Một quy định thời gian phân tử của tiến hóa vi khuẩn và sự xuất hiện của đời sống đa tế bào phức tạp

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá quá trình tiến hóa của các sinh vật đa tế bào phức tạp và một quy định thời gian phân tử cơ bản của sự phát triển này. Qua các phân tích nhóm phân loại, chúng ta đã thu được các kết quả thú vị về mối quan hệ giữa các nhóm sinh vật khác nhau.

Phân tích phân loại

Các phân tích của chúng tôi về các tập dữ liệu kết hợp đã cho ra các kết quả sau: (i) động vật có mối quan hệ gần hơn với nấm hơn là với thực vật, (ii) tảo đỏ gần hơn với thực vật hơn là với động vật hoặc nấm, (iii) nguyên bà choanoflagellates gần hơn với động vật hơn là với nấm hoặc thực vật, (iv) diplomonads, euglenozoans và alveolates mỗi nhóm cơ bản cho cây+động vật+nấm và (v) diplomonads là nhóm cơ bản cho các eukaryotes khác (bao gồm cả alveolates và euglenozoans) (Hình 1). Hầu hết các mối quan hệ này không gây tranh cãi trừ mối quan hệ không chắc chắn của gốc cây như đã được thảo luận ở nơi khác [21]. Các kết quả của chúng tôi với các protein hạt nhân đồng ý với các cây RNA rồi sớm hơn [22] trong việc ủng hộ gốc gần các nhóm đào (ví dụ: diplomonads) thay vì trên nhánh opisthokont-amoebozoan (ví dụ: động vật, nấm và amoeba) [23]. Giá trị tin cậy của các mối quan hệ này rất cao (>99%) bằng cách sử dụng ba phương pháp phân loại phổ biến (tối đa độ chính xác, di chuyển tối thiểu và suy luận Bayesian) trong năm trong số bảy phân tích (Hình 1). Đối với hai phân tích còn lại (ii và v), ta thu được giá trị hỗ trợ đáng kể bằng suy luận Bayesian, nhưng thay đổi đối với tối đa độ chính xác và di chuyển tối thiểu.

Xem thêm   FO4VN ─ Đội hình Chiến thuật FO4 ─ Tra cứu cầu thủ FO4

Thời gian phân kỳ được ước tính bằng các phương pháp khác nhau

Chúng tôi đã ước tính ba sự phân kỳ sâu (thời tiền sử) trên cây eukaryote bằng cách sử dụng ij đã cho và MGLLS (xem Phương pháp). Trong mỗi trường hợp, không có dữ liệu bị thiếu; các tập dữ liệu chứa tất cả các protein cho tất cả các thuế. Thời gian phân kỳ là: động vật-côn trùng (964 ± 132 Ma; tổng cộng 151 và 120 protein hằng số tốc độ; 49.644 acid amin), động vật-nấm (1492 ± 46 Ma; tổng cộng 188 và 89 protein hằng số tốc độ; 31.362 acid amin) và động vật-thực vật (1524 ± 53 Ma; tổng cộng 188 và 143 protein hằng số tốc độ; 60.274 acid amin) (Bảng 1). Các ngày này tương đối giống các ước tính trước đó sử dụng ít protein và các phương pháp khác nhau [8] và được tìm thấy nhất quán trong các thử nghiệm nghịch đảo (xem phần tiếp theo). Lần lượt, ba ước tính thời gian này đã được sử dụng làm kiểm định cho việc ước tính thời gian phân kỳ khác bằng cách sử dụng phương pháp chuẩn bị và dễ bị trừng phạt, và các khoảng tin cậy 95% được sử dụng làm ràng buộc chùm cho phân tích Bayesian. Các tham số tốc độ và danh sách protein được sử dụng trong các phân tích được trình bày trong các bảng bổ sung 1, 2 (xem Các tệp bổ sung 1-2).

