معلومة

ما هي الميزة التي حصل عليها "المتبرع" الأولي في نقل الجينات الأفقي عن طريق الاقتران؟


أنا أكافح للتفكير في سبب استمرار نقل الجينات الأفقي بين البكتيريا خلال مسار التطور لأنه بالتأكيد يضع "المتبرع" في وضع غير مؤات؟

على سبيل المثال ، ضع في اعتبارك موقفًا افتراضيًا حيث يوجد نوع واحد فقط من البكتيريا لديه جين لمقاومة مضاد حيوي جديد (تقريبًا) كلي القدرة. عند النمو على هذه الوسيلة ، فإن هذا النوع من البكتيريا ليس لديه أي منافسة بين الأنواع على الموارد التي يحتاجها. ومع ذلك ، إذا مرت على البلازميد الذي يحتوي على الجين المقاوم عن طريق الاقتران إلى أفراد من نوع بكتيري مختلف ، فإنهم أيضًا قادرون على النمو في الوسط ومن المحتمل أن يتنافسوا مع الأنواع الأولى - وبالتالي قد يكون الاقتران ضارًا للغاية بـ بقاء السكان الأصليين.

من الواضح أنني أفتقد شيئًا ما مثل الميزة لديها استمرت ، إذن ما هي الميزة التي تعود على الأنواع المانحة من الاقتران?


قد لا تكتسب البكتيريا المانحة ، التي يُنظر إليها كوحدة ، أي ميزة من مشاركة جيناتها. ومع ذلك ، قد تكتسب الجينات المشتركة ميزة إنجابية كبيرة جدًا من قدرتها على الانتشار إلى سلالات أخرى. إذا كانت بعض الجينات التي يمكن مشاركتها تعمل أيضًا على تعزيز المشاركة ، فقد يتم اختيارها عن طريق التطور.

هذا مثال جيد على المبدأ الأساسي للنظرة الجينية للتطور ، والتي اشتهر بها ريتشارد دوكينز وهو كتابه الجين الأناني: التطور يختار الجينات الجيدة في نشر نفسها. قد يعني هذا ، ولكن ليس من الضروري دائمًا ، مساعدة الكائن الحي الذي يحتوي على الجين على البقاء والتكاثر.


إظهار نقل الجينات الأفقي القائم على البلازميد في المصفوفات البيئية المعقدة: نهج عملي لمراجعة نقدية

درسنا ثلاث طرق لتقييم انتقال البلازميد في المصفوفات البيئية.

يتم إضعاف عزل المتحولين عن طريق الثقافة بسبب مقاومة الخلفية المضادة.

الكشف عن نقل البلازميد عن طريق التألق غير مناسب للعينات البيئية.

تسمح الطرق الجزيئية باكتشاف أحداث نقل البلازميد الناجحة النادرة.

افتراس حقيقيات النوى يعزز ويحد من انتقال البلازميد في المجتمعات الطبيعية.


خلفية

يتم تحقيق إعادة تركيب المادة الجينية التي تؤدي إلى خلق سمات جديدة ومفيدة بوسائل مختلفة في كائنات مختلفة. في بدائيات النوى ومجتمعاتها ، يتم تحقيق ذلك من خلال الاقتران البكتيري ، والتحول الفيروسي ، والتحول. كل هذه العمليات يمكن أن تؤدي إلى نقل أفقي للجينات ، وهو نمط بارز لإعادة التركيب بين الجينومات البكتيرية [1،2،3]. يحدث هذا النقل بين الأنواع شديدة الارتباط والتباعد [4] ، ويمكن أن يضفي سمات جديدة تساعد الميكروبات على التكيف مع مجموعة واسعة من البيئات [5،6،7]. يمكن أن يتضمن نقل الجينات الأفقي جزيئات DNA دائرية أو خطية ، أحادية الجديلة أو مزدوجة الجديلة ، ذاتي التكاثر أم لا [3 ، 8 ، 9 ، 10]. يمكن دمج هذه الجزيئات في جينوم المضيف عن طريق إعادة التركيب القائمة على التماثل أو إعادة التركيب غير المشروع [11] ، والتي قد تتضمن منتجاتها الثانوية ازدواج الجينات [12] والتغيرات الجينية الهيكلية واسعة النطاق [13 ، 14]. إعادة التركيب المتماثل هو أكثر الوسائل شيوعًا للتكامل الجيني للجينات المكتسبة أفقيًا [15]. يتطلب بشكل عام إنزيم RecBCD [16] ، والذي يتم حفظه بشكل كبير بين البكتيريا [17]. على الرغم من أن إعادة التركيب المتماثل قد نشأ كآلية لإصلاح الحمض النووي [18] ، إلا أنه يلعب دورًا مهمًا في التطور التكيفي ، على سبيل المثال عن طريق إدخال أو استبدال مجموعات الجينات التي تسهل التكيف المحلي [19]. في بكتريا قولونية، إعادة التركيب ليست أقل تكرارا من الطفرة التلقائية [20 ، 21 ، 22] ، مما يشير إلى أن إعادة التركيب يساهم بشكل كبير في تطور الجينوم.

يساعد نقل الجينات الأفقي على زيادة التنوع الجيني لمجموعة أو مجتمع ميكروبي عن طريق خلط الجينات في "الجينوم المرن" [23] ، وهو جزء من الجينوم غالبًا ما تكون جيناته خاصة بسلالة متكيفة محليًا. دراسات مقارنة حديثة لعام 2000 بكتريا قولونية تشير الجينومات إلى أن الجينوم المرن قد يشتمل على آلاف العائلات الجينية المختلفة ، مما قد يساعد بكتريا قولونية لاحتلال مجموعة واسعة من المنافذ البيئية [24].

عادةً ما يكون للجينات المنقولة أفقياً وظائف مختلفة عن جينات التدبير المنزلي الأساسية. تُفقد وتُكتسب بسهولة أكبر من الجينات الأساسية [25 ، 26 ، 27] ، ويمكن أن تمنح متلقيها سمات جديدة تسهل التكيف مع البيئة المتغيرة [28 ، 29]. على سبيل المثال ، ساعد النقل الأفقي لمثل هذه الجينات الميكروبات البحرية على التكيف مع مجموعة متنوعة من مصادر الكربون [19 ، 30] ، وساعد البكتيريا على التكيف مع البيئات القاسية [31 ، 32] ، وساعد المجتمعات الميكروبية المعوية أو مسببات الأمراض على التكيف للمضيفات البشرية [33 ، 34]. دراسات مقارنة حديثة لـ 53 بكتريا قولونية أظهرت الجينومات أن 10٪ على الأقل من التكيفات مع البيئات الجديدة قد تكون قد تحققت عن طريق نقل الجينات الأفقي [35].

تأتي معظم الأدلة على نقل الجينات الأفقي الأخير في مجتمعات بدائية النواة من دراسات الجينوم المقارنة أو إعادة بناء النشوء والتطور [36،37،38]. غالبًا ما تركز هذه على الانتقال الأفقي بين الكائنات الحية المتمايزة ظاهريًا من نفس النوع ، مثل السلالات المسببة للأمراض وغير الممرضة [36 ، 39]. يمكن لمثل هذه الدراسات أن تساعد في تحديد الجينات الرئيسية المنقولة أفقياً والتي تمنح سمات جديدة ، لكنها غير حاسمة بشأن فائدة اللياقة الفورية (إن وجدت) لحدث نقل الجينات الأفقي ، والذي قد ينقل جينًا واحدًا أو عددًا قليلاً من الجينات إلى جانب جينات الركاب المتعددة التي قد تفرض تكاليف اللياقة على المضيف [40]. يمكن توفير معلومات اللياقة هذه من خلال تجارب التطور المخبرية [41 ، 42]. ومع ذلك ، هناك عدد قليل من التجارب التي تدرس نقل الجينات الأفقي [43،44،45،46،47،48،49] ، وحتى أقل من ذلك لا يركز على نقل البلازميدات [46،47،48] ولكن على الكروموسومات الجينات [41،42،43]. في إحدى التجارب الأخيرة [43] ، بكتريا قولونية يتكيف K12 مع بيئة أدنى ثابتة من الجلوكوز أثناء إعادة الاندماج مع بكتريا قولونية ب REL606. على الرغم من أن إعادة التركيب منح تنوعًا جينيًا متزايدًا ، إلا أنه لم يحسن النمو بشكل ملحوظ. في تجربة أكثر حداثة ، تم استبدال جينات ترميز البروتين الريبوسومي لـ السالمونيلا تيفيموريوم مع أخصائيي تقويم العظام من بكتيريا eubacteria أو الخميرة أو العتائق الأخرى أدى إلى ضعف اللياقة بسبب التعبير دون الأمثل عن هذه الجينات الأجنبية [44]. ومع ذلك ، بعد 40-250 جيلًا من التطور المختبري ، تحسنت اللياقة البدنية من خلال تضخيم الجينات المصابة. في تجربة ثالثة [45] ، السالمونيلا تحولت مع شظايا DNA الكروموسومات العشوائية من باكتيرويديز الهشة, المتقلبة الرائعة، وأظهرت العاثيات المعوية البشرية انخفاضًا في اللياقة في بيئة الحد الأدنى الثابت للجلوكوز ، مما يشير إلى أن نقل الجينات الأفقي يمكن أن يكون مكلفًا. لم تظهر أي من هاتين التجربتين ميزة مباشرة لنقل الجينات الأفقي التي لوحظت في التجمعات الطبيعية [5 ، 50].

