлорид не может пройти. Препарат Kalydeco® (ивакафтор) помогает людям с гейт-мутациями, заставляя гейт на канале CFTR оставаться открытым. Это позволяет хлоридам перемещаться по каналу и уменьшает симптомы муковисцидоза.

Посмотрите веб-трансляцию (начиная с 3:02), чтобы узнать больше о гейтирующих мутациях CF и о том, как лекарства, такие как модуляторы CFTR, могут помочь человеку с одной из этих мутаций.

Мутации проводимости

Иногда изменение одной из аминокислот CFTR означает, что, хотя белок принимает правильную трехмерную форму, он не функционирует должным образом. Чтобы CFTR работал правильно, хлорид должен иметь возможность быстро и плавно перемещаться по каналу белка. Некоторые мутации изменяют форму внутренней части канала, так что хлорид не может проходить так легко, как должен. Этот тип мутации называется мутацией проводимости.

Посмотрите веб-трансляцию (начиная в 3:00), чтобы узнать больше о мутациях проводимости при муковисцидозе и о том, как такое лекарство, как модулятор МВТР, может помочь человеку с одной из этих мутаций.

Недостаточные белковые мутации

Недостаточные белковые мутации приводят к уменьшению количества нормального белка CFTR на клеточной поверхности. Это происходит по нескольким причинам: вырабатывается ограниченное количество белка CFTR; корректно работает только небольшое количество белка на поверхности клетки; или нормальный белок на клеточной поверхности разлагается слишком быстро, оставляя после себя небольшое количество белка.

В каждом случае недостаточное количество функциональных белков на клеточной поверхности вызывает лишь некоторую или остаточную функцию хлоридного канала. Недостаток белка может быть вызван несколькими мутациями, включая миссенс-мутации и сплайс-мутации.

Как упоминалось выше, некоторые сплайс-мутации мешают тому, как клетка считывает инструкции ДНК для создания белка. Это может привести к тому, что ограниченное количество нормального белка CFTR достигнет клеточной поверхности, что приведет к остаточной функции.

FDA одобрило Kalydeco для пяти сплайс-мутаций в 2017 г. [и позже Symdeko® (тезакафтор/ивакафтор) в 2020 г.]. Люди с этими мутациями производят небольшое количество нормального CFTR. Ивакафтор как в Kalydeco, так и в Symdeko может заставить ворота нормального белка CFTR оставаться открытыми дольше, чтобы компенсировать недостаточное количество белка на поверхности клетки. Оставаясь открытым дольше, через канал может проходить больше хлоридов, что может уменьшить симптомы муковисцидоза.

Ресурсы по мутациям CF

***

Ссылка на какой-либо конкретный продукт, процесс или услугу не обязательно означает или подразумевает их одобрение, рекомендацию или одобрение со стороны Фонда муковисцидоза.Появление внешних гиперссылок не означает одобрения Фондом муковисцидоза связанных веб-сайтов или информации, продуктов или услуг, содержащихся на них.

Информация, содержащаяся на этом сайте, не охватывает все возможные способы использования, действия, меры предосторожности, побочные эффекты или взаимодействия. Этот сайт не предназначен для замены рекомендаций по лечению от медицинского работника. Проконсультируйтесь с врачом, прежде чем вносить какие-либо изменения в свое лечение.

Информацию о лекарствах, одобренных FDA, можно получить по телефону dailymed.nlm.nih.gov/dailymed .

БИОДОТЭДУ

Источники снижения вариации Мутации, рекомбинации и потоки генов увеличивают степень изменчивости генотипов данной популяции. Существуют также силы, действующие на уменьшение этой изменчивости.
Выбор
Отбор дифференцированно удаляет определенные фенотипы из популяции и, таким образом, определяет, какие особи передают свои гены следующему поколению.

Очевидно, что на шансы репродуктивного успеха любой особи влияет множество факторов, и довольно редко какой-то один ген в одиночку резко меняет приспособленность особи.

Но по мере того, как естественный отбор удаляет из популяции определенные комбинации генов, количество оставшихся вариантов неуклонно сокращается.

Обычно растения имеют варианты в 18% своих генов (т. е. они гетерозиготны в 18% своих локусов). Этот уровень изменчивости имеет решающее значение для выживания этих видов, потому что, если одна комбинация генов внезапно становится вредной (например, если климат становится более сухим), тогда остается множество других комбинаций, которые можно попробовать.

Когда отбор уменьшает эту гетерозиготность, как это сделали люди в случае растения кукурузы Zea mays , выживание растения оказывается под угрозой.

В 1970-х годах кукурузный упадок поразил и почти уничтожил урожай кукурузы в стране. Эти растения были тщательно отобраны по таким признакам, как быстрый рост и размер початка, что они были невероятно однородными.

Без возможности формирования новых комбинаций генов, способных противостоять фитофторозу, растение кукурузы почти вымерло. (Люди спасли растение кукурузы, добавив несколько вариантов генов из мексиканской травы!).

Генетический дрейф:
элемент случайности
Во всех аспектах жизни случай часто во многом определяет исход той или иной ситуации. Потеря одной особи случайно, а не в результате естественного отбора, мало что изменит в больших популяциях.

Однако в небольших популяциях неслучайные события могут иметь весьма серьезные последствия.

Гены, потерянные для небольшой популяции в результате случайного события, означают, что определенные комбинации не могут возникнуть, а другие комбинации будут возникать очень редко. Следовательно, эти комбинации никогда не будут проверены естественным отбором.

Направление эволюции небольшой популяции может быть дано только потому, что другой вариант никогда не видел дневного света и, следовательно, никогда не проверялся.

Такой генетический дрейф может иметь далеко идущие последствия, и небольшие популяции могут играть весьма важную роль во внезапных, неожиданных и богатых событиями изменениях в направлении эволюции.

Если стихийное бедствие случайным образом уничтожает большинство вариантов в популяции, это создает узкое место, через которое могут протиснуться только несколько генотипов.

Термин происходит от небольшого количества жидкости, которая может выдавливаться через горлышко бутылки.

Такие выжившие узкие места имеют набор комбинаций генов, сильно отличающийся от тех, которые были обнаружены в исходной популяции, и, таким образом, приспособленность популяции изменится.Одни популяции вымирают, другие, с более благоприятными адаптациями, прогрессируют и создают новые популяции с альтернативными судьбами.

Легенда к рисунку: Генетический дрейф: в небольших популяциях случайная потеря одного человека оказывает гораздо большее влияние на генофонд, чем аналогичная потеря в большой популяции.

В этом примере соотношение фиолетовых и желтых рыб начинается с 2:4 (или 0,5) в небольшой популяции и 8:16 (или 0,5) в большой популяции.

После потери одной фиолетовой рыбы (случайно) из обеих популяций это соотношение снижается до 1:4 (или 0,25) для малой популяции и 7:16 (или 0,4375) для большой популяции.