Việc sử dụng tất cả các phương pháp có sẵn cho dữ liệu dãy protein (đồng hồ toàn cầu và địa phương) và các phương pháp xử lý dữ liệu khác nhau (multigene và supergene) đã đưa ra các ước tính thời gian phân kỳ khá giống nhau (Bảng 1). Trung bình, sáu phương pháp chỉ khác nhau 5,5 (4,6-6,4) % so với thời gian phân kỳ trung bình cho một nút cụ thể. Sự giải quyết ở đây của mối quan hệ giữa động vật và nấm cũng đã cho thấy một tốc độ thay đổi nhanh hơn (trên mức trung bình) ở nấm dẫn đến các ngày phân kỳ ít tuổi hơn một chút (~16%) so với báo cáo trước đây [24]. Chúng tôi cho rằng sự nhất quán tổng thể giữa các phương pháp là do kích thước lớn của các tập dữ liệu và sử dụng các kiểm tra tốc độ để loại bỏ các protein cho thấy biến đổi tốc độ đáng kể giữa các thuế. Đã biết rằng tất cả các phương pháp đồng hồ phân tử, đặc biệt là các phương pháp đồng hồ địa phương, hoạt động tốt nhất với các tập dữ liệu lớn nhất [14-16], và sự khác biệt lớn hơn có thể gặp phải khi một số lượng nhỏ các gen được sử dụng và khi có sự khác biệt tốc độ lớn.

Xem thêm   Liên Minh Huyền Thoại: Giải đấu chuyên nghiệp VCS Mùa Xuân 2023 đã khởi tranh!

Kiểm định các tiêu chuẩn

Chúng tôi đã thực hiện một “kiểm định nhất quán” [20] trên tiêu chuẩn nhánh chính thứ cấp của chúng tôi là 964 Ma cho sự phân kỳ động vật-côn trùng để xác định xem nó có nhất quán (đối nghịch) với tiêu chuẩn nhánh chính là 310 Ma hay không; trong trường hợp này, T1 (sự phân kỳ động vật-côn trùng) = 310 × (d(động vật-côn trùng)/d(chim-động vật)) và T2 (sự phân kỳ chim-động vật) = 964 × (d(chim-động vật)/d(động vật-côn trùng)). Trong số 120 protein hằng số tốc độ, có 118 (98,4%) cho thấy T1 > T2, do đó cho thấy tính nhất quán cao. Trong nửa thứ hai của thử nghiệm, sử dụng ma trận siêu protein của 82 protein hằng số tốc độ, chúng tôi so sánh T2 (317 ± 29 Ma) với tiêu chuẩn nhánh chính (310 Ma) và thấy rằng nó nằm trong một lỗi tiêu chuẩn duy nhất, do đó cũng cho thấy sự nhất quán cao. Hai tiêu chuẩn nhánh chính thứ cấp khác (động vật-nấm và động vật-thực vật) cũng được cho là nhất quán bằng cách sử dụng kiểm định nhất quán. Đối với động vật-nấm, 87/89 (97,8%) protein hằng số tốc độ nhất quán với sự phân kỳ động vật-côn trùng, và giá trị T2 tương ứng (952 ± 56 Ma) nằm trong một lỗi tiêu chuẩn duy nhất so với 964 Ma. Đối với động vật-thực vật, 132/143 (92,3%) protein hằng số tốc độ nhất quán với sự phân kỳ động vật-côn trùng, và giá trị T2 tương ứng (989 ± 76 Ma) nằm trong một lỗi tiêu chuẩn duy nhất so với 964 Ma.

Xem thêm   Hướng dẫn 14 Cách chơi Genshin Impact cho người mới nhanh Pro hiệu quả nhất