أجرينا هنا تجارب التطور المخبرية التي تهدف إلى معالجة العديد من الأسئلة الأساسية. هل يمكن إثبات مزايا النقل الجيني الأفقي على المقاييس الزمنية القصيرة للتطور المخبري؟ وإذا كان الأمر كذلك ، فما هو الأساس الجيني للتغييرات التكيفية المحددة التي أحدثها النقل الأفقي للجينات في تجارب التطور؟ لمعالجة هذه الأسئلة والأسئلة ذات الصلة ، أجرينا تجربتين تطوريتين تكشفان عن سلالات متلقية للحمض النووي بكتريا قولونية للعديد من سلالات المانحين التي يمكن أن تنقل الحمض النووي إليهم ، والتي تحدد قابلية المتلقي للبقاء على مصدر جديد للكربون والطاقة. في التجربة الأولى ، استخدمنا مصدرًا للكربون يمكن أن ينمو فيه المتبرع ، لكن المتلقي لم يستطع ، مثل أن النقل الأفقي وإعادة التركيب سيكون مطلوبًا لنمو المتلقي. في التجربة الثانية ، استخدمنا مصدرًا كربونيًا لا يمكن أن ينمو فيه أي مانح أو متلقي ، بحيث قد تكون هناك حاجة إلى مزيج من إعادة التركيب والطفرات النقطية لضمان قابلية المتلقي للحياة.

في نهاية تجارب التطور ، قمنا بقياس الأنماط الظاهرية لنمو المجموعات السكانية المتطورة ، وقمنا بتحليل الجينوم الكامل لـ 65 نسخة من هذه المجموعات السكانية. تُظهر ملاحظاتنا أن ميزة نقل الجينات الأفقي تعتمد بشكل حاسم على بيئة النمو ، وبدرجة أقل على سلالة المتبرع. كان نقل الجينات الأفقي هو المحرك الرئيسي للتكيف مع HPA ، في حين أن مجموعة من الطفرات النقطية وأحداث النقل الأفقي قد يسهل التكيف مع حمض الزبد.


3 نتائج

3.1 التحقق من صحة النظام التجريبي - اختبار افتراضات النموذج

يفترض النموذج أن موضع الخلايا يتبع عملية بواسون ، بحيث يكون للمسافات داخل الخلايا وظيفة توزيع تقدمها المعادلة. 1 أعلاه. أظهرت المقارنات مع المسافات التجريبية عدم وجود انحراف كبير عن هذا النموذج (الشكل 1). زادت أعداد الخلايا المحددة تجريبياً ونصف قطر المستعمرة أضعافاً مضاعفة خلال فترة الحضانة 9 ساعات. لم تكن معدلات النمو المحددة ، فضلاً عن معدلات النمو الخاصة بالمستعمرة الشعاعية ، مختلفة بشكل كبير بين سلالات المتبرع والمتلقي (ص& gt0.05) ومتوسط ​​القيم لكل معدل نمو كثوابت نموذجية (الجدول 1).

المسافات بين الخلايا التجريبية (القضبان) ووظائف الكثافة التي تنبأ بها النموذج (الخطوط) لشدة (الخلايا μm −2): 0.06 × 10 −3 (A) ، 0.17 × 10 3 (B) ، 1.92 × 10 3 ( ج) و 1.65 × 10 3 (د). ن= 33 و 49 و 67 و 84 على التوالي. أشارت اختبارات Chi-square إلى أن المسافات التجريبية والنموذجية لم تختلف اختلافًا كبيرًا (ص& GT0.05).

المسافات بين الخلايا التجريبية (القضبان) ووظائف الكثافة التي تنبأ بها النموذج (الخطوط) لشدة (الخلايا μm −2): 0.06 × 10 −3 (A) ، 0.17 × 10 3 (B) ، 1.92 × 10 3 ( ج) و 1.65 × 10 3 (د). ن= 33 و 49 و 67 و 84 على التوالي. أشارت اختبارات Chi-square إلى أن المسافات التجريبية والنموذجية لم تختلف اختلافًا كبيرًا (ص& GT0.05).

تم تقييم تأثير الحركة على توسع المستعمرة والاقتران من خلال مقارنة التغييرات في قطر المستعمرة ونقل البلازميد باستخدام المتألقة P. نظام MON787 والطفرات غير المتحركة لسلالات المتبرع والمتلقي. لم تكن معدلات توسع المستعمرة أو التغييرات في أعداد المتبرعين أو المتلقين أو المتحولون مختلفة بشكل كبير (ص& gt0.05 ، البيانات غير معروضة). لذلك ، تم اعتبار تأثيرات الحركة على أنها ضئيلة في نظامنا التجريبي.

2.3 اختبار النموذج 1: مقارنة تجارب المحاكاة الحاسوبية وتنبؤات النماذج

تم إجراء عمليات محاكاة حاسوبية للمستعمرات البكتيرية النامية على المرشحات لاختبار تنبؤات النموذج بشأن إنشاء اتصال بين المستعمرات (التكتل) والاقتران. التقريب الذي يحدد احتمالية تكتلات ن المستعمرات التي تحدث (مكافئ 2) كانت جيدة عندما كان عدد المستعمرات لكل وحدة مساحة منخفضًا (منخفض λ) ، بحيث كان متوسط ​​حجم الكتلة صغيرًا ، أي أقل من خمسة (الجدول 2). أعطت المحاكاة احتمالًا أكبر للمستعمرات المفردة بسبب المنطقة المحدودة (لا يمكن أن يكون للمستعمرات الموجودة على الحافة جيران على جانب واحد). كان المتوسط ​​النظري لأحجام التكتلات دقيقًا للأحجام المنخفضة λ، ولكن كما λ زيادة متوسط ​​الحجم النظري للكتلة وتفاوتت نتائج المحاكاة. التقريب يعمل بشكل جيد لقيم λ تصل إلى 0.2 ، عندما تكون مساحة الأقراص 60٪ من مساحة السطح. في نظامنا التجريبي ، يتوافق هذا مع لقاح أقل من 1.8 × 10 7 خلية لكل مرشح ، وهو ما كان عليه الحال عمومًا ، باستثناء أعلى مستويات اللقاح في التجارب 1-5 (انظر القسم 3.3).

مقارنة تقديرات حجم الكتلة (أي عدد المستعمرات التي تجتمع في وقت معين) باستخدام النظرية التقريبية للنموذج مقابل تلك التي تم الحصول عليها من خلال تجارب محاكاة الكمبيوتر

كثافة أ (λ) احتمال وجود مستعمرة في كتلة بحجم واحد يعني حجم الكتلة
نظرية محاكاة نظرية محاكاة
0.01 0.882 0.882 1.07 1.07
0.02 0.778 0.780 1.14 1.13
0.05 0.533 0.537 1.39 1.38
0.1 0.285 0.292 2.00 1.94
0.2 0.0810 0.0966 4.51 3.95
0.5 0.00187 0.00821 85.1 74.5
كثافة أ (λ) احتمال وجود مستعمرة في كتلة بحجم واحد يعني حجم الكتلة
نظرية محاكاة نظرية محاكاة
0.01 0.882 0.882 1.07 1.07
0.02 0.778 0.780 1.14 1.13
0.05 0.533 0.537 1.39 1.38
0.1 0.285 0.292 2.00 1.94
0.2 0.0810 0.0966 4.51 3.95
0.5 0.00187 0.00821 85.1 74.5

تستند النتائج إلى مستعمرات افتراضية لنصف قطر الوحدة الموضوعة على مرشح بنصف قطر 150. تستند نتائج المحاكاة إلى 1000 مكرر.

(أ) عدد المستعمرات لكل وحدة مساحة في توزيع بواسون.