Изменение отношения намного больше для небольшой популяции.


BIO точка EDU
© 2001, профессор Джон Блэмайр

Изменчивость — Изменчивость и мутация — GCSE Biology (Single Science) Revision

Особи в популяции обычно похожи друг на друга, но не идентичны.Некоторые из этих вариаций внутри вида являются генетическими, некоторые — экологическими, а некоторые — комбинацией того и другого.

Генетические причины изменчивости

Каждая сперматозоид и каждая яйцеклетка содержат половину генетической информации, необходимой для индивидуума (каждая из них гаплоидна — она ​​имеет половину нормального числа хромосом).Когда они соединяются при оплодотворении, образуется новая клетка. Эта зигота имеет всех генетической информации, необходимой для индивидуума (она диплоидна, — имеет нормальное число хромосом).

Примеры генетических вариаций у людей включают группу крови , цвет глаз .

Независимо от того, есть ли у вас лопастные или безлопастные уши, это связано с генетическими причинами.

Пол также является унаследованной вариацией: принадлежность к мужскому или женскому полу определяется генами, унаследованными от родителей.

Экологические причины изменчивости

На характеристики видов животных и растений могут влиять такие факторы, как климат, питание, несчастные случаи, культура и образ жизни. Например, если вы едите слишком много, вы станете тяжелее, а если вы едите слишком мало, вы станете легче. Растение в тени большого дерева вырастет выше, чтобы получить больше света.

Другими примерами признаков, показывающих изменчивость в окружающей среде, являются:

    язык и религия
  • окраска цветков гортензии (эти растения дают голубые цветы в кислой почве и розовые цветы в щелочной почве)

Генетические и экологические причины вместе

Некоторые особенности варьируются из-за сочетания генетических и экологических причин.Например, однояйцевые близнецы наследуют точно такие же черты от своих родителей. Но если близнец А ест больше, чем близнец Б (и все остальные условия остаются прежними), то близнец А, скорее всего, окажется тяжелее.

Влияние бамланивимаба в качестве монотерапии или в комбинации с этесевимабом на вирусную нагрузку у пациентов с COVID-19 легкой и средней степени тяжести: рандомизированное клиническое исследование | Глобальное здоровье | ДЖАМА

Ключевые моменты

Вопросы Каково влияние раннего лечения антиспайковыми нейтрализующими антителами на вирусную нагрузку коронавируса тяжелого острого респираторного синдрома 2 (SARS-CoV-2) у амбулаторных пациентов с коронавирусной болезнью легкой и средней степени тяжести 2019 (COVID-19)?

Находки В фазе 2 рандомизированного клинического исследования фазы 2/3 с участием 577 пациентов не было выявлено существенной разницы в изменении вирусной нагрузки при монотерапии 3 различными дозами бамланивимаба по сравнению с плацебо; Лечение комбинацией бамланивимаба и этесевимаба значительно снизило log вирусной нагрузки SARS-CoV-2 на 11-й день по сравнению с плацебо (разница между группами, -0,000). 57 [95% ДИ, от –1,00 до –0,14], P  = ,01).

Значение Лечение комбинированной терапией бамланивимабом и этесевимабом, но не монотерапией бамланивимабом, привело к снижению логарифмической вирусной нагрузки SARS-CoV-2 на 11-й день у пациентов с COVID-19 легкой и средней степени тяжести.

Важность Коронавирусная болезнь 2019 года (COVID-19) продолжает быстро распространяться по всему миру. Нейтрализующие антитела являются потенциальным средством лечения COVID-19.

Объектив Определить влияние монотерапии бамланивимабом и комбинированной терапии бамланивимабом и этесевимабом на вирусную нагрузку тяжелого острого респираторного синдрома коронавируса 2 (SARS-CoV-2) при COVID-19 легкой и средней степени тяжести.

Дизайн, настройка и участники Исследование BLAZE-1 представляет собой рандомизированное исследование фазы 2/3 в 49 центрах США, включая амбулаторных пациентов (N = 613), которые дали положительный результат на инфекцию SARS-CoV-2 и имели 1 или более симптомов от легкой до умеренной степени. Пациенты, получавшие монотерапию бамланивимабом или плацебо, были включены первыми (17 июня — 21 августа 2020 г.), за ними следовали пациенты, получавшие бамланивимаб и этесевимаб или плацебо (22 августа — 3 сентября). Это окончательные анализы, результаты которых получены до 6 октября 2020 г.

Вмешательства Пациенты были рандомизированы для получения однократной инфузии бамланивимаба (700 мг [n = 101], 2800 мг [n = 107] или 7000 мг [n = 101]), комбинированного лечения (2800 мг бамланивимаба и 2800 мг этесевимаба). [n = 112]) или плацебо (n = 156).

Основные результаты и меры Первичной конечной точкой было изменение логарифмической вирусной нагрузки SARS-CoV-2 на 11-й день (±4 дня). Были оценены девять предварительно определенных вторичных показателей исхода со сравнениями между каждой группой лечения и плацебо, и они включали 3 других показателя вирусной нагрузки, 5 показателей симптомов и 1 показатель клинического исхода (доля пациентов с госпитализацией, связанной с COVID-19, посещение отделения неотложной помощи [ED] или смерть на 29-й день).

Результаты Среди 577 пациентов, которые были рандомизированы и получили инфузию (средний возраст 44.7 [SD, 15,7] лет; 315 [54,6%] женщин), 533 (92,4%) завершили период оценки эффективности (29-й день). Изменение log вирусной нагрузки по сравнению с исходным уровнем на 11-й день составило –3,72 для 700 мг, –4,08 для 2800 мг, –3,49 для 7000 мг, –4,37 для комбинированного лечения и –3,80 для плацебо. По сравнению с плацебо различия в изменении log вирусной нагрузки на 11-й день составили 0,09 (95% ДИ, от –0,35 до 0,52; P  = ,69) для 700 мг, –0,27 (95% ДИ, –0,71 до 0,16). ; P  = .21) для 2800 мг, 0,31 (95% ДИ, –0.13 до 0,76; P  = ,16) для 7000 мг и –0,57 (95% ДИ, от –1,00 до –0,14; P  = ,01) для комбинированного лечения. Среди вторичных показателей результатов различия между каждой группой лечения и группой плацебо были статистически значимыми для 10 из 84 конечных точек. Доля пациентов с госпитализацией или обращениями в отделения неотложной помощи, связанными с COVID-19, составила 5,8% (9 случаев) для плацебо, 1,0% (1 случай) для 700 мг, 1,9% (2 случая) для 2800 мг, 2,0% (2 случая) для плацебо. для 7000 мг и 0,9% (1 событие) для комбинированного лечения.О немедленных реакциях гиперчувствительности сообщалось у 9 пациентов (6 пациентов с бамланивимабом, 2 комбинированных препарата и 1 плацебо). Во время исследуемого лечения летальных исходов не было.