Để khám phá tác động của các tiêu chuẩn hoá thạch thay thế, chúng tôi đã ước tính thời gian phân kỳ động vật-côn trùng bằng cách sử dụng tập dữ liệu lớn nhất của chúng tôi với sự đại diện của các nhóm đa dạng hơn (43 protein, 19.183 acid amin, 8 taxa) và các ràng buộc hoá thạch của vertebrate và non-vertebrate (giới hạn dưới). Các ràng buộc này ít đáng tin cậy hơn so với tiêu chuẩn chim-động vật (310 Ma), bao gồm các số lượng nhỏ hơn protein và có thể đại diện cho sự đánh giá thấp hơn của sự phân kỳ thực sự. Tuy nhiên, phương pháp Bayesian (SGLDT) và phương pháp ước tính độ bình phương (SGLPL) đã cho thời gian phân kỳ động vật-côn trùng lần lượt là 823 ± 167 và 1289 ± 206 Ma, vẫn đáng kể trước thời gian dự kiến (540 Ma) dựa trên hồ sơ hoá thạch động vật. Việc loại bỏ hai ràng buộc hoá thạch vertebrate đã cho kết quả thời gian tương tự (816 ± 173 và 1285 ± 206 Ma, tương ứng).

Sự gia tăng về loại tế bào theo thời gian

Số lượng tối đa các loại tế bào của các sinh vật trong các giai đoạn thời gian khác nhau được hiển thị trong Hình 3, sử dụng dữ liệu từ các sinh vật hiện đang tồn tại và ước tính số lượng loại tế bào trong tổ tiên chung (Bảng 2). Sự phát sinh của đời sống và sự chia tách giữa archaebacteria và eubacteria được đặt vào khoảng 4000 Ma và sự phát sinh của eukaryotes vào khoảng 2700 Ma [27, 28], mặc dù các giá trị trước đó cho những sự kiện đó sẽ không ảnh hưởng đến xu hướng tổng thể, hiển thị một mức cơ bản khoảng 2 loại tế bào ở vi khuẩn. Kết quả cho thấy một sự gia tăng bắt đầu khoảng 2500 Ma đến ~10 loại tế bào vào khoảng 2000 Ma, và sau đó là một gia tăng thứ hai từ 10 đến 50 từ 1500-1000 Ma (Hình 3).

Related Posts

Đánh giá chi tiết 12BET - Trang web cá cược hàng đầu châu Á

Đánh giá chi tiết 12BET – Trang web cá cược hàng đầu châu Á

Giới thiệu nhà cái 12BET 12BET là một nhà cái cá cược trực tuyến hàng đầu châu Á, được cấp phép bởi Cơ quan kiểm soát Cá…

FO4VN ─ Đội hình Chiến thuật FO4 ─ Tra cứu cầu thủ FO4

FO4VN ─ Đội hình Chiến thuật FO4 ─ Tra cứu cầu thủ FO4

Chào mừng các bạn đến với FO4VN! Đây là nơi bạn có thể tìm thấy đội hình và tra cứu thông tin cầu thủ trong FO4 một…

Đội hình Real Madrid 2017 - Đội hình bất khả chiến bại ở đấu trường châu Âu

Đội hình Real Madrid 2017 – Đội hình bất khả chiến bại ở đấu trường châu Âu

Đội hình Real Madrid 2017 là một đội hình bất khả chiến bại và là nỗi khiếp sợ của các đội bóng ở đấu trường châu Âu….

University of Missouri: Bringing Models to Life with 3D Printing

University of Missouri: Bringing Models to Life with 3D Printing

Caption: Những mô hình 3D của đơn vị MU Health Care sẽ làm điểm nhấn tại sự kiện của Hội đồng Thương mại Columbia Ngày 9 tháng…

Độ hình Chiến thuật FO4 ─ Tra cứu cầu thủ FO4

Độ hình Chiến thuật FO4 ─ Tra cứu cầu thủ FO4

Tiếu Ngạo Giang Hồ là một tựa game kiếm hiệp đáng chơi dựa trên nguyên tác truyện của Kim Dung. Hãy cùng tìm hiểu tại sao game…

Cấu hình laptop chơi Genshin Impact PC tối thiểu, max setting

Cấu hình laptop chơi Genshin Impact PC tối thiểu, max setting

Genshin Impact – tựa game với đồ họa 3D tuyệt đẹp và thiên hướng hoạt hình, kết hợp chơi cross-over giữa các hệ máy khác nhau. Đặc…