مقارنة تقديرات حجم الكتلة (أي عدد المستعمرات التي تجتمع في وقت معين) باستخدام النظرية التقريبية للنموذج مقابل تلك التي تم الحصول عليها من خلال تجارب محاكاة الكمبيوتر

كثافة أ (λ) احتمال وجود مستعمرة في كتلة بحجم واحد يعني حجم الكتلة
نظرية محاكاة نظرية محاكاة
0.01 0.882 0.882 1.07 1.07
0.02 0.778 0.780 1.14 1.13
0.05 0.533 0.537 1.39 1.38
0.1 0.285 0.292 2.00 1.94
0.2 0.0810 0.0966 4.51 3.95
0.5 0.00187 0.00821 85.1 74.5
كثافة أ (λ) احتمال وجود مستعمرة في كتلة بحجم واحد يعني حجم الكتلة
نظرية محاكاة نظرية محاكاة
0.01 0.882 0.882 1.07 1.07
0.02 0.778 0.780 1.14 1.13
0.05 0.533 0.537 1.39 1.38
0.1 0.285 0.292 2.00 1.94
0.2 0.0810 0.0966 4.51 3.95
0.5 0.00187 0.00821 85.1 74.5

تستند النتائج إلى مستعمرات افتراضية لوحدة نصف قطر موضوعة على مرشح بنصف قطر 150. تستند نتائج المحاكاة إلى 1000 مكرر.

(أ) عدد المستعمرات لكل وحدة مساحة في توزيع بواسون.

عندما تم إسقاط افتراض الاقتران الفوري ، اتفقت التنبؤات من النموذج الرياضي مع نتائج تجارب محاكاة الكمبيوتر عندما كانت الكثافة منخفضة جدًا (λ& lt0.1) ، وأعطت نتائج مماثلة من الناحية النوعية مع λ بين 0.1 و 0.2. متي λ= 0.2 العدد المتوقع من المتحولون المتقاربون المبالغة في تقدير نتائج المحاكاة بحوالي 15٪.

3.3 اختبار النموذج 2: الاختبار التجريبي المخبري لتنبؤات النموذج

تم الحصول على تنبؤات نموذجية للمتبرعين النهائيين والمتلقين والمتحولين من أجل اختلاف أحجام لقاح المتبرع والمتلقي وتركيز المغذيات الأولية ، باستخدام قيم معلمات النموذج الواردة في الجدول 1. قمنا باختبار هذه التنبؤات مقابل أرقام المتبرعين النهائيين والمستلمين والمتحولين في النظام التجريبي ، على مجموعة من تركيزات اللقاح (الأشكال 2-4). تمت مضاعفة كل مجموعة من الشروط ثلاث مرات ويتم تقديم القيم كوسائل من ثلاث نسخ مع فواصل ثقة 95٪ مرتبطة. نستخدم مصطلح "دقيق" للتنبؤات التي تقع ضمن حدود الثقة البالغة 95٪ للبيانات التجريبية. عندما اقتربت أعداد الخلايا المتحولة أو تجاوزت تلك الخاصة بإحدى السلالات الأبوية ، نمت المتحولون المتحولون على الريفامبيسين - أو على الوسائط المكملة بالكاناميسين إلى مستويات تخفي تلك الخاصة بالسلالات الأبوية. عندما كان هذا هو الحال ، لم يتم تقديم أي قيم تجريبية لخلايا المتلقي أو المتبرع بالأرقام ، وللتيسير ، تم حذف القيم المتوقعة ذات الصلة أيضًا من الأرقام.

الأرقام المتوقعة (السابقة) والتجريبية (القديمة) للمتبرعين (D) والمتلقين (R ،) والمتحولين (T) بعد التلقيح بأعداد مماثلة من المتبرعين والمتلقين في سجل النطاق 1.03–7.03 للمتبرعين وتسجيل 1.24-7.24 لـ المتلقين. تم تحضين مرشحات Nuclepore الثلاثية فوق أجار LB ، عند 30 درجة مئوية ، لمدة 9 ساعات. تمثل أشرطة الخطأ 95٪ حدود ثقة للبيانات التجريبية. كان حد الكشف التجريبي هو 1.35 (CFU). تنبؤات نموذجية للاقتران اللحظي (أ) وللاقتران الذي يحدث بعد 2.25 ساعة من التلامس (ب). تظل تنبؤات المانحين دون تغيير ولا يتم عرضها مرة أخرى في اللوحة "ب".

الأرقام المتوقعة (السابقة) والتجريبية (القديمة) للمتبرعين (D) والمتلقين (R ،) والمتحولين (T) بعد التلقيح بأعداد مماثلة من المتبرعين والمتلقين في سجل النطاق 1.03–7.03 للمتبرعين وتسجيل 1.24-7.24 لـ المتلقين. تم تحضين مرشحات Nuclepore الثلاثية فوق أجار LB ، عند 30 درجة مئوية ، لمدة 9 ساعات. تمثل أشرطة الخطأ 95٪ حدود ثقة للبيانات التجريبية. كان حد الكشف التجريبي هو 1.35 (CFU). تنبؤات نموذجية للاقتران اللحظي (أ) وللاقتران الذي يحدث بعد 2.25 ساعة من التلامس (ب). تظل تنبؤات المانحين دون تغيير ولا يتم عرضها مرة أخرى في اللوحة "ب".

تباينت الأرقام النهائية المتوقعة والتجريبية للمتبرعين والمستلمين والمتحولين لأرقام المتبرعين الأولية من سجل 1.77 إلى 7.77 وأرقام المستلمين الأولية ظلت ثابتة عند السجل 1.86 ، مع حدوث الاقتران الفوري (A) أو الاقتران بعد 2.25 ساعة من الاتصال (C) المتبرع الأولي اختلفت الأرقام من سجل 1.32 إلى 7.32 وأرقام المستلمين الأولية ظلت ثابتة عند السجل 5.2 ، مع الاقتران الفوري (B) أو الاقتران الذي يحدث بعد 2.25 ساعة من الاتصال (D). تظل تنبؤات المانحين دون تغيير ولا يتم تقديمها مرة أخرى في اللوحات B و D. الرموز وأشرطة الخطأ والتفاصيل التجريبية كما هو موضح في الشكل 2.

تباينت الأرقام النهائية المتوقعة والتجريبية للمتبرعين والمستلمين والمتحولين لأرقام المتبرعين الأولية من سجل 1.77 إلى 7.77 وأرقام المستلمين الأولية ظلت ثابتة عند السجل 1.86 ، مع حدوث الاقتران الفوري (A) أو الاقتران بعد 2.25 ساعة من الاتصال (C) المتبرع الأولي اختلفت الأرقام من سجل 1.32 إلى 7.32 وأرقام المستلمين الأولية ظلت ثابتة عند السجل 5.2 ، مع الاقتران الفوري (B) أو الاقتران الذي يحدث بعد 2.25 ساعة من الاتصال (D). تظل تنبؤات المانحين دون تغيير ولا يتم تقديمها مرة أخرى في اللوحات B و D. الرموز وأشرطة الخطأ والتفاصيل التجريبية كما هو موضح في الشكل 2.

تباينت الأرقام النهائية المتوقعة والتجريبية للمتبرعين والمستلمين والمتحولين لأرقام المستلمين الأولية من سجل 1.41 إلى 7.41 وأرقام المتبرعين الأولية ظلت ثابتة عند السجل 4.47 ، مع الاقتران الفوري (A) أو الاقتران الذي يحدث بعد 2.25 ساعة من الاتصال (C) والأولية. اختلفت أعداد المستلمين من سجل 1.64 إلى 7.64 وأرقام المانحين الأولية ظلت ثابتة عند السجل 5.48 ، مع حدوث اقتران فوري (B) أو اقتران بعد 2.25 ساعة من الاتصال (D). تظل تنبؤات المانحين دون تغيير ولا يتم تقديمها مرة أخرى في اللوحات B و D. الرموز وأشرطة الخطأ والتفاصيل التجريبية كما هو موضح في الشكل 2.

تباينت الأرقام النهائية المتوقعة والتجريبية للمتبرعين والمستلمين والمتحولين لأرقام المستلمين الأولية من سجل 1.41 إلى 7.41 وأرقام المتبرعين الأولية ظلت ثابتة عند السجل 4.47 ، مع الاقتران الفوري (A) أو الاقتران الذي يحدث بعد 2.25 ساعة من الاتصال (C) والأولية. اختلفت أعداد المستلمين من سجل 1.64 إلى 7.64 وأرقام المانحين الأولية ظلت ثابتة عند السجل 5.48 ، مع حدوث اقتران فوري (B) أو اقتران بعد 2.25 ساعة من الاتصال (D). تظل تنبؤات المانحين دون تغيير ولا يتم تقديمها مرة أخرى في اللوحات B و D. الرموز وأشرطة الخطأ والتفاصيل التجريبية كما هو موضح في الشكل 2.