Выводы и актуальность Среди пациентов, не госпитализированных с COVID-19 легкой и средней степени тяжести, лечение бамланивимабом и этесевимабом по сравнению с плацебо было связано со статистически значимым снижением вирусной нагрузки SARS-CoV-2 на 11-й день; при монотерапии бамланивимабом не наблюдалось существенной разницы в снижении вирусной нагрузки.Дальнейшие текущие клинические испытания будут сосредоточены на оценке клинической пользы антиспайковых нейтрализующих антител у пациентов с COVID-19 в качестве основной конечной точки.

Пробная регистрация Идентификатор ClinicalTrials.gov: NCT04427501

Коронавирус тяжелого острого респираторного синдрома 2 (SARS-CoV-2) продолжает быстро распространяться по всему миру, подпитывая глобальную пандемию коронавирусной болезни 2019 (COVID-19). У инфицированных вирусом пациентов проявляется широкий спектр симптомов, включая кашель, лихорадку, недомогание, миалгии, желудочно-кишечные симптомы, агевзию и аносмию; у некоторых людей прогрессирует до острого респираторного дистресс-синдрома и смерти. Тяжелое заболевание обычно возникает примерно через 1 неделю после появления симптомов и может быстро прогрессировать от легких симптомов. 1 Факторы риска тяжелого течения COVID-19 включают принадлежность к мужскому полу, пожилой возраст, сердечно-сосудистые заболевания, заболевания легких, гипертонию, диабет или ожирение. 2 ,3

В настоящее время только ремдесивир (вирусный РНК-зависимый ингибитор РНК-полимеразы) был одобрен Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США для лечения COVID-19, хотя многие профессиональные сообщества, включая Всемирную организацию здравоохранения, в настоящее время рекомендуют стероиды в качестве основного лечение. 4 -6 Тем не менее, плазма реконвалесцентов и нейтрализующие моноклональные антитела, класс терапевтических средств, которые продемонстрировали эффективность при других вирусных инфекциях и обещают снижение вирусной нагрузки SARS-CoV-2, получили разрешение на использование в чрезвычайных ситуациях. 7 -12

Бамланивимаб (также известный как LY3819253 или LY-CoV555) и этесевимаб (LY3832479 или LY-CoV016) представляют собой сильнодействующие моноклональные антитела, нейтрализующие спайки, которые были получены от 2 отдельных пациентов, выздоровевших от COVID-19 в Северной Америке и Китае, соответственно. 13 ,14 В доклинических экспериментах было показано, что этесевимаб связывает эпитоп, отличный от эпитопа бамланивимаба, и нейтрализует устойчивые варианты с мутациями в эпитопе, связанном с бамланивимабом (таблица 1 в Приложении 1).Комбинирование этих двух нейтрализующих моноклональных антител при клиническом применении может способствовать снижению вирусной нагрузки и уменьшению резистентных вариантов, возникающих при лечении. 15

Опубликованы промежуточные результаты исследования «Блокирование прикрепления вируса и проникновения в клетку с помощью нейтрализующих антител к SARS-CoV-2» (BLAZE-1) с данными для 3 монотерапевтических доз нейтрализующего антитела бамланивимаб. 9 В текущем отчете представлен окончательный набор данных для пациентов, рандомизированных в 4 группы лечения и группу плацебо в начальной части исследования, включая результаты для группы комбинированного лечения бамланивимабом и этесевимабом, 3 групп монотерапии бамланивимабом и плацебо. группа.

Это клиническое исследование представляет собой продолжающееся, состоящее из нескольких частей, рандомизированное, двойное слепое, плацебо-контролируемое исследование фазы 2/3 с однократной инфузией, включающее пациентов с недавно диагностированным COVID-19 легкой или средней степени тяжести в амбулаторных условиях. 9 Первоначальный и окончательный протокол исследования фазы 2, включая первоначальный и окончательный план статистического анализа, приведены в Приложении 2. Исследование соответствовало Хельсинкской декларации, Международной конференции по гармонизации руководящих принципов надлежащей клинической практики и применимым местные правила. Протокол был рассмотрен и одобрен комитетами по этике всех участвующих центров, и пациенты предоставили письменное информированное согласие до включения в исследование.

Все пациенты были в возрасте 18 лет и старше, имели положительный результат теста на инфекцию SARS-CoV-2, имели 1 или более симптомов от легкой до умеренной степени тяжести и поступили в течение 3 дней после первого положительного результата теста на SARS-CoV-2 (либо прямой антиген или обратная транскриптаза-полимеразная цепная реакция).COVID-19 от легкой до средней тяжести был определен в соответствии с руководством Управления по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США и включал такие симптомы, как лихорадка, кашель, боль в горле, недомогание, головная боль, мышечная боль, желудочно-кишечные симптомы и одышка при физической нагрузке. Перед включением в исследование исследователи рассмотрели симптомы, факторы риска и другие неинвазивные критерии включения и исключения (полный список критериев включения и исключения приведен в клиническом протоколе в Приложении 2). Сообщаемые пациентами категории расы и этнической принадлежности были собраны как часть демографических характеристик.

Рандомизация и вмешательство

В этом исследовании оценивалось влияние монотерапии бамланивимабом и комбинированной терапии бамланивимабом и этесевимабом на изменение вирусной нагрузки во время лечения COVID-19 легкой и средней степени тяжести. Все участники были централизованно рандомизированы для каждого исследовательского вмешательства с использованием интерактивной системы веб-ответов (рис. 1).Перед тем, как исследование было начато, информация для входа в систему и указания для интерактивной системы веб-ответов были предоставлены каждому из 49 исследовательских сайтов в США.

Рандомизация была стратифицирована по продолжительности симптомов у пациентов (≤8 дней против >8 дней), поскольку продолжительность симптомов влияет на прогноз. 9 Лечение проводилось в течение 3 дней после получения первого положительного образца теста на SARS-CoV-2. Каждый пациент в исследовании получил однократную внутривенную инфузию плацебо, бамланивимаба или бамланивимаба и этесевимаба в течение 1 часа.Этот окончательный анализ включает результаты для 5 групп лечения: плацебо, 700 мг бамланивимаба, 2800 мг бамланивимаба, 7000 мг бамланивимаба и комбинированное лечение 2800 мг бамланивимаба и 2800 мг этесевимаба.

