分子系統(tǒng)發(fā)育分析的生物信息學(xué)方法

□郭一冉

(襄陽市第五中學(xué)湖北襄陽441057)

分子系統(tǒng)發(fā)育分析的生物信息學(xué)方法

□郭一冉

(襄陽市第五中學(xué)湖北襄陽441057)

處于信息時代，計(jì)算機(jī)技術(shù)滲入到生物學(xué)研究中，研究人員開始從分子水平對生物進(jìn)化進(jìn)行研究，并運(yùn)用計(jì)算的方法針對為生命起源的研究探索出新的思路。多年來，從分子的層面對物種的系統(tǒng)發(fā)育進(jìn)行研究取得了一定的成果。本論文針對分子系統(tǒng)發(fā)育分析的生物信息學(xué)方法進(jìn)行研究。

物種進(jìn)化；分子系統(tǒng)發(fā)育；計(jì)算機(jī)技術(shù)；生物信息學(xué)

生命的進(jìn)化是漫長的。史學(xué)界針對物種的進(jìn)化史進(jìn)行研究，都試圖從生物化石中尋找物種進(jìn)化的證據(jù)，但畢竟化石數(shù)量有限，而且通過這種方式所獲得的進(jìn)化信息是零散的。所以，要對生物的進(jìn)化史以及生物之間的進(jìn)化關(guān)系充分掌握，目前的學(xué)術(shù)界會普遍采用解剖學(xué)、發(fā)育學(xué)的相關(guān)理論進(jìn)行研究。但是，這些研究方法都不同程度地存在著依賴性，這就必然會導(dǎo)致研究中存在著局限性。生物的結(jié)構(gòu)相似，但是，進(jìn)化的途徑并不完全相同。比如，魚類和脊椎動物的眼睛所發(fā)揮的功能是相同的，但是，進(jìn)化的途徑卻是完全不同的。隨著分子生物學(xué)的發(fā)展，對物種進(jìn)化的研究就可以從生物分子的層面展開，以獲得更為準(zhǔn)確的物種進(jìn)化信息。

1 物種進(jìn)化研究中分子系統(tǒng)發(fā)育分析所發(fā)揮的作用

系統(tǒng)發(fā)育學(xué)又被稱為“系統(tǒng)發(fā)生學(xué)”，主要的研究內(nèi)容是物種形成的歷史和進(jìn)化的歷史，而且還針對物種在進(jìn)化過程中相互之間所存在的關(guān)系進(jìn)行研究。在生物信息學(xué)研究領(lǐng)域中，系統(tǒng)發(fā)育學(xué)是重要的分支。在對物種進(jìn)化進(jìn)行研究的過程中，從系統(tǒng)發(fā)育學(xué)的角度進(jìn)行研究，可以對物種的進(jìn)化史更好地掌握，基于此而對生命的起源進(jìn)行探索，包括物種的變異、物種的差異、物種的基因功能以及從生態(tài)學(xué)的角度對微生物的研究等等。

隨著生物學(xué)的研究進(jìn)入到分子層面，基因技術(shù)開始融入到生物進(jìn)化史研究中。特別是基因測序技術(shù)的發(fā)展，諸如RNA、DNA以及蛋白質(zhì)等等的生物序列逐漸積累起來，這就使得生物進(jìn)化史研究進(jìn)入到分析層面。在很多生物學(xué)專家看來，在生物分子中就可以獲得物種進(jìn)化的信息，而且相比較于從生物化石獲取信息要容易得多[1]。所以，生物研究領(lǐng)域?qū)τ谖锓N的進(jìn)化進(jìn)行研究，多會從分析層面展開。

隨著學(xué)界對物種發(fā)育的研究采用生物信息學(xué)的方法，能夠涉及到的研究學(xué)科越來越多，除了計(jì)算機(jī)技術(shù)和生物學(xué)之外，包括數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等等都被用于研究中，從分子的層面對生物進(jìn)化史研究水平逐漸提高，而且在研究方法上不斷實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新。

2 分子層面的物種進(jìn)化信息

2.1 單條生物序列中所含有的進(jìn)化信息

如果生物的基因或者蛋白質(zhì)均為同源的，當(dāng)從一條序列向另一條序列進(jìn)化的時候，對于進(jìn)化的概率進(jìn)行計(jì)算，就需要通過變異的次數(shù)對物種進(jìn)化的距離進(jìn)行衡量?？坍媶螚l序列的分子進(jìn)化的過程中所產(chǎn)生的信息，就是計(jì)算局部位點(diǎn)上所存在的堿基變異情況或者是氨基酸殘基上所存在的變異情況，所有的進(jìn)化事件，包括進(jìn)化信息的插入、進(jìn)化信息的刪除以及進(jìn)化信息的轉(zhuǎn)化等等，都會詳細(xì)記錄下來。

在提取進(jìn)化信息的時候，從單基因水平進(jìn)行提取，就是將能夠?qū)ξ锓N進(jìn)化情況有所反映的基因提取出來，通過比較不同物種之間的基因而獲得兩條基因序列所存在的不同之處。不同物種的基因序列差異越小，就意味著物種之間所存在的進(jìn)化距離就越近。

2.2 多條生物序列中所含有的進(jìn)化信息

對于多條生物序列中所含有的進(jìn)化信息進(jìn)行研究，主要采用兩種方法。其一，在系統(tǒng)發(fā)育樹的構(gòu)建上采用單序列信息，用于表示物種系統(tǒng)；其二，采用比對的算法從多條生物序列的角度對同源基因進(jìn)行比對，之后串聯(lián)所獲得的結(jié)果。根據(jù)所獲得的比對結(jié)果將系統(tǒng)發(fā)育樹進(jìn)行重新構(gòu)建[2]。同源基因被找出來之后，就將這些基因信息充分利用起來，并對這些信息進(jìn)行分類。