في التجربة الأولى قمنا بتلقيح أعداد مماثلة من الخلايا المانحة والمتلقية على المرشحات (النطاق 1.08 × 10 1 - 1.08 × 10 7 و 1.75 × 10 1 - 1.75 × 10 7 خلايا متلقية). تم التنبؤ بأرقام خلايا المتبرع النهائية بدقة بشكل عام ، مع زيادة حجم اللقاح إلى قيمة قصوى ، تعادل الحد الأقصى للإنتاجية ، بعد الاستخدام الكامل للمغذيات (الشكل 2 أ). كانت أرقام خلايا المستلم النهائي المتوقعة قريبة من الأرقام التجريبية حتى تلقيح 2.78 × 10 4 خلايا ، وبعد ذلك يتوقع النموذج انخفاضًا في أعداد المستلمين بسبب اعتبار أنه يتم تحويلهم إلى متحولون. ومع ذلك ، كانت أرقام المستلمين التجريبية أكبر بمرتبتين من حيث الحجم مما كان متوقعًا في اللقاح 2.78 × 10 5 ، مما يشير إلى المبالغة في تقدير الاقتران بواسطة النموذج. عند أدنى مستوى لقاح (2.78 × 10 1) ، كان العدد المتوقع من المتحولون أقل من مستوى اكتشاف النظام التجريبي (2.25 × 10 1). بالنسبة لمستويات اللقاح التي تزيد عن 2.78 × 10 3 ، كانت أعداد المتحولون المتوقعة أكبر من تلك المكتشفة تجريبياً ، مما يؤكد المبالغة في تقدير الاقتران بواسطة النموذج. ومع ذلك ، فإن معدل التغيير في أعداد المتحولين مع زيادة حجم اللقاح يتبع ذلك الخاص بالنظام التجريبي عن كثب. ازدادت أعداد المتحوِّلة المترابطة بمعدل أكبر من الخلايا المانحة ، بسبب التأثيرات المشتركة لاكتساب البلازميد ونموه.

حققت التجارب 2 و 3 زيادة المتبرع: نسبة اللقاح المتلقي عند رقم خلية المستلم الأولي الثابت. في التجربة 2 (الشكل 3 أ) ، تباينت اللقاح المتبرع من 5.87 × 10 1 إلى 5.87 × 10 7 وكان اللقاح المتلقي 7.28 × 10 1 خلية. كانت تنبؤات المانحين دقيقة وكانت تنبؤات المتلقين عمومًا أقل من الواقع بمقدار نصف وحدة السجل. اتبعت الأرقام المتنبأ بها transconjugant الاتجاهات التجريبية عن كثب ، ولكن تم المبالغة في تقدير تلك الخاصة بالقاح المتبرع البالغة 5.87 × 10 1 و 5.87 × 10 4 و 5.87 × 10 7 بمقدار نصف وحدة لوغاريتمية. مع زيادة حجم لقاح المتبرع ، زاد الاقتران ، بسبب زيادة عدد اللقاءات بين المستعمرات المانحة والمستقبلية خلال فترة الحضانة وقبل الاستخدام الكامل للمغذيات. حدث الاقتران الأقصى في النظام التجريبي مع لقاح متبرع قدره 5.87 × 10 5. في اللقاح العالي ، تم تقليل الاقتران بسبب استنفاد المغذيات في وقت مبكر من خلال العدد الأكبر من الخلايا المانحة. هذا الانخفاض متوقع أيضًا من خلال النموذج.

في التجربة ، تباينت 3 متبرعين أوليين من 2.1 × 10 1 إلى 2.1 × 10 7 وظل المتلقون ثابتًا عند لقاح أعلى (1.58 × 10 5) (الشكل 3 ب). قلل النموذج من تقدير أعداد المتبرعين بمقدار 0.3-0.9 من وحدة اللوغاريتمات ومن المتوقع حدوث انخفاض في أعداد المستلمين لقاح المتبرع أكبر من 2.1 × 10 3 ، وهو ما لم يتم ملاحظته تجريبياً. لقد بالغ النموذج في تقدير أرقام المتحولين ، والتناقض بين النتائج النموذجية والتجريبية التي تتراوح بين 0.2 و 1.7 من وحدة السجل وتكون أكبر بالنسبة لقاحات المانحين الأقل. ينتج التقليل من المتلقين عن المبالغة في تقدير الاقتران. يبدو أن التقليل من المتبرعين يشير إلى معدل نمو أسرع في النظام التجريبي. عندما تم استخدام حد الثقة الأعلى بنسبة 95٪ لمعدل النمو السكاني (0.924 خلية ساعة -1) ، تطابقت تنبؤات المانحين مع البيانات التجريبية (البيانات غير معروضة). بلغت أعداد المتحولون التجريبية ذروتها في اللقاح المانح بمقدار 2.1 × 10 5 –2.1 × 10 6 متبوعًا بانخفاض اللقاح الأعلى ، كما تنبأ النموذج وتم شرحه في الفقرة السابقة.

زيادة المتلقي: تمت دراسة نسب المتبرع في لقاح متبرع ثابت في التجارب 4 و 5. في التجربة 4 (الشكل 4 أ) ، كانت أعداد المتبرعين الأولية 2.95 × 10 4 وتفاوت عدد المستفيدين من 2.6 × 10 1 إلى 2.6 × 10 7. تم توقع أعداد المتبرعين بدقة. في النظام التجريبي ، لا يمكن التمييز بين المتبرعين النهائيين والمتحولين في اللقاح المتلقي أكبر من 2.6 × 10 5. وبالمثل ، كانت أعداد المتبرعين المتوقعة لهذه الحالات الأولية أقل من المتغيرات المترابطة المتوقعة (غير معروضة). تم التنبؤ بدقة بالتغييرات في المستلمين النهائيين حتى لقاح المستلم 2.6 × 10 4 ، حيث انخفض المستلمون المتوقعون أعلاه بسبب الاقتران المكثف المتوقع. ومع ذلك ، في النظام التجريبي ، استمر اكتشاف المستلمين ، مما يشير إلى انخفاض مستويات الاقتران. كانت الأرقام المتنبأ بها المتحولة هي المبالغة في التقدير بمقدار 0.3-1.8 وحدة لوغاريتمية ، لكنها اتبعت الاتجاه التجريبي العام ، مع زيادة نسب المتلقين.

في التجربة 5 (الشكل 4 ب) ، كانت أعداد المتبرعين الأولية 3.07 × 10 5 وتفاوت عدد المستفيدين من 4.37 × 10 1 إلى 4.37 × 10 7. تم التقليل من عدد المتبرعين بشكل عام بواسطة النموذج بمقدار 0.5 وحدة تسجيل ومع ذلك ، إذا تم استخدام حد الثقة الأعلى بنسبة 95 ٪ لمعدل النمو السكاني (0.924 خلية h −1) ، كانت تنبؤات المانحين دقيقة (البيانات غير معروضة). تم التقليل من تقدير أرقام Transconjugant بشكل طفيف (بأقل من 0.5 وحدة لوغاريتمية) بواسطة النموذج حتى لقاح متلقي يبلغ 4.37 × 10 5 ، وبعد ذلك تم المبالغة في تقديرها بمقدار 0.5-1 وحدة لوغاريتمية. لا يمكن تحديد أعداد المستلمين النهائيين بشكل تجريبي ، باستثناء اللقاح الأعلى (4.37 × 10 7) ، عندما كانوا موجودين على مستوى عالٍ جدًا ويتنبأ النموذج بأن جميعهم قد يصبحون متحولون. هذا يؤكد المبالغة في تقدير الاقتران عند أرقام الخلايا الأولية العالية.

تم فحص تأثيرات تركيز المغذيات على الاقتران بواسطة مرشحات عائمة ثلاثية ، تم تلقيحها بـ 3.98 × 10 5 متبرع و 5.01 × 10 5 خلايا متلقية ، على مرق LB ، أو تخفيفات مختلفة من مرق LB في 0.85٪ (وزن / حجم) كلوريد الصوديوم ، من أجل 9 ساعات عند 30 درجة مئوية (التجربة 6 ، الشكل 5 أ). لم يتم العثور على متحولات في الوسط السائل تحت المرشحات العائمة في نهاية التجربة ، باستثناء 0.6٪ مرق LB ، حيث شكلت 0.065٪ من إجمالي عدد المتحولين. كانت المتحولون المتحدون الناتج عن أحداث الاقتران في وسط إعادة التعليق وعلى الصفائح أثناء الحضانة أقل من 2.5 ٪ من إجمالي الأعداد. تم إعطاء قيم المعلمات المستخدمة في النموذج في الجدول 1. أدنى مستوى من المغذيات يدعم نمو الخلايا والاقتران في النظام التجريبي. أدت زيادة تركيز المغذيات إلى زيادة أعداد الخلايا حيث تم استنفاد العناصر الغذائية في وقت لاحق ، مما أدى إلى زيادة توسع المستعمرة الكلي وعدد اللقاءات بين الخلايا المانحة والمتلقية. كما هو الحال مع معظم التجارب السابقة ، كانت تنبؤات المتبرعين دقيقة ولكن تم المبالغة في تقدير المتحولون بمقدار 0.3-1 وحدة لوغاريتمية. كانت تنبؤات المتلقين أقل دقة ، مع التقليل من عدة أوامر من حيث الحجم لمستويات المغذيات الأعلى.

