Учёные выяснили, как место обитания влияет на ДНК

---

Читайте также:
Собственнику выдано уже третье предписание об устранении нарушений, но ситуация на опасном замусоренном участке на Зелёной, 26 в Великом Новгороде не меняется месяцами (17.11.2024).

---

Сигнатура, записанная в геномной ДНК, долгое время ассоциировалась с происхождением, а не с географическим положением. Однако недавнее исследование с использованием искусственного интеллекта, проведённое специалистами из Университета Вестерн, опубликованное в журнале Scientific Reports, предоставляет доказательства того, что проживание в условиях экстремальных температур оставляет различимый след в геномах микробных экстремофилов.

С использованием машинного обучения междисциплинарная команда исследователей под руководством профессора биологии Кэтлин Хилл и профессора компьютерных наук Лилы Кари из Университета Вестерн обнаружила, что геномные сигнатуры микробных экстремофилов, живущих в сходных экстремальных условиях, схожи, несмотря на то, что они принадлежат к двум разным доменам Древа Жизни, а именно, Бактериям и Археям.

Это противоречит традиционному мнению о том, что всеобъемлющие геномные сигнатуры несут информацию только о наименовании, описании и классификации организмов, сказала Хилл, эксперт по мутациям генов, генетике популяций и эволюции геномов.

Экстремофилы обитают в чрезвычайно суровых условиях, таких как вулканы, глубокие морские желоба и полярные регионы, все характеризующиеся экстремальными условиями (высокая температура, радиация, давление или кислотность), которые представляли бы угрозу существованию большинства других организмов. Например, Pyrococcus furiosus — это архей (одноклеточный организм), впервые обнаруженный на вулканическом источнике в Италии, где температура достигала 100 градусов Цельсия, в то время как Chryseobacterium greenlandensis — это бактерия, выжившая 120 000 лет в леднике на Гренландии.

Для исследования учёные использовали надзорное и ненадзорное машинное обучение для анализа геномных сигнатур. Надзорный алгоритм искусственного интеллекта был обучен на последовательностях ДНК с таксономическими метками (бактерии или археи). Он научился распознавать геномные паттерны, характеризующие таксономию, и был способен предсказывать таксономию неизвестных последовательностей ДНК с высокой точностью.

Удивительно, когда этот же алгоритм обучали с использованием тех же последовательностей ДНК, помеченных типом окружающей среды, в которой жили организмы (жарко или очень холодно), алгоритм научился определять некоторые геномные паттерны, связанные с типом окружающей среды. Более того, он мог предсказывать, средне-высокой точностью, из какой крайней среды происходит неизвестная последовательность ДНК.

Последовательности ДНК были предоставлены ненадзорному алгоритму искусственного интеллекта, который ничего не знал ни о их таксономии, ни о среде обитания, и ему задали простой вопрос: "Смотря на эти последовательности ДНК, какие из них вам кажутся более похожими?"

Этот слепой алгоритм искусственного интеллекта успешно сформировал группы подобных последовательностей, и каждая группа содержала последовательности со схожими геномными паттернами. Удивительно, некоторые из образовавшихся групп включали в себя как последовательности бактерий, так и архей, несмотря на то, что бактерии и археи таксономически менее похожи друг на друга, чем медведь на гриб.

При ближайшем рассмотрении эти странные союзники в группе оказались обитателями одной и той же экстремальной среды, сказала Кари. Это означает, что сигнал окружающей среды существует в самой структуре ДНК экстремофилов, и в некоторых случаях этот сигнал окружающей среды перекрывает сигнал биологической родственности.

Выявление сигнала окружающей среды в геномной сигнатуре экстремофилов имеет замечательные последствия, например, для будущего исследования космоса.