Ученые Федерального исследовательского центра «Красноярский научный центр СО РАН» проверили гипотезу о происхождении хлоропластов растительных клеток из цианобактерий, сравнив полно геномные ДНК этих природных объектов. Оказалось, что внутренняя структурированность ДНК хлоропластов существенно отличается от ранее обнаруженной для бактерий. Тем самым, исследователи впервые продемонстрировали принципиальное структурное отличие этих геномов. Результаты исследования опубликованы в журнале «BMC Bioinformatics»

Изучение нуклеотидных последовательностей является важнейшей задачей современной молекулярной биологии и, в частности, биоинформатики. Специалисты этой области науки рассматривают геномы как наборы повторяющихся символов и пытаются найти в них определенные закономерности. На основании подобной информации можно судить об эволюции живых организмов, находить связь между структурой генома и функцией, кодируемых им белков, решать множество других задач. В каком-то смысле результаты работы биоинформатиков больше похожи на труд художников-абстракционистов — они пытаются вычленить что-то общее в кажущемся хаосе жизни.

Предполагается, что хлоропласты, органеллы клеток в которых происходит фотосинтез, возникли из цианобактерий в результате их симбиоза с другими одноклеточными организмами чуть более одного миллиарда лет назад. При этом у хлоропластов есть собственная ДНК. В том случае если они произошли от цианобактерий, между ДНК двух этих биологических объектов должно быть определенное сходство. Красноярские ученые решили проверить эту гипотезу, сравнив структуры геномов методами биоинформатики.

87434a3e618.jpg

Ранее ученые обнаружили, что при использовании определенных алгоритмов бактериальный геном можно представить в виде почти правильного шестиугольника, в вершинах и в центре которого находятся кластеры фрагментов ДНК с одинаковой частотой встречаемости троек идущих подряд нуклеотидов. В результате схожего по методике анализа структуры генома хлоропластов красноярские ученые открыли другую кластерную структуру. Численные манипуляции с 178 геномами хлоропластов различных растений показали, что для них характерно восемь наборов сравнительно коротких фрагментов ДНК, которые выделяются совершенно формально и имеют одинаковое распределение триплетов.

Чтобы увидеть кластерную структуру генома ученые покрыли каждый геном набором пересекающихся фрагментов одинаковой длины. Затем каждый фрагмент преобразовали в словарь из 63 триплетов — трех идущих подряд нуклеотидов. Кластерная структура возникает, когда каждый словарь триплетов представляют точкой в 63-мерном пространстве, где частоты встречаемости триплетов выступают в роли размерностей. Проекция на плоскость распределения этих точек в 63-мерном пространстве для бактерий и хлоропластов выглядит по-разному. Если говорить про хлоропласты, то все выбранные фрагменты генома по частоте встречаемости триплетов делятся на восемь классов.

«Наше исследование показывает огромное различие между структурированностью генома хлоропластов и бактериальных геномов. Мы поставили под сомнение гипотезу об универсальности семикластерной структуры любых геномов. По крайней мере для хлоропластов в структуре генома выделяется восемь кластеров. В дальнейшем мы планируем уточнить наши результаты, включив в исследование большее количество растений. В целом подобный анализ полезен не только для поиска ответа на довольно узкий вопрос о происхождении хлоропластов, но и в решении фундаментальных проблем. Например, такой, как роль мусорных или некодирующих последовательностей нуклеотидов в работе и эволюции геномов», — подчеркнул Михаил Садовский, доктор физико-математических наук, ведущий научный сотрудник Института вычислительного моделирования Красноярского научного центра СО РАН. 