الأرقام النهائية المتوقعة والتجريبية للمتبرعين والمتلقين والمتحولين للأعداد الأولية للمانحين والمتلقيين 5.6 و 5.67 ، على التوالي ، عندما كان تركيز المغذيات متنوعًا تجريبيًا. تنبؤات نموذجية للاقتران الفوري (أ) أو الاقتران الذي يحدث بعد 2.25 ساعة من التلامس (ب). تظل تنبؤات المانحين دون تغيير ولا يتم تقديمها مرة أخرى في اللوحة B. تم تعويم مرشحات Nuclepore الثلاثية على تخفيفات مختلفة مرق LB في 0.85 ٪ (وزن / حجم) كلوريد الصوديوم أو مرق LB كامل القوة وحضنت عند 30 درجة مئوية ، لمدة 9 ساعات. الرموز وأشرطة الخطأ كما هو موضح في الشكل 2.

الأرقام النهائية المتوقعة والتجريبية للمتبرعين والمتلقين والمتحولين للأعداد الأولية للمانحين والمتلقين من 5.6 و 5.67 ، على التوالي ، عندما كان تركيز المغذيات متنوعًا تجريبيًا. تنبؤات نموذجية للاقتران الفوري (أ) أو الاقتران الذي يحدث بعد 2.25 ساعة من التلامس (ب). تظل تنبؤات المانحين دون تغيير ولا يتم تقديمها مرة أخرى في اللوحة B. تم تعويم مرشحات Nuclepore الثلاثية على تخفيفات مختلفة مرق LB في 0.85 ٪ (وزن / حجم) كلوريد الصوديوم أو مرق LB كامل القوة وحضنت عند 30 درجة مئوية ، لمدة 9 ساعات. الرموز وأشرطة الخطأ كما هو موضح في الشكل 2.

3.4 مراعاة وقت الاقتران بواسطة النموذج

تم الحصول على تنبؤات النموذج المقدمة حتى الآن على افتراض أن الاقتران حدث على الفور عندما اجتمعت المستعمرات المانحة أو المستعمرات المتحولة للمستعمرات الصغيرة. تم أخذ تأخير مؤقت في الاقتران لاحقًا في الاعتبار بواسطة النموذج ، بحيث تصبح جميع الخلايا في مستعمرة متلقية متحولة بعد الاتصال لفترة زمنية معينة. تم تحسين تنبؤات النماذج للمتحولين والمتلقيين بشكل كبير (بشكل عام إلى نصف وحدة سجل للبيانات التجريبية) بتأخير قدره 2-3 ساعات اعتمادًا على التجربة. أعطى تأخير 2.25 ساعة أفضل ملاءمة شاملة وتم تقديم التنبؤات المقابلة في التين. 2 ب ، 3 ج ، د ، 4 ج ، د ، 5 ب. لم تتغير توقعات المانحين بسبب التأخير ولم يتم تقديمها مرة أخرى. كانت التحسينات الأكثر دراماتيكية في التنبؤات بالنسبة للمستلمين في التجربة 1 (الشكل 2 ب) ، والمتحولون والمتلقون في التجربة 3 (الشكل ثلاثي الأبعاد) ، والمتحولون المترافقون والمستقبلون الذين يقابلون لقاحًا متلقيًا يصل إلى 2.6 × 10 4 –10 5 في التجربة 4 (الشكل 4C) والمتلقين في التجربة 6 (الشكل 5). لا تزال هناك اختلافات كبيرة بين المتحوِّلين التجريبيين والمتلقين والتنبؤات ذات الصلة بالنموذج للظروف التي كانت فيها اللقاحات المتلقية أكبر من اللقاح المتبرع. حدث هذا للمتحولين والمتلقين الذين يقابلون لقاح متلقي أكبر من 2.6 × 10 5 في التجربة 4 (الشكل 4 ج) وللمتحولين والمتلقيين الناشئين عن لقاح المستلم أكبر من 4.37 × 10 5 (الشكل 4 د).


طرق النشوء والتطور

تم تطوير استخدام التحليل الوراثي في ​​اكتشاف HGT من خلال توافر العديد من الجينومات المتسلسلة حديثًا. تكتشف طرق علم الوراثة التناقضات في تاريخ تطور الجينات والأنواع بطريقتين: صراحة ، عن طريق إعادة بناء شجرة الجينات والتوفيق بينها وبين شجرة الأنواع المرجعية ، أو ضمنيًا ، من خلال فحص الجوانب التي ترتبط بالتاريخ التطوري للجينات المعنية ، على سبيل المثال ، أنماط الوجود والغياب عبر الأنواع ، أو المسافات التطورية الزوجية القصيرة أو البعيدة بشكل غير متوقع.

طرق النشوء والتطور الصريحة

الهدف من أساليب التطور الوراثي الواضح هو مقارنة أشجار الجينات بأشجار الأنواع المرتبطة بها. في حين أن الاختلافات المدعومة بشكل ضعيف بين أشجار الجينات والأنواع يمكن أن تكون بسبب عدم اليقين في الاستدلال ، فإن الاختلافات المهمة إحصائيًا يمكن أن توحي بأحداث HGT (انظر الشكل 1 أ). على سبيل المثال ، إذا كان هناك جينان من نوعين مختلفين يشتركان في أحدث عقدة ربط أسلاف في شجرة الجينات ، ولكن الأنواع المعنية متباعدة في شجرة الأنواع ، فيمكن استدعاء حدث HGT. يمكن أن ينتج عن مثل هذا النهج نتائج أكثر تفصيلاً من النهج البارامترية لأنه من المحتمل تحديد الأنواع المعنية والوقت واتجاه النقل.

كما نوقش في مزيد من التفاصيل أدناه ، تتراوح طرق التطور الوراثي من الطرق البسيطة التي تحدد فقط التناقض بين أشجار الجينات والأنواع إلى النماذج الميكانيكية التي تستنتج التسلسلات المحتملة لأحداث HGT. تستلزم الإستراتيجية الوسيطة تفكيك شجرة الجينات إلى أجزاء أصغر حتى يتطابق كل منها مع شجرة الأنواع (الأساليب الطيفية للجينوم).

تعتمد طرق علم الوراثة الصريحة على دقة الجينات المُدخلة الجذور وأشجار الأنواع ، ومع ذلك قد يكون من الصعب بناء [41]. حتى عندما لا يكون هناك شك في أشجار الإدخال ، يمكن أن تكون السلالات المتضاربة نتيجة لعمليات تطورية أخرى غير HGT ، مثل الازدواجية والخسائر ، مما يتسبب في استنتاج هذه الأساليب بشكل خاطئ لأحداث HGT عندما يكون الشبه هو التفسير الصحيح. وبالمثل ، في ظل وجود فرز غير كامل للنسب ، يمكن لطرق التطور الصريحة أن تستنتج بشكل خاطئ أحداث HGT [42]. هذا هو السبب في أن بعض الأساليب الواضحة القائمة على النموذج تختبر سيناريوهات تطورية متعددة تتضمن أنواعًا مختلفة من الأحداث وتقارن مدى ملاءمتها للبيانات ، بالنظر إلى معايير شحيحة أو احتمالية.

اختبارات الطبولوجيا.

لاكتشاف مجموعات الجينات التي لا تتناسب بشكل جيد مع الشجرة المرجعية ، يمكن للمرء استخدام الاختبارات الإحصائية للطوبولوجيا ، مثل Kishino-Hasegawa (KH) [43] ، وشيمودايرا-هاسيغاوا (SH) [44] ، وتقريباً غير متحيز (AU) [45] الاختبارات. تقيم هذه الاختبارات احتمالية محاذاة تسلسل الجينات عندما يتم إعطاء الطوبولوجيا المرجعية على أنها فرضية العدم.

يعتبر رفض الطوبولوجيا المرجعية مؤشرًا على أن التاريخ التطوري لعائلة الجينات تلك لا يتوافق مع الشجرة المرجعية. عندما لا يمكن تفسير هذه التناقضات باستخدام عدد صغير من الأحداث غير الأفقية ، مثل فقدان الجينات والازدواجية ، يتم استنتاج حدث HGT.

فحص أحد هذه التحليلات لـ HGT في مجموعات من متماثلات سلالة γ-Proteobacterial [46]. تمت إعادة بناء ستة أشجار مرجعية باستخدام إما تسلسل الحمض النووي الريبي الريبوسومي الصغير المحمي للغاية ، أو إجماع أشجار الجينات المتاحة أو المحاذاة المتسلسلة لأخصائيي تقويم العظام. تم تفسير الفشل في رفض الهياكل الستة التي تم تقييمها ، ورفض سبع طوبولوجيا بديلة ، كدليل على عدد صغير من أحداث HGT في المجموعات المختارة.