Пациенты, получавшие монотерапию бамланивимабом или плацебо, были включены первыми (17 июня — 21 августа 2020 г.), за ними следовали пациенты, получавшие бамланивимаб и этесевимаб или плацебо (22 августа — 3 сентября 2020 г.). Анализ был запущен 6 октября 2020 г., когда последний пациент, рандомизированный для лечения бамланивимабом и этесевимабом, достиг 29-го дня, и включает все вирусологические данные и данные о симптомах, доступные в этой блокировке базы данных.В предыдущем отчете были обобщены более ранние промежуточные результаты монотерапии 3 дозами LY-CoV555 (бамланивимаб) по сравнению с плацебо. 9 Промежуточный анализ запущен 5 сентября 2020 г.

Первичные и вторичные результаты

Первичный результат характеризовал влияние монотерапии бамланивимабом и комбинированной терапии бамланивимабом и этесевимабом по сравнению с плацебо на логарифм вирусной нагрузки SARS-CoV-2 от исходного уровня до 11-го дня (±4 дня).Вирусную нагрузку измеряли мазком из носоглотки с последующей количественной обратной транскриптазно-полимеразной цепной реакцией в центральной лаборатории. Расчет показателя вирусной нагрузки описан в §6.10 плана статистического анализа (Приложение 2).

Всего было оценено 9 заранее заданных вторичных показателей исхода. Три фокусировались на вирусной нагрузке (время до элиминации вируса; доля пациентов с элиминацией вируса на 7, 11, 15 и 22-й день; и площадь вирусной нагрузки под кривой [AUC] на 29-й день), 5 фокусировались на симптомах (изменение оценка симптомов на 7, 11, 15 и 22 день; время до улучшения симптомов; время до разрешения симптомов; и доля пациентов, у которых наблюдается улучшение или исчезновение симптомов на 7, 11, 15 и 22 дни), и 1 основное внимание уделялось клиническому исходы (доля пациентов с госпитализацией в связи с COVID-19, обращением в отделение неотложной помощи или смертью) на 29-й день.

Опросник использовался для оценки тяжести симптомов. Общая оценка симптомов (диапазон от 0 до 24) была получена путем оценки 8 доменов симптомов (кашель, одышка, лихорадка, утомляемость, ломота и боль в теле, боль в горле, озноб, головная боль) от отсутствия или отсутствия (оценка 0). ) до тяжелой (3 балла) и объединяя их для получения общего балла (исключая потерю аппетита, вкуса и обоняния). 9

Нежелательные явления или серьезные нежелательные явления также оценивались.Анализы подгрупп для участников с более короткой (≤8 дней) и большей (>8 дней) продолжительностью симптомов до рандомизации были предварительно определены и выполнены, но поскольку подгруппа с продолжительностью симптомов более 8 дней составляла лишь приблизительно 8% участников, результаты этих анализов не сообщаются.

AUC общей оценки симптомов с 0-го по 11-й день и с 0-го по 29-й день анализировали с использованием линейной модели, которая включала лечение в качестве фиксированного эффекта и исходную тяжесть в качестве ковариации. Для оценки распространенности вариантов резистентности образцы из носоглотки были получены при включении в исследование (исходный образец), а затем последующие образцы были сделаны на 3, 7, 11, 15, 22 и 29 дни. результаты секвенирования базового образца каждого участника исследования с образцами после лечения. Для случаев, когда исходный результат секвенирования следующего поколения был недоступен (n = 37/448), исходный статус для этих вариантов был приписан эталонной последовательности BetaCoV/Wuhan/IPBCAMS-WH-04/2019.Дополнительная информация о методах, используемых для выявления вариантов резистентности, представлена ​​в eMethods в Приложении 1.

Вирусная динамическая модель использовалась для имитации вирусной нагрузки во времени для участников, получавших монотерапию бамланивимабом, комбинированное лечение бамланивимабом и этесевимабом и плацебо. Эта смоделированная популяция и методы Монте-Карло использовались для оценки статистической мощности, связанной со сравнением изменения вирусной нагрузки SARS-CoV-2 от исходного уровня до дня 11 (±4 дня) между группами лечения и группой плацебо (дополнительные подробности см. в §5.2 плана статистического анализа в Приложении 2).

С учетом этих предположений размер выборки из 100 участников в группе, по оценкам, обеспечивает мощность 91% для проверки превосходства монотерапии бамланивимабом или комбинированного лечения бамланивимабом и этесевимабом по сравнению с плацебо в отношении влияния на вирусную нагрузку, что измеряется изменением от исходного уровня к 11-й день (± 4 дня) при двустороннем уровне α 0,05.

Данные о вирусной нагрузке SARS-CoV-2 были оценены с использованием логарифмической шкалы с основанием 10.Эффекты лечения сравнивали с использованием двусторонних тестов с уровнем α 0,05. Тестирование значимости первичной конечной точки проводилось с использованием анализа повторных измерений смешанной модели на двустороннем уровне 0,05. При использовании анализа повторных измерений смешанной модели он включал: (1) группу лечения, (2) фактор стратификации продолжительности с момента появления симптомов до рандомизации (≤8 дней против >8 дней), (3) исходное значение в модель, (4) день посещения (т. е. 1, 3, 7 и 11) и (5) взаимодействие лечение × посещение в качестве фиксированных факторов.

Для первичной конечной точки фактор стратификации продолжительности с момента появления симптомов до рандомизации не использовался в модели, чтобы избежать коллинеарности с исходной вирусной нагрузкой. Точный критерий Фишера использовался для сравнения бинарных переменных в группах лечения. Непрерывные переменные исхода с одной временной точкой были проанализированы с использованием анализа ковариации с (1) группой лечения, (2) фактором стратификации продолжительности с момента появления симптомов до рандомизации (≤8 дней против >8 дней) и (3) исходным значением в модель.

Был проведен апостериорный анализ для оценки ухудшения состояния, связанного с COVID-19, у пациентов в возрасте 65 лет и старше или у пациентов с индексом массы тела (ИМТ; рассчитывается как вес в килограммах, деленный на рост в метрах в квадрате) 35 или выше. Ухудшение состояния, связанное с COVID-19, определялось как госпитализация пациента в связи с COVID-19, обращение в отделение неотложной помощи или смерть.

В этом исследовании не проводились корректировки для множественного тестирования; следовательно, результаты следует интерпретировать как исследовательские.Полные методы статистического анализа представлены в §6.1 плана статистического анализа в Приложении 2. Статистический анализ был выполнен с использованием Enterprise Guide 7.1 для SAS версии 9.4 (SAS Institute Inc).

Демографические и клинические характеристики пациентов

На момент блокировки базы данных (6 октября 2020 г.) 577 пациентов были рандомизированы и получали инфузию нейтрализующих моноклональных антител или плацебо (рис. 1).101 пациент получал 700 мг бамланивимаба, 107 пациентов — 2800 мг бамланивимаба, 101 пациент — 7000 мг бамланивимаба, 112 пациентов — комбинированную терапию (2800 мг бамланивимаба и 2800 мг этесевимаба) и 156 пациентов. назначают плацебо. Пациенты в группах монотерапии бамланивимабом, группе комбинированной терапии бамланивимабом и этесевимабом и группе плацебо в целом были хорошо сбалансированы на момент включения (таблица 1).