Похожие новости

  • 17/11/2017

    Красноярские ученые «раскрасили» медицинские снимки для более точной диагностики заболеваний

    Ученые из Института вычислительного моделирования ФИЦ КНЦ СО РАН совместно с коллегами из СибГУ имени академика М. Ф. Решетнева, КрасГМУ имени профессора В. Ф. Войно-Ясенецкого и СФУ разработали новый подход к анализу медицинских изображений.
    1517
  • 04/06/2020

    Красноярские ученые предложили использовать искусственный интеллект для анализа КТ-снимков

    Ученые из Красноярска, работающие на базе Федерального Сибирского научно-клинического центра Федерального медико-биологического агентства России (ФМБА России) и Института вычислительного моделирования СО РАН, предлагают использовать искусственный интеллект и компьютерное зрение для диагностики поражений, вызванных коронавирусом, по снимкам рентгенограмм и компьютерной томографии грудной клетки, рассказали РИА Новости в пресс-службе Минобрнауки РФ.
    505
  • 07/12/2018

    Новая модель ионосферы Земли опровергла действенность одного из способов предсказания землетрясений

    ​Ученые из Сибирского федерального университета (СФУ) вместе с российскими и австрийскими коллегами создали новую модель ионосферы — верхнего слоя атмосферы Земли. Она гораздо точнее описывает электрические поля и токи и опровергает самое популярное объяснение того, как литосфера влияет на ионосферу.
    1951
  • 06/11/2019

    Как делать наноматериалы из спирта?

    ​Ученые Сибирского федерального университета (СФУ) и Института вычислительного моделирования СО РАН (Красноярск) нашли новый эффективный способ производства углеродных наноструктур. По словам ученых, технология найдет применение в электронике, химической промышленности и энергетике.
    791
  • 07/09/2019

    Красноярские ученые разбираются, может ли навредить изобилие интернета

    ​Ученые Института медицинских проблем Севера ФИЦ «Красноярский научный центр СО РАН» проанализировали доступные в научной литературе данные о нейробиологических и генетических факторах, приводящих к интернет-зависимости у подростков.
    711
  • 25/02/2020

    Ученые — о ближайшем будущем технологий

    ​Ученые из российских вузов Проекта 5–100 рассказали о том, каких прорывов и открытий в сфере своих научных интересов они ждут в ближайшее десятилетие. Мы отобрали прогнозы о развитии технологий, к которым стоит присмотреться бизнесу.
    679
  • 21/08/2019

    Красноярские ученые создают нейросеть для восстановления лесов Сибири

    Красноярские ученые научились предсказывать восстановительные процессы лесов после пожара при помощи спутниковых снимков. Метод был опробован на территории Забайкальского края. Оказалось, что возобновлению лесов в данном регионе мешает засушливый климат и часто повторяющиеся пожары.
    581
  • 05/01/2017

    Егор Задереев: научные итоги 2016 года в Красноярске

    ​Ученый и популяризатор науки Егор Задереев подводит традиционные научные итоги года в Красноярске. Премии года Для анализа я использую базу данных научных публикаций Web of Science — самый строгий и признанный во всём мире фильтр качества.
    2583
  • 06/08/2019

    Искусственный интеллект определит границы лесов по космическим фотографиям

    ​Группа ученых из Красноярского научного центра СО РАН обучила искусственный интеллект классифицировать тип растительности и определять границы биомов по данным дистанционного мониторинга Земли. Система хорошо распознает лес, но пока еще совершает ошибки на полях.
    550
  • 14/07/2020

    BIM-модели помогут рассчитать пожарную безопасность

    13 июля 2020 года прошел вебинар «Университета Минстроя «Применение информационной модели здания при проверке соответствия проекта требованиям пожарной безопасности». Докладчик – старший научный сотрудник Института вычислительного моделирования СО РАН, кандидат физико-математических наук Екатерина Кирик – рассказала о требованиях законодательства, в частности, актуальной редакции Федерального закона №123-ФЗ «Технический регламент о требованиях пожарной безопасности» для расчета пожарного риска, о требованиях, налагаемых на проектировщика риск-ориенированным подходом и о методах моделирования развития пожара и эвакуации при оценке объемно-планировочных решений на предмет соответствия нормативам по пожарной безопасности.
    707