تحدد اختبارات الطوبولوجيا الاختلافات في طوبولوجيا الشجرة مع مراعاة عدم اليقين في استدلال الشجرة ، لكنها لا تحاول استنتاج كيفية ظهور الاختلافات. To infer the specifics of particular events, genome spectral or subtree pruning and regraft methods are required.

Genome spectral approaches.

In order to identify the location of HGT events, genome spectral approaches decompose a gene tree into substructures (such as bipartitions or quartets) and identify those that are consistent or inconsistent with the species tree.

Removing one edge from a reference tree produces two unconnected subtrees, each containing a disjoint set of nodes—a bipartition. If a bipartition is present in both the gene and the species trees, it is compatible otherwise, it is conflicting. These conflicts can indicate an HGT event or may be the result of uncertainty in gene tree inference. To reduce uncertainty, bipartition analyses typically focus on strongly supported bipartitions such as those associated with branches with bootstrap values or posterior probabilities above certain thresholds. Any gene family found to have one or several conflicting, but strongly supported, bipartitions is considered as an HGT candidate [47,48].

Alternatively, trees can be decomposed into quartets. Quartets are trees consisting of four leaves. In bifurcating (fully resolved) trees, each internal branch induces a quartet whose leaves are either subtrees of the original tree or actual leaves of the original tree. If the topology of a quartet extracted from the reference species tree is embedded in the gene tree, the quartet is compatible with the gene tree. Conversely, incompatible strongly supported quartets indicate potential HGT events [49]. Quartet mapping methods are much more computationally efficient and naturally handle heterogeneous representation of taxa among gene families, making them a good basis for developing large-scale scans for HGT, looking for highways of gene sharing in databases of hundreds of complete genomes [50,51].

Subtree pruning and regrafting.

A mechanistic way of modelling an HGT event on the reference tree is to first cut an internal branch—i.e., prune the tree—and then regraft it onto another edge, an operation referred to as subtree pruning and regrafting (SPR) [52]. If the gene tree was topologically consistent with the original reference tree, the editing results in an inconsistency. Similarly, when the original gene tree is inconsistent with the reference tree, it is possible to obtain a consistent topology by a series of one or more prune and regraft operations applied to the reference tree. By interpreting the edit path of pruning and regrafting, HGT candidate nodes can be flagged and the host and donor genomes inferred [48,53]. To avoid reporting false positive HGT events due to uncertain gene tree topologies, the optimal "path" of SPR operations can be chosen among multiple possible combinations by considering the branch support in the gene tree. Weakly supported gene tree edges can be ignored a priori [54], or the support can be used to compute an optimality criterion [55,56].

Because conversion of one tree to another by a minimum number of SPR operations is NP-Hard [57], solving the problem becomes considerably more difficult as more nodes are considered. The computational challenge lies in finding the optimal edit path, i.e., the one that requires the fewest steps [58,59], and different strategies are used in solving the problem. For example, the HorizStory algorithm reduces the problem by first eliminating the consistent nodes [60] recursive pruning and regrafting reconciles the reference tree with the gene tree and optimal edits are interpreted as HGT events. The SPR methods included in the supertree reconstruction package SPRSupertrees substantially decrease the time of the search for the optimal set of SPR operations by considering multiple localised subproblems in large trees through a clustering approach [61].

Model-based reconciliation methods.

Reconciliation of gene and species trees entails mapping evolutionary events onto gene trees in a way that makes them concordant with the species tree, given a mechanistic model. Different reconciliation models exist, differing in the types of event they consider to explain the incongruences between gene and species tree topologies. Early methods exclusively modelled horizontal transfers (T) [52,55]. More recent ones also account for duplication (D), loss (L), incomplete lineage sorting (ILS), or homologous recombination (HR) events. The difficulty is that by allowing for multiple types of events, the number of possible reconciliations increases rapidly. For instance, conflicting gene tree topologies might be explained in terms of a single HGT event or multiple duplication and loss events. Both alternatives can be considered plausible reconciliation depending on the frequency of these respective events along the species tree.

Reconciliation methods can rely on a parsimonious or a probabilistic framework to infer the most likely scenario(s), where the relative cost and probability of D, T, and L events can be fixed a priori or estimated from the data [62]. The space of DTL reconciliations and their parsimony costs—which can be extremely vast for large multicopy gene family trees—can be efficiently explored through dynamic programming algorithms [63–65]. In some programs, the gene tree topology can be refined where it was uncertain to fit a better evolutionary scenario as well as the initial sequence alignment [63,66,67]. More refined models account for the biased frequency of HGT between closely related lineages [68], reflecting the loss of efficiency of HR with phylogenetic distance [69], for ILS [70], or for the fact that the actual donor of most HGT belong to extinct or unsampled lineages [71]. Further extensions of DTL models are being developed towards an integrated description of the genome evolution processes. In particular, some of them consider horizontal transfer at multiple scales—modelling independent evolution of gene fragments [72] or recognising coevolution of several genes (e.g., due to cotransfer) within and across genomes [73].

Implicit phylogenetic methods

In contrast to explicit phylogenetic methods, which compare the agreement between gene and species trees, implicit phylogenetic methods compare evolutionary distances or sequence similarity. Here, an unexpectedly short or long distance from a given reference compared to the average can be suggestive of an HGT event (see Fig 1). Because tree construction is not required, implicit approaches tend to be simpler and faster than explicit methods.

However, implicit methods can be limited by disparities between the underlying correct phylogeny and the evolutionary distances considered. For instance, the most similar sequence as obtained by the highest-scoring BLAST hit is not always the evolutionarily closest one [74].

Top sequence match in a distant species.

A simple way of identifying HGT events is by looking for high-scoring sequence matches in distantly related species. For example, an analysis of the top BLAST hits of protein sequences in the bacteria Thermotoga maritima revealed that most hits were in archaea rather than closely-related bacteria, suggesting extensive HGT between the two [37] these predictions were later supported by an analysis of the structural features of the DNA molecule [17].

However, this method is limited to detecting relatively recent HGT events. Indeed, if the HGT occurred in the common ancestor of two or more species included in the database, the closest hit will reside within that clade, and therefore the HGT will not be detected by the method. Thus, the threshold of the minimum number of foreign top BLAST hits to observe to decide a gene was transferred is highly dependent on the taxonomic coverage of sequence databases. Therefore, experimental settings may need to be defined in an ad-hoc way [75].

Discrepancy between gene and species distances.

The molecular clock hypothesis posits that homologous genes evolve at an approximately constant rate across different species [76]. If one only considers homologous genes related through speciation events (referred to as “orthologous" genes), their underlying tree should by definition correspond to the species tree. Therefore, assuming a molecular clock, the evolutionary distance between orthologous genes should be approximately proportional to the evolutionary distances between their respective species. If a putative group of orthologs contains xenologs (pairs of genes related through an HGT), the proportionality of evolutionary distances may only hold among the orthologs, not the xenologs [77].

Simple approaches compare the distribution of similarity scores of particular sequences and their orthologous counterparts in other species HGT are inferred from outliers [78,79]. The more sophisticated DLIGHT (Distance Likelihood-based Inference of Genes Horizontally Transferred) method considers simultaneously the effect of HGT on all sequences within groups of putative orthologs [7]: if a likelihood-ratio test of the HGT hypothesis versus a hypothesis of no HGT is significant, a putative HGT event is inferred. In addition, the method allows inference of potential donor and recipient species and provides an estimation of the time since the HGT event.

Phylogenetic profiles.

A group of orthologous or homologous genes can be analysed in terms of the presence or absence of group members in the reference genomes such patterns are called phylogenetic profiles [80]. To find HGT events, phylogenetic profiles are scanned for an unusual distribution of genes. Isolated occurrence of a gene, i.e., absence of a homolog in other members of a group of closely related species is an indication that the examined gene might have arrived via an HGT event. For example, the three facultatively symbiotic فرانكيا النيابة. strains are of strikingly different sizes: 5.43 Mbp, 7.50 Mbp, and 9.04 Mbp, depending on their range of hosts [81]. Marked portions of strain-specific genes were found to have no significant hit in the reference database and were possibly acquired by HGT transfers from other bacteria. Similarly, three phenotypically diverse الإشريكية القولونية strains (uropathogenic, enterohemorrhagic, and benign) shared about 40% of the total combined gene pool, with the other 60% being strain-specific genes and, consequently, HGT candidates [82]. Further evidence for these genes resulting from HGT was their strikingly different codon usage patterns from the core genes and a lack of gene order conservation (order conservation is typical of vertically-evolved genes) [82]. The presence and absence of homologs (or their effective count) can thus be used by programs to reconstruct the most likely evolutionary scenario along the species tree. Just as with reconciliation methods, this can be achieved through parsimonious [83] or probabilistic estimation of the number of gain and loss events [84,85]. Models can be complexified by adding processes, like the truncation of genes [86], but also by modelling the heterogeneity of rates of gain and loss across lineages [87] and/or gene families [85,88].