Средний возраст пациентов составил 44 года.7 лет (СД, 15,7 лет). В общей сложности 315 пациентов (54,6%) были женщинами, 245 пациентов (42,5%) были идентифицированы как латиноамериканцы, а 387 пациентов (67,1%) имели как минимум 1 фактор риска тяжелого течения COVID-19 (возраст ≥55 лет, ИМТ ≥30, или ≥1 соответствующего сопутствующего заболевания, такого как артериальная гипертензия). Пациенты были рандомизированы и получали исследуемые инфузии в среднем в течение 4 дней после появления симптомов. На момент рандомизации 449 пациентов (77,8%) имели легкие симптомы. В день инфузии наблюдаемое среднее пороговое значение цикла полимеразной цепной реакции (показатель вирусной нагрузки) составляло 23.7 (SD, 7,4), демонстрируя высокую вирусную нагрузку в популяции. Завершили период оценки эффективности (29-й день) 533 пациента (92,4%).

Изменение log вирусной нагрузки от исходного уровня до 11-го дня составило -3,72 для группы 700 мг, -4,08 для группы 2800 мг, -3,49 для группы 7000 мг, -4,37 для группы комбинированной терапии и -3,80 для группы комбинированной терапии. группа плацебо. По сравнению с группой плацебо изменение log вирусной нагрузки по сравнению с исходным уровнем на 11-й день существенно не отличалось ни в одной из групп монотерапии (0,0.09 [95% ДИ, от –0,35 до 0,52], P  = ,69 для группы 700 мг; –0,27 [95% ДИ, от –0,71 до 0,16], P  = 0,21 для группы 2800 мг; и 0,31 [95% ДИ, от –0,13 до 0,76], P  = ,16 для группы 7000 мг), но изменение было статистически значимо другим для группы комбинированной терапии (–0,57 [95% ДИ, от –1,00 до – 0,14], P  = ,01 (рис. 2 и табл. 2).

Среди вторичных показателей результатов различия между каждой группой лечения и группой плацебо были статистически значимыми для 10 из 84 конечных точек. Изменение AUC вирусной нагрузки по сравнению с исходным уровнем на 29-й день существенно не различалось для групп, получавших 700 мг (разница, -6,25 [95% ДИ, -13,21 до 0,71]; P  = ,08) и групп монотерапии 7000 мг (разница , –5,38 [95% ДИ, от –12,36 до 1,61]; P  = ,13), но изменение статистически значимо отличалось для группы с дозой 2800 мг (разница, –9,50 [95% ДИ, от –16,32 до –2,68). ]; P  = ,006) и для группы комбинированного лечения (разница, –17,91 [95% ДИ, –25,91].от 25 до –10,58]; P  < .001). Однако клиренс вируса (определяемый как 2 последовательных отрицательных результата теста на SARS-CoV-2) не различался ни в одной из групп лечения в любой момент времени (таблица 2).

По сравнению с группой плацебо изменение средней общей оценки симптомов от исходного уровня до 11-го дня статистически значимо отличалось в группе монотерапии 700 мг (средняя разница -0,78 [95% ДИ, -1,37 до -0,20]; P = ,009) и для комбинированной группы (средняя разница, –0,0. 60 [95% ДИ, от –1,18 до –0,03]; P  = ,04), но изменение значимо не отличалось для группы монотерапии 2800 мг (средняя разница, –0,32 [95% ДИ, от –0,91 до 0,26]; P  = ,27) или для группы 7000 мг группа (средняя разница, –0,45 [95% ДИ, от –1,04 до 0,13]; P  = ,13).

По сравнению с группой плацебо изменение улучшения симптомов от исходного уровня до 11-го дня статистически значимо отличалось в группе 700 мг (разница, 16,0% [95% ДИ, 3.от 6% до 28,4%]; P  = ,02) и группе 7000 мг (разница 15,0% [95% ДИ, от 2,6% до 27,4%]; , 1,4% [95% ДИ, от -10,8% до 13,7%]; P  = ,90) и группа комбинированного лечения (разница, 9,8% [95% ДИ, от -2,5% до 22,0%]; P  = .13). По сравнению с группой плацебо изменение разрешения симптомов от исходного уровня до 11-го дня статистически значимо отличалось в группе 700 мг (разница 13,0).7% [95% ДИ, от 1,2% до 26,1%]; P  = ,04), но изменение не было значительным для группы 2800 мг (разница, 3,3% [95% ДИ, от –8,7% до 15,4%]; P  = ,61), группы 7000 мг ( разница, 6,7% [95% ДИ, от -5,6% до 19,1%]; P  = ,30) или комбинированная группа (разница, 9,0% [95% ДИ, от -3,1% до 21,1%]; P = . 16).

Доля пациентов с госпитализацией или обращением в отделение неотложной помощи в связи с COVID-19 на 29-й день составила 1,0% (1 случай/101 пациент) в группе 700 мг, 1.9% (2 события/107 пациентов) в группе 2800 мг, 2,0% (2 события/101 пациент) в группе 7000 мг, 0,9% (1 событие/112 пациентов) в группе комбинированной терапии и 5,8% (9 случаев/112 пациентов) в группе комбинированной терапии. событий/156 пациентов) в группе плацебо. Разница по сравнению с плацебо составила -4,8% (95% ДИ, от -8,9% до -0,6%; P  = ,09) для группы 700 мг, -3,9% (95% ДИ, от -8,4% до 0,6%; P  = .21) для группы 2800 мг, –3,8% (95% ДИ, от –8,3% до –0,8%; P  = .21) для группы 7000 мг и –4,9% (95% ДИ, –8,9% до –0.8%; P  = .049) для комбинированной группы (таблица 2).

Результаты по дополнительным вторичным конечным точкам (включая время до элиминации вируса, исчезновение симптомов и улучшение симптомов) представлены на электронных рисунках 1, 2 и 3 в Приложении 1.

Среди пациентов в возрасте 65 лет и старше или с ИМТ 35 и выше те, кто получал монотерапию бамланивимабом, имели более низкую частоту госпитализаций (2,7% [1/37 пациентов] в группе 700 мг и разница -10.8% [95% ДИ, от –21,4% до –0,1%]; 3,3% [1/30 пациентов] в группе 2800 мг и разница в -10,1% [95% ДИ, от -21,4% до 1,2%]; и 5,9% [2/34 пациентов] в группе 7000 мг и разница -7,6% [95% ДИ, -19,8% до 4,6%]), а также получавших комбинированную терапию (0% [0/31 пациентов ] в группе бамланивимаба и этесевимаба и разница в -13,5% [95% ДИ, от -22,7% до -4,2%]; P  = ,04) по сравнению с теми, кто получал плацебо (13,5% [7/52 пациентов] ; eTable 2 в Приложении 1).Только 1 пациент в исследовании (в группе плацебо) был госпитализирован в отделение интенсивной терапии. Дополнительные апостериорные анализы представлены в eResults и eFigure 4 в Приложении 1.