比如，對神經(jīng)嵴細(xì)胞采用生物信息學(xué)的方法對基因差異進(jìn)行分析，可以利用DAVID數(shù)據(jù)庫對與基因有關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行富集，并根據(jù)需要予以分類。DAVID數(shù)據(jù)庫可以對500個基因所發(fā)生的改變情況進(jìn)行生物信息學(xué)分析，具體操作：打開DAVID網(wǎng)頁進(jìn)入到指定的數(shù)據(jù)庫中，將發(fā)生改變的神經(jīng)嵴細(xì)胞基因提取出來，從原有的表格中復(fù)制到具有統(tǒng)計(jì)功能的基因輸入框中。數(shù)據(jù)提交完畢后，選擇“Start Analysis”并點(diǎn)擊，就可以對這500個基因進(jìn)行生物信息學(xué)分析了。（下圖：神經(jīng)嵴細(xì)胞分化）

3 采用系統(tǒng)發(fā)育樹針對物種進(jìn)化關(guān)系進(jìn)行研究

3.1 建立在字符序列基礎(chǔ)上而采用的系統(tǒng)發(fā)育樹算法

建立在字符序列基礎(chǔ)上而采用的系統(tǒng)發(fā)育樹算法是將可以發(fā)揮各種功能的樹搜索出來，選擇對給定序列能夠給予很好的解釋的樹，用以對物種的系統(tǒng)發(fā)育進(jìn)行研究。

3.1.1 最大簡約法。最大簡約法以通過最小的改變對物種群體之間所存在的差異進(jìn)行觀察。在對發(fā)育樹的選擇上，要選擇進(jìn)化次數(shù)最小的那棵樹而對物種進(jìn)化關(guān)系進(jìn)行研究。多年來，采用這種方式對生物的進(jìn)化情況進(jìn)行研究，隨著物種數(shù)量的增多，這種方法由于沒有對樹中的分支進(jìn)行掌握，導(dǎo)致物種進(jìn)化的距離無法明確地反映出來。

神經(jīng)嵴細(xì)胞分化

3.1.2 最大似然法。最大似然法所采用的是進(jìn)化模型，通過將模式數(shù)據(jù)與真實(shí)的數(shù)據(jù)信息之間對比，統(tǒng)計(jì)相似程度。最大似然法的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)效果良好，其不僅對物種進(jìn)化的距離充分考慮，還對距離的相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行了刻畫。但是，采用這種方法需要對發(fā)育樹分支的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行研究，計(jì)算過程非常復(fù)雜。如果物種的數(shù)量大，采用這種方法很顯然是不適宜的。

3.1.3 貝葉斯推斷法。貝葉斯推斷法是基于最大后驗(yàn)概率原理，通過所掌握的先驗(yàn)知識對后驗(yàn)的分布情況進(jìn)行求解。要求所選擇的發(fā)育樹為最大后驗(yàn)概率，對發(fā)育樹為真的概率進(jìn)行分析，并采用貝葉斯法進(jìn)行推斷。這種方法被廣泛地應(yīng)用。但是，在推斷的過程中，需要對先驗(yàn)概率進(jìn)行估計(jì)，還要對各種參數(shù)進(jìn)行集成，所以，在計(jì)算的時候需要消耗大量的時間，所以，貝葉斯推斷法存在著局限性。

3.2 基于物種進(jìn)化距離的系統(tǒng)發(fā)育樹算法

基于物種進(jìn)化距離的系統(tǒng)發(fā)育樹算法中，較為經(jīng)典的是兩種算法，即，UPJMA法和鄰接法。其中的鄰接法屬于是合并算法，雖然這種算法并不能將計(jì)算結(jié)果精確到最小進(jìn)化樹，但是可以獲得近似的數(shù)值，不僅計(jì)算的速度快，而且具有較高的準(zhǔn)確率?；谖锓N進(jìn)化距離而采用鄰接法，可以使得計(jì)算的過程和所獲得的結(jié)果更容易被理解，與常規(guī)的字符序列方法相比，不僅計(jì)算的速度上存在著優(yōu)勢，而且還可以將物種距離的矩陣計(jì)算出來，之后就能夠采用聚類算法將物種的發(fā)育樹構(gòu)建起來。

結(jié)束語

隨著信息技術(shù)的發(fā)展，計(jì)算機(jī)技術(shù)逐漸滲入到生物進(jìn)化史研究中。計(jì)算機(jī)具有很強(qiáng)的數(shù)據(jù)處理能力，在對生物進(jìn)化相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的時候，不僅數(shù)據(jù)處理能力提高了，而且數(shù)據(jù)處理成本有所降低。所以，采用生物信息學(xué)方法對分析系統(tǒng)發(fā)育系統(tǒng)進(jìn)行分析非常必要。

[1]詹永勤,余敏,楊長平.關(guān)于中美生物信息學(xué)研究現(xiàn)狀的研究[J].西南農(nóng)業(yè)學(xué)報,2013（02）：789—794.

[2]盧境婷,王旭東,代杰文,等.顱神經(jīng)嵴細(xì)胞的遷移及特性[J].中華口腔醫(yī)學(xué)研究雜志,2011,5(06)：58—61.

1004-7026（2016）12-0103-02

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10.16675/j.cnki.cn14-1065/f.2016.12.078