Clusters of polymorphic sites.

Genes are commonly regarded as the basic units transferred through an HGT event. However, it is also possible for HGT to occur within genes. For example, it has been shown that horizontal transfer between closely related species results in more exchange of ORF fragments [89,90], a type a transfer called gene conversion, mediated by homologous recombination. The analysis of a group of four ه. القولونية and two شيغيلا فلكسنري strains revealed that the sequence stretches common to all six strains contain polymorphic sites, consequences of homologous recombination [91]. Clusters of excess of polymorphic sites can thus be used to detect tracks of DNA recombined with a distant relative [92]. This method of detection is, however, restricted to the sites in common with all analysed sequences, limiting the analysis to a group of closely related organisms.


Sensing Environmental Conditions and Host Cell Physiology

Repressor Inactivation Mediated by the SOS Response

Similarly to the temperate bacteriophage lambda, ICEs contain integrases and excisionases for integration and excision (int/xis in Figure 1B). In SXT, an ICE of ضمة الكوليرا, a repressor protein with similarity to the lambda CI repressor, SetR, maintains the OFF status of the integrated conjugative element. The repressor can be inactivated by RecA mediated autocleavage through DNA damaging agents which induce the SOS response. Repressor inactivation is followed by expression of SetC and SetD which act as activators of int/xis و ترا genes (Beaber et al., 2004). The low transfer frequency observed for SXT transfer and repressor inactivation is presumably maintained by a subpopulation of cells that inherently express SOS genes (McCool et al., 2004), specific inducers of this system, however, are unknown.

Activation by Specific Nutrients and Quorum Sensing

Agrobacteria harboring Ti plasmids are not only capable of transforming plant cells by T-DNA transfer but also contain a specific set of DNA transfer genes for conjugation. Tra genes are not transcribed unless a specific transcriptional activator, TraR is expressed. أولا، traR transcription is dependent on opines, amino sugars specifically produced by transformed plant tumor cells. Opines can be taken up and used as nutrients only by agrobacteria harboring the Ti plasmid. Opines, specifically nopalines, inactivate a Ti plasmid encoded repressor (AccR) that controls several genes on the Ti plasmid. Among the genes controlled by AccR is the gene for the transcriptional activator TraR. Secondly, TraR acts as a receptor for𠅊nd is additionally activated by𠅊n N-acyl-L-homoserine lactone (AHL) quorum signaling molecule. A positive feedback loop is constituted by the fact that production of AHL by TraI is also under the control of TraR. As a consequence, Ti plasmid encoded ترا genes are only turned ON inside crown galls (where opines are produced by plant cells) at high cell densities (reviewed in White and Winans, 2007). In the Ti plasmid system, induction of ترا genes is therefore dependent on signal molecule mediated repressor inactivation and activator production, which, once initiated, is enhanced by a positive feedback loop (provided by AHL synthesis), presumably resulting in a burst of ترا gene expression in individual cells harboring the Ti plasmid. The system can be turned OFF by anti-activators (TraM and TrlR under the control of TraR—negative feedback loop) and may be modulated by lactonases that can specifically hydrolyze the AHL molecule in response to plant signals (Haudecoeur and Faure, 2010). Besides the Ti plasmid and two chromosomes, أغروباكتريوم توميفاسيانز C58 also harbors another large conjugative plasmid, pAT. Interestingly, conjugation genes of pAT are activated by opines but are independent of AHL (Lang et al., 2013).

Activator Escape and Environmental Cues in F-Like Plasmids

Notwithstanding the lack of obvious signaling molecules involved in F-conjugation module mediated DNA transfer, sensing environmental conditions in combination with the physiological status of the potential donor cell affects the behavior of the cell through a network of regulatory elements (for a detailed description see Frost and Koraimann, 2010). CPs with F-like conjugation modules are mainly found in the Enterobacteriaceae including pathogenic الإشريكية, السالمونيلا، و Klebsiella محيط. Typically, the plasmid encoded transcriptional activator of ترا genes, TraJ, is under the negative control of two fertility inhibition elements, FinO and FinP. While FinP is a small regulatory RNA that is produced as a countertranscript to the translation initiation region of the TraJ mRNA, FinO is an RNA chaperone that is required for efficient suppression of TraJ expression (Arthur et al., 2003). In populations of donor cells—under optimal conditions promoting growth and cell division—only in few cells (1� out of 1000 potential donor cells) TraJ escapes this negative FinOP mediated control and promotes transcription of ترا genes together with the host encoded transcriptional activator ArcA-P (Strohmaier et al., 1998 Frost and Koraimann, 2010 Wagner et al., 2013). Once initiated, a positive feedback-loop leads to a burst of ترا gene expression which ensures the transformation into a transfer competent cell (Dempsey, 1989 Pölzleitner et al., 1997). Similarly to other conjugation systems described in this review, a negative feedback-loop exists that mediates shut-off of ترا gene expression via the DNA binding protein TraY which has an activating role at low concentrations but can inhibit ترا gene expression at higher concentrations. Other factors that contribute to the shut-off of ترا gene transcription or modulate and fine tune this system are extracellular and cellular stress response elements, including the CpxAR two component system, proteases, and the chaperone protein GroEL (Zahrl et al., 2006, 2007 Lau-Wong et al., 2008).


مقدمة

Horizontal gene transfer mediated by conjugative plasmids and integrative conjugative elements (ICEs) is a major cause of the rapid spread of bacterial antibiotic resistance [1]. The process starts with a “mating” stage, which depends on contact through sexual pili or cell–cell aggregation proteins followed via a type IV secretion system [2]. Importantly, expression of these conjugation determinants bears a significant fitness cost, reducing the host’s growth rate, implying the existence of a trade-off between the horizontal and vertical modes of plasmid transfer [3]. Indeed, across gram-negative and gram-positive bacteria, plasmid donor populations are generally in a constitutive “off-state,” and only after induction by environmental factors or signaling molecules is conjugation activated [4]. Also, a general feature of these systems is that only a few members of the population activate the response [4]. This property suggests that antibiotic-resistant plasmids and ICEs naturally maintain a high proportion of vertical rather than horizontal transfer. On an evolutionary timescale, under constant low availability of plasmid recipients, plasmid variants with lower conjugation rates are expected to gain a fitness advantage by increasing their vertical inheritance through host proliferation. Contrary to that, evolution is expected to favor plasmid variants with increased conjugation rates under conditions of constant high recipient availability [5]. Therefore, the optimal effort that a plasmid invests on horizontal spread depends principally on the social environment under which conjugation control evolved. However, the primary population parameters determining the potential donor–recipient encounter rates, i.e., the densities of donors and recipients, can vary dynamically at faster timescales through growth, dilution, and migration processes. Intuitively, then, plasmid variants able to dynamically monitor mating likelihood and regulate conjugation effort accordingly could evolve.

Antibiotic-resistant plasmids from المكورات المعوية البرازية are a major threat to public health [6] because of the efficiency of their pheromone-sensitive conjugation systems [7] and the multiplicity of resistances they can transfer, including those against the last-line antibiotic vancomycin [8]. Plasmids from ه. faecalis exhibit the capacity to sense recipient densities [9]. In the pCF10 plasmid and its family members, this mate sensing is achieved with unidirectional signaling based on conserved peptide import–export systems [10–13]. This system is also no exception in terms of the cellular cost of conjugation, given the strong protein expression up-regulation that ensues. Indeed, efficient cell–cell aggregation in this system relies on the high abundance of the aggregation substance from pCF10 (Asc10) protein [14,15], as well as on the expression of >20 pheromone-regulated genes, including the ATP-dependent type IV conjugation machinery [16,17]. Donor populations exposed to a given level of inducer also have the capacity to sort into responding and nonresponding cells—in this case, through a pheromone-dependent bistable switch at the transcriptional level [18].