Общая оценка симптомов AUC от исходного уровня до 11-го дня была оценена в исследовательском анализе. По сравнению с плацебо разница в среднем изменении общей оценки симптомов AUC от исходного уровня до 11-го дня составила –8,28 (95% ДИ, от –14,04 до –2,53; P  = ,005) для группы 700 мг, –6.59 (95% ДИ, от –12,46 до –0,72; P  = ,03) для группы 2800 мг, –8,09 (95% ДИ, от –14,05 до –2,13; P  = ,008) для группы 7000 мг и –8,63 (95% ДИ, от –14,39 до –2,88; P  = ,003) для группы комбинированной терапии (таблица 2 в Приложении 1).

В предварительном анализе для оценки способности бамланивимаба и этесевимаба снижать уровни устойчивых к лечению вариантов бамланивимаба частота этих вариантов в исходных выборках в когортах исследуемой популяции была низкой (0,4% [2/523 пациента]) и аналогична глобальной распространенности этих вариантов.

Предполагаемые резистентные к лечению варианты бамланивимаба были обнаружены у 7,1% пациентов (7/98) в группе 700 мг, у 9,8% пациентов (10/102) в группе 2800 мг, у 11,3% пациентов (11 /97) в группе 7000 мг, у 1% пациентов (1/102) в группе комбинации бамланивимаба и этесевимаба и у 4,8% пациентов (7/145) в группе плацебо (таблица 2 в Приложении 1). У пациента с появившимся на фоне лечения бамланивимаб-резистентным вариантом в комбинированной группе был один образец с шиповидным вариантом S494P на 11-й день с аллельной долей 0.198 и вирусная нагрузка 3,64 (порог цикла N1 примерно 32). Этот вариант был временным по своей природе и не обнаруживался в последующих образцах до 25-го дня исследования. В группах монотерапии бамланивимабом была более высокая частота пациентов, у которых вариант был обнаружен более чем в 1 момент времени в течение вирусного периода (4,1% для 700 пациентов). мг, 5,9% для группы 2800 мг и 7,2% для группы 7000 мг), чем группа плацебо или группа комбинации бамланивимаба и этесевимаба (обе 0%).

Серьезные нежелательные явления, не связанные с инфекцией SARS-CoV-2 или расцененные исследователем как связанные с исследуемым препаратом, наблюдались у 0% (0/309) пациентов в группах монотерапии бамланивимабом, у 0.9% (1/112) пациентов в группе комбинации бамланивимаба и этесевимаба и 0,6% (1/156) пациентов в группе плацебо (таблица 3). Серьезным побочным эффектом, наблюдавшимся в группе комбинированного лечения, была инфекция мочевыводящих путей, которая не была сочтена связанной с исследуемым препаратом. Серьезным побочным эффектом, наблюдаемым в группе плацебо, была боль в верхней части живота, которая не была связана с исследуемым препаратом.

Наиболее частыми нежелательными явлениями были тошнота (3,0% в группе 700 мг, 3,0% в группе 700 мг, 3,0%).7% в группе 2800 мг, 5,0% в группе 7000 мг, 3,6% в группе комбинированной терапии и 3,8% в группе плацебо) и диарея (1,0%, 1,9%, 5,9%, 0,9% и 4,5% , соответственно). Немедленные реакции гиперчувствительности, которые могли быть связаны с инфузией, были зарегистрированы у 9 пациентов (6 в группах монотерапии бамланивимабом, 2 в группе бамланивимаба и этесевимаба и 1 в группе плацебо). Большинство реакций возникали во время инфузии и были зарегистрированы как легкие по степени тяжести и не зависящие от дозы.Не было никаких изменений показателей жизнедеятельности, а симптомы включали зуд, гиперемию, сыпь и отек лица. Инфузии были завершены во всех случаях.

В этом клиническом исследовании фазы 2/3, в котором оценивались эффективность и побочные эффекты монотерапии бамланивимабом и комбинированной терапии бамланивимабом и этесевимабом у амбулаторных пациентов с недавно диагностированным COVID-19 легкой или средней степени тяжести, первичная конечная точка, среднее изменение log вирусной нагрузки по сравнению с исходным уровнем на 11-й день существенно не отличалась в группах монотерапии бамланивимабом по сравнению с группой плацебо, но значительно отличалась в группе комбинированной терапии бамланивимабом и этесевимабом по сравнению с группой плацебо.

Среди вторичных результатов не было устойчивых различий между группами монотерапии или группой комбинированной терапии по сравнению с плацебо для других показателей вирусной нагрузки или баллов клинических симптомов. Доля пациентов с госпитализацией или обращениями в отделения неотложной помощи, связанными с COVID-19, была численно ниже в группах монотерапии и группе комбинированной терапии по сравнению с группой плацебо, но разница была значимой только для группы комбинированной терапии. Необходимо дополнительное исследование, чтобы понять, будет ли большее снижение вирусной нагрузки, продемонстрированное комбинированной терапией, в конечном итоге трансформироваться в клиническую пользу по сравнению с монотерапией.

В соответствии с данными литературы, 16 -19 апостериорный анализ показал, что частота госпитализаций была выше у получавших плацебо пациентов с сопутствующими заболеваниями пожилого возраста (≥65 лет) или патологическим ожирением (ИМТ ≥35) (13,5% ), хотя госпитализаций в этой подгруппе высокого риска в группе комбинированной терапии не наблюдалось.Эти предварительные данные являются гипотезой и указывают на необходимость дальнейшего изучения, чтобы определить, следует ли пациентам с этими факторами риска отдавать предпочтение этому конкретному лечению.

При предварительном анализе продолжающегося секвенирования вируса во всех группах лечения, включая плацебо, наблюдались предполагаемые резистентные к бамланивимабу варианты. Несмотря на то, что в группе комбинированной терапии наблюдалось наибольшее снижение вирусной нагрузки, все группы монотерапии показали сопоставимые с группой комбинированной терапии показатели по нескольким клиническим конечным точкам (например, по среднему общему баллу симптомов и частоте госпитализаций).Поэтому клиническое значение резистентных вариантов остается неясным.