From an evolutionary perspective, sensing the presence of mates through selection for specificity (Fig 1A, compare left and center panels) is straightforward to interpret because it avoids unproductive donor–donor interactions. Intriguingly, however, in the ه. faecalis system, two antagonistic plasmid-encoded, pheromone-sensing systems control conjugation. These integrate information about the presence of potential plasmid recipients (mate-sensing) and about plasmid donors (self-sensing) (Fig 1A, right [16]). Such integration is antagonistic, with recipient-produced cCF10 and donor-produced iCF10 pheromones causing activation and repression of conjugation functions, respectively (Fig 1A, right). Such repressive self-sensing could effectively prevent self-aggregation and unproductive homophilic interactions at high donor densities, in which donor-produced leaky cCF10 (Fig 1A) could accumulate to significant levels. Self-sensing is mediated by basal production of iCF10 during the growth of uninduced donors. This pheromone is essential for keeping the conjugation pathway inactive in donor populations, even if leaky cCF10 accumulates due to growth, as shown by saturated constitutive pathway expression in plasmids carrying a nonfunctional version of iCF10 [19]. We rationalized that the combination of self-sensing and mate sensing could serve another function—namely, conferring to donor cells the capacity to perceive mate availability (ratio sensing) rather than mate concentration only (quorum sensing, [20]). This could enable cells to respond specifically to the population composition (Fig 1B). Intuitively, growth in liquid may increase the rate of accumulation of both cCF10 and iCF10 (Fig 1B, right), but the effects produced by each could balance each other out, producing a response that remains insensitive to fluctuations in the degree of cellular crowding.

(A) Possible topological structures of pheromone sensing in pCF10. Plasmids that perceive cCF10 pheromone (blue balls) from either donors or recipients (left) and consequently activate the pathway in proportion to the total population density (QS) are less efficient at mating than variants that minimize the production of endogenous cCF10 (center, MS). The present-day topological structure involves the presence of an antagonistic extracellular pheromone (iCF10, right). Pheromones cCF10 (blue balls) and iCF10 (red triangles) accumulate in proportion to recipients and donors, respectively. (B) The population parameter disentanglement capabilities of pCF10 might provide a function of iCF10 [D] (left), [R] (center), and [R+D] (right) are sensed differently by each one of the signaling schemes. Contrary to QS and MS, only the RS (green) scheme can distinguish specifically meaningful changes in recipient availability from simple fluctuations in crowding. (C) The mating system of ه. faecalis. The pCF10 plasmid in donor cells encodes “mating” (preconjugative) functions involved in self-incompatibility (red), which allows avoidance of nonproductive donor–donor interactions in at least three ways. First, by Sec10 (encoded by prgA) activity, which minimizes interactions of the neighboring cell-wall–associated aggregation substance (Asc10, coded by the prgB gene) with LTA in the cell walls of other donors (not shown) by steric hindrance [21] and keeps those interactions specific for the LTA in recipients (shown). Second, by prgY, which restricts production of the cCF10 pheromone (blue) [22], a secreted product of the normal processing of a protein encoded by the ccfA gene, encoded in the genome which serves as the main cue used for activation. Finally, by secreting the iCF10 pheromone, which antagonizes the effect of cCF10 at the signal integration level (yellow) through competitive binding to the PrgX transcription factor. PrgZ is responsible for pheromone binding along with internalization by the native Opp system (gray) [10,11]. In this study, the pathway’s response was quantified by measuring Asc10-dependent phenotypes, such as adherence to surfaces and sexual aggregate formation, and by monitoring the expression of a GFP reporter cotranscribed with the prgB gene [23]. The reporter’s RBS (white box on transcript) is identical to that of prgB. Functions further downstream of prgB (including the conjugation machinery) are not shown. ccfA, cCF10 pheromone gene [D], donor concentration GFP, green fluorescent protein LTA, lipoteichoic acid MS, mate sensing Opp, oligopeptide permease Prg, pheromone responding gene [R], recipient concentration RBS, ribosome binding site [R+D], total population concentration RS, ratio sensing QS, quorum sensing Sec10, surface exclusion from pCF10.

Here, we demonstrate that density-robust ratiometric control over horizontal plasmid transfer allows antibiotic-resistant Enterococcus plasmid donors to estimate the conjugation likelihood in a cost-effective manner, maximizing their fitness. We further suggest that this mechanism robustly stabilizes the population composition in the long term in the face of variation in resource availability.


نقل الجينات الأفقي

The second edition of نقل الجينات الأفقي has been organized to provide a concise and up-to-date coverage of the most important discoveries in this fascinating field. Written by the most prominent gene transfer and genome analytical scientists, this book details experimental evidence for the phenomenon of horizontal gene transfer and discusses further evidence provided by the recent completion of genomic sequences from Archea, Bacteria, and Eucarya members. The relevance of horizontal gene transfer to plant and metazoan taxonomy, GM foods, antibiotic resistance, paleontology, and phylogenetic reconstruction is also explored. نقل الجينات الأفقي is essential for microbiologists, geneticists, biochemists, evolutionary biologists, infectious disease specialists, paleontologists, ecologists, and researchers working in plant/animal systematics and agriculture with an interest in gene transfer. This includes scientific researchers from government and industry concerned with the release of genetically modified organisms.

The second edition of نقل الجينات الأفقي has been organized to provide a concise and up-to-date coverage of the most important discoveries in this fascinating field. Written by the most prominent gene transfer and genome analytical scientists, this book details experimental evidence for the phenomenon of horizontal gene transfer and discusses further evidence provided by the recent completion of genomic sequences from Archea, Bacteria, and Eucarya members. The relevance of horizontal gene transfer to plant and metazoan taxonomy, GM foods, antibiotic resistance, paleontology, and phylogenetic reconstruction is also explored. نقل الجينات الأفقي is essential for microbiologists, geneticists, biochemists, evolutionary biologists, infectious disease specialists, paleontologists, ecologists, and researchers working in plant/animal systematics and agriculture with an interest in gene transfer. This includes scientific researchers from government and industry concerned with the release of genetically modified organisms.


4. What is LUCA?

The LUCA is a moot point in that it is a theoretical construct designed to explain the origin of especially the Bacteria and Archaea domains, collectively called prokaryotes. It is believed that LUCA existed at the time that these two domains became separate entities in their own right. From this it can be surmised that LUCA may have been a complex and almost fully formed living entity which probably even had DNA as a repository for information, as has been shown by various comparative genomic studies. More to the point, Prof. John Allen (Queen Mary, University of London—see summary report) proposed: what does the word “last” in “last universal common ancestor” signify? There are two lines of thought on this question, بمعنى آخر., whether LUCA means the ancestor of all things alive on Earth today. or of all things that have ever lived on Earth. In the case of latter supposition it is suggested that, perhaps, its correct title should be the 𠇏irst universal common ancestor”. Such reasoning raises another question: what came before LUCA? Since RNA acts both as a repository of information and as a catalyst, perhaps there were evolving entities made purely from RNAs. So, what was the nature of LUCA? Some theoretical biologists think that LUCA was only one of several designs for early life, from which a single entity capable of evolving into prokaryotes arose. Others have questioned its existence altogether that is, some scientists maintain that there may not even have been such an entity as the LUCA at all, and that it should no longer be considered as a relevant part of evolutionary theory—this view being the central tenet of the “metabolism first hypothesis” as opposed to the “genes first hypothesis”.

However a middle ground is held by those scientists who believe that the LUCA was not a single entity, but a consortium of many “LUCA-like” entities (as was proposed by Prof. Armen Mulkidjanian—see summary report). Use of the term “LUCA-like” is deliberate because although similar to the single entity, the components of such a consortium would not have been individually 𠇌omplete”—sort of proto-LUCAs, as it were. In order for these entities to move up to the next level and form a complete LUCA, they would have had to exchange genes with each other and therefore exist in close proximity, which could have been encased within “semi-permeable” bubbles of clay on the sea floor and/or floating about in small pools of water, where their concentration would have been sufficiently high enough for interaction. This would have facilitated exchange of genetic material (بمعنى آخر., عبر HGT). On the balance of probability and based on the evidence derived from the mechanisms used in HGT (see below), I believe it is more than likely that there was a sort of “united nations of LUCAs” in operation at the time.

The explanatory evolutionary tool of LUCA does not, however, explain the presence of viruses, in particular RNA ones. There is evidence to suggest that some viruses arose independently from an RNA-world without the intervention of LUCA and are, thus, not directly connected with the emergence of either Bacteria or Archaea. In this respect some scientists working in the RNA-world hypothesis and comparative genomic studies believe that the word 𠇌ommon” in the acronym LUCA be replaced with �llular”, as it is not in common to viruses. However, it should still be noted that there were extensive exchanges of MGEs between RNA viruses and the LUCA with evolving cellular genomes.


ملاحظات ختامية

Our belief is that to understand how virulence mechanisms such as biofilm formation are established, we need to understand social dilemmas raised by microbial interactions. To achieve the above-mentioned goal, it is essential that we gain a better understanding of the molecular mechanisms involved. HGT and MGEs, such as plasmids, are at the very heart of this. In this review, we have argued that the interconnectedness between biofilm formation and plasmid biology may act as a positive loop that promotes both. The perspective extends to an overall interconnectedness between HGT, MGE and social evolution of bacteria.


شاهد الفيديو: إعتراف د. محمد آل قمبر بمؤامرة كورونا وما سيكون بعد كورونا (ديسمبر 2021).