В настоящее время только ремдесивир одобрен Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США для лечения тяжелобольных пациентов с COVID-19, хотя кортикостероиды обычно считаются средством выбора в этой популяции, а барицитиниб недавно получил разрешение на экстренное использование. Реконвалесцентная плазма COVID-19 доступна для использования у госпитализированных пациентов после получения разрешения на использование в экстренных случаях; хотя эффективность окончательно не установлена, и он все еще считается экспериментальным. 7 ,20 Недавно доза 700 мг бамланивимаба была разрешена для экстренного применения в США и Канаде для амбулаторного лечения пациентов с COVID-19 легкой и средней степени тяжести. Дополнительные исследования, в том числе продолжающиеся последующие части этого исследования у пациентов с высоким риском, необходимы для полного выяснения клинической пользы терапевтических моноклональных антител против COVID-19.

Это исследование имело несколько ограничений. Во-первых, исследование изначально планировалось как исследование безопасности и биомаркеров.

Во-вторых, популяция пациентов была небольшой, что затрудняло выявление клинически значимых различий между группами лечения.

В-третьих, для этого исследования была выбрана только 1 комбинированная доза. Поскольку противовирусная активность монотерапии этесевимабом или различных комбинированных доз не исследовалась, трудно определить, было ли большее снижение вирусной нагрузки, наблюдаемое в группе комбинированной терапии, результатом аддитивных или синергических эффектов по сравнению с дифференциальной эффективностью этесевимаба.

В-четвертых, первичная конечная точка на 11-й день могла быть слишком поздней в иммунном ответе для оптимального выявления эффектов лечения. Все пациенты, включая тех, кто получал плацебо, продемонстрировали значительное снижение вирусной нагрузки к 11-му дню. Более ранний момент времени, например, 3-й или 7-й день, возможно, был бы более подходящим для измерения вирусной нагрузки.

В-пятых, полный генотипический и фенотипический анализ испытания все еще продолжается, и представленные здесь данные об устойчивости ограничены последовательностями образцов, которые были доступны на момент проведения этого анализа.

Среди пациентов, не госпитализированных с COVID-19 легкой и средней степени тяжести, лечение бамланивимабом и этесевимабом по сравнению с плацебо было связано со статистически значимым снижением вирусной нагрузки SARS-CoV-2 на 11-й день; при монотерапии бамланивимабом не наблюдалось существенной разницы в снижении вирусной нагрузки. Дальнейшие текущие клинические испытания будут сосредоточены на оценке клинической пользы антиспайковых нейтрализующих антител у пациентов с COVID-19 в качестве основной конечной точки.

Автор, ответственный за переписку: Дэниел М. Сковронски, доктор медицинских наук, Eli Lilly and Company, 893 Delaware St, Indianapolis, IN 46225 ([email protected]).

Принято для публикации: 8 января, 2021.

Опубликовано

Опубликовано в Интернете: 21 января 2021. DOI: 10.1001 / JAMA.2021.0202

Автор Взношеный автор: DRS Gottlieb и Niroula имели полный доступ ко всем данных в исследовании и взять на себя ответственность за целостность данных и точность анализа данных.Доктора Готтлиб и Нирула внесли равный вклад и являются соавторами.

Концепция и дизайн: Нирула, Хун, Адамс, Ван Наарден, Кастер, Дюранте, Сабо, Клекотка, Шен, Сковронский.

Сбор, анализ или интерпретация данных: Готлиб, Нирула, Чен, Бошиа, Хеллер, Моррис, Хун, Кардона, Мохерла, Стосор, Шава, Кумар, Адамс, Ван Наарден, Кастер, Дюранте, Окли, Шаде, Хольцер, Эберт, Хиггс, Каллевард, Патель, Клекотка, Шен, Сковронский.

Составление рукописи: Готлиб, Нирула, Адамс, Окли, Хольцер, Сабо, Патель, Клекотка, Шен, Сковронский.

Критический пересмотр рукописи на предмет важного интеллектуального содержания: Готлиб, Нирула, Чен, Бошиа, Хеллер, Моррис, Хун, Кардона, Мохерла, Стосор, Шава, Кумар, Адамс, Ван Наарден, Кастер, Дюранте, Окли, Шаде , Хольцер, Эберт, Хиггс, Каллевард, Сабо, Патель, Клекотка, Шен, Сковронский.

Статистический анализ: Кардона, Адамс, Дюранте, Хиггс, Шен.

Получено финансирование: Сабо.

Административная, техническая или материальная поддержка: Готтлиб, Моррис, Хун, Мохерла, Кумар, Адамс, Окли, Шаде, Эберт, Каллевард, Сабо, Патель, Клекотка.

Надзор: Готлиб, Нирула, Хун, Адамс, Ван Наарден, Кастер, Сабо, Клекотка, Шен, Сковронский.

Раскрытие информации о конфликте интересов: Д-р Готтлиб сообщил о получении личных гонораров и нефинансовой поддержки (лекарства для другого исследования) от Gilead Sciences; и работа в консультативном совете Sentinel. Д-р Нирула и Адамс, г-н Ван Наарден, д-р Кастер, г-н Дюранте и д-р Окли, Шаде, Хольцер, Эберт, Хиггс, Каллевард, Сабо, Патель, Клекотка, Шен и Сковронски являются сотрудниками и акционерами Eli Lilly and Company. Д-р Чен сообщил, что получал гонорары за консультации от Eli Lilly and Company. Доктор Бошиа сообщил, что получает гонорары за работу в бюро докладчиков GlaxoSmithKline. Д-р Хун сообщил о получении грантов и личных гонораров от компаний Gilead, Viiv и Janssen; получение грантов от Proteus и Bristol-Myers Squibb; и получение личных гонораров от TheraTechnologies.Д-р Кумар сообщил о получении грантов и гонораров за консультации от GlaxoSmithKline, Amgen, TheraTechnologies, Merck и Gilead Sciences; и владеет акциями GlaxoSmithKline, Johnson & Johnson, Merck, Gilead Sciences и Pfizer. Других раскрытий не поступало.

Финансирование/поддержка: Это исследование спонсировалось и финансировалось компанией Eli Lilly and Company.

Роль спонсора/спонсора: Eli Lilly and Company отвечала за дизайн клинического испытания; сбор, управление, анализ и интерпретация данных; подготовка, рецензирование и утверждение рукописи. Eli Lilly and Company не имела права накладывать вето на публикацию или контролировать решение о том, в какой журнал подавать статью. Все окончательные решения по содержанию принимались авторами.

Заявление о совместном использовании данных: См. Приложение 3.

Дополнительные материалы: Мы благодарим Дэвида Макилвейна, доктора философии, медицинского писателя и сотрудника Eli Lilly and Company за поддержку в написании и редактировании. Имена тех, кто помогал в этой программе, включая следователей и вспомогательный персонал, перечислены в Приложении 1.Кроме того, мы благодарим пациентов и сеть медсестер, занимающихся исследованиями здоровья в мобильных домах, чей вклад был жизненно важен для этого проекта.

Дополнительная информация: Бамланивимаб появился в результате сотрудничества между Eli Lilly and Company и AbCellera Biologics для создания терапии антителами для профилактики и лечения COVID-19. Eli Lilly and Company разработала антитело после того, как оно было обнаружено AbCellera Biologics и учеными из Национального института аллергии и исследовательского центра вакцин против инфекционных заболеваний. Этесевимаб появился в результате сотрудничества компаний Eli Lilly and Company, Junshi Biosciences и Института микробиологии Китайской академии наук.

7.Ли Л, Чжан В, Ху Й, и другие. Влияние терапии реконвалесцентной плазмой на время до клинического улучшения у пациентов с тяжелым и опасным для жизни COVID-19: рандомизированное клиническое исследование.  ДЖАМА . 2020;324(5):460-470. Опубликованное исправление появляется в JAMA .2020;324(5):519. doi:10.1001/jama.2020.10044PubMedGoogle ScholarCrossref 9.Chen П, Нирула А, Хеллер Б, и другие; для исследователей BLAZE-1. Нейтрализующее антитело LY-CoV555 к SARS-CoV-2 у амбулаторных пациентов с Covid-19. N Engl J Med . Опубликовано в Интернете 28 октября 2020 г. doi: 10.1056 / NEJMoa2029849 Google Scholar13.Jones BE, Браун-Аугсбургер PL, Корбетт КС, и другие. LY-CoV555, быстро выделяемое мощное нейтрализующее антитело, обеспечивает защиту в модели инфекции SARS-CoV-2 на приматах, отличных от человека.  bioRxiv . Опубликовано в Интернете 9 октября 2020 г. doi: 10.1101/2020.09.30.318972 Google Scholar17.Garg С, Ким Л, Уитакер М, и другие. Показатели госпитализации и характеристики пациентов, госпитализированных с лабораторно подтвержденным коронавирусным заболеванием, 2019 г. — COVID-NET, 14 штатов, 1–30 марта 2020 г.  MMWR Morb Mortal Wkly Rep . 2020;69:458-464.Google ScholarCrossref 18.Petrilli СМ, Джонс СА, Ян Дж, и другие. Факторы, связанные с госпитализацией и критическим заболеванием среди 5279 человек с коронавирусной болезнью в 2019 году в Нью-Йорке: проспективное когортное исследование.  BMJ . 2020;369:м1966. doi:10.1136/bmj.m1966PubMedGoogle ScholarCrossref 19.Ko JY, Дэниэлсон МЛ, Город М, и другие; Группа наблюдения COVID-NET. Факторы риска госпитализации, связанной с COVID-19: сеть эпиднадзора за госпитализацией, связанной с COVID-19, и система эпиднадзора за поведенческими факторами риска.  Клин Infect Dis . Опубликовано в Интернете 18 сентября 2020 г. doi: 10.1093 / cid / ciaa1419 PubMedGoogle Scholar

19.2C: Генный поток и мутация

  1. Последнее обновление
  2. Сохранить как PDF
  1. Ключевые моменты
  2. Ключевые термины
  3. Поток генов
  4. Мутация

Генетическая изменчивость популяции изменяется по мере того, как особи мигрируют в популяцию или из нее, а также когда мутации приводят к появлению новых аллелей.

Цели обучения

  • Объяснить, как поток генов и мутации могут влиять на частоты аллелей в популяции

Ключевые моменты

  • Популяции растений испытывают поток генов, распространяя пыльцу на большие расстояния.
  • Животные испытывают поток генов, когда особи покидают семейную группу или стадо, чтобы присоединиться к другим популяциям.
  • Поток особей в популяцию и из нее вводит новые аллели и увеличивает генетическую изменчивость в этой популяции.
  • Мутации — это изменения в ДНК организма, которые создают разнообразие в популяции за счет появления новых аллелей.
  • Некоторые мутации вредны и быстро устраняются из популяции путем естественного отбора; вредные мутации мешают организмам достигать половой зрелости и размножаться.
  • Другие мутации полезны и могут увеличиваться в популяции, если они помогают организмам достичь половой зрелости и размножаться.

Ключевые термины

  • поток генов : перенос аллелей или генов из одной популяции в другую
  • мутация : любое наследуемое изменение последовательности пар оснований генетического материала

Генный поток

Важной эволюционной силой является поток генов: поток аллелей в популяции и из нее из-за миграции особей или гамет.В то время как некоторые популяции довольно стабильны, другие подвержены большему движению и колебаниям. Многие растения, например, посылают свою пыльцу ветром, насекомыми или птицами для опыления других популяций того же вида на некотором расстоянии. Даже популяция, которая изначально может казаться стабильной, например, львиный прайд, может получить новые генетические вариации, поскольку развивающиеся самцы покидают своих матерей, чтобы сформировать новые прайды с генетически неродственными самками. Этот переменный поток особей в группу и из группы не только изменяет генную структуру популяции, но также может привносить новые генетические вариации в популяции в разных геологических местах и ​​средах обитания.

Рисунок \(\PageIndex{1}\): Генный поток : Генный поток может возникнуть, когда человек путешествует из одного географического местоположения в другое.

Поддерживаемый поток генов между двумя популяциями может также привести к объединению двух генофондов, уменьшая генетическую изменчивость между двумя группами. Поток генов сильно препятствует видообразованию, рекомбинируя генофонды групп и, таким образом, восстанавливая развивающиеся различия в генетической изменчивости, которые привели бы к полному видообразованию и созданию дочерних видов.

Например, если какая-то трава растет по обеим сторонам шоссе, пыльца, скорее всего, будет переноситься с одной стороны на другую и наоборот. Если эта пыльца способна оплодотворить растение, на котором она окажется, и произвести жизнеспособное потомство, то аллели в пыльце эффективно связали популяцию на одной стороне шоссе с другой.

Мутация

Мутации — это изменения в ДНК организма, которые являются важной движущей силой разнообразия популяций.Виды эволюционируют из-за накопления мутаций, происходящих с течением времени. Появление новых мутаций является наиболее распространенным способом введения новой генотипической и фенотипической изменчивости. Некоторые мутации являются неблагоприятными или вредными и быстро устраняются из популяции путем естественного отбора. Другие приносят пользу и будут распространяться среди населения. Является ли мутация полезной или вредной, определяется тем, помогает ли она организму дожить до половой зрелости и размножаться. Некоторые мутации не влияют на организм и могут сохраняться в геноме, не подвергаясь воздействию естественного отбора, в то время как другие могут оказывать сильное влияние на ген и результирующий фенотип.

Рисунок \(\PageIndex{1}\): Мутация садовой розы : Мутация привела к тому, что эта садовая моховая роза дала цветы разных цветов. Эта мутация ввела в популяцию новый аллель, который увеличивает генетическую изменчивость и может передаваться следующему поколению. .

Author: alexxlab

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.