[논문 리뷰] Synteny in Bacterial Genomes: Inference, Organization and Evolution

Ivan Junier, Olivier Rivoire|arXiv (Cornell University)|2013. 07. 16.

Genomics and Phylogenetic Studies인용 수 8

한 줄 요약

이 연구는 1,108개의 박테리아 게놈을 대상으로 단순성 기반 방법을 통해 유전자 공위치 단위(시튼)를 추론하며, 작은 시튼이 보편적인 지수 분포를 보임을 밝혀냈다. 저자들은 선택적 유전자 집합화가 아닌 무작위 분해가 아닌 것이 이러한 시튼 형성의 원인임을 입증하여 박테리아 게놈 구조를 규정짓는 공통된 진화 메커니즘을 제시한다.

ABSTRACT

Genes are not located randomly along genomes. Synteny, the conservation of their relative positions in genomes of different species, reflects fundamental constraints on natural evolution. We present approaches to infer pairs of co-localized genes from multiple genomes, describe their organization, and study their evolutionary history. In bacterial genomes, we thus identify synteny units, or "syntons", which are clusters of proximal genes that encompass and extend operons. The size distribution of these syntons divide them into large syntons, which correspond to fundamental macro-molecular complexes of bacteria, and smaller ones, which display a remarkable exponential distribution of sizes. This distribution is "universal" in two respects: it holds for vastly different genomes, and for functionally distinct genes. Similar statistical laws have been reported previously in studies of bacterial genomes, and generally attributed to purifying selection or neutral processes. Here, we perform a new analysis based on the concept of parsimony, and find that the prevailing evolutionary mechanism behind the formation of small syntons is a selective process of gene aggregation. Altogether, our results imply a common evolutionary process that selectively shapes the organization and diversity of bacterial genomes.

연구 동기 및 목표

• 계통발생적 편향과 불균형한 샘플링에도 불구하고 다수의 박테리아 게놈 간에 유의미한 유전자 공위치를 신뢰성 있게 추론하는 데 도전한다.
• 쌍별 유전자 공위치를 넘어서는 고차원 게놈 단위인 시튼을 정의하여, 상호 근접한 유전자 군집을 포괄하며 오퍼론을 연장하는 구조를 반영한다.
• 관측된 작은 시튼의 크기 분포가 중성적 과정인지 선택적 진화 메커니즘인지 확인한다.
• 공통 조상 유전자의 유전과 선택적 유전자 집합화가 시튼 진화에 기여하는 상대적 기여도를 분리한다.

제안 방법

• 4,467개의 COGs(동일유전자군집)를 포함한 1,108개의 완전한 박테리아 게놈을 입력으로 사용하며, 유사성 기반 유사도 할당을 반복적으로 개선함으로써 유전자 공위치를 지침으로 삼는다.
• 계통발생적 거리 임계값 δ를 적용하여 효과적인 게놈 샘플링을 정의함으로써, 유사한 종이나 과도하게 포함된 종으로 인한 편향을 줄이며, 유사도에 반비례하는 가중치를 적용한다.
• 유전자 근접성의 통계적 유의성을 균일한 무작위 유전자 위치를 가정하는 근본 모델을 통해 평가하며, 근접성에 대한 p-값을 계산하고 이를 지수 분포를 따르는 검정 통계량으로 변환한다.
• 20kb 이내의 맥락 기반 근접성 기준을 사용하여, 여러 게놈에서 상호 근접한 유전자 집합으로서 최대의 시튼을 식별한다.
• 단순성 기반 모델을 사용하여 시튼의 진화 역학을 추론하며, 게놈 삼중체와 클리크에서 유전자 집합화(pA)와 분해(pD)의 확률을 추정한다.
• 맥락 분산 δ와 서열 분산 δs를 사용하여 게놈 유사성을 측정하고, 게놈 쌍 간의 진화적 거리를 校정한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 계통발생적 편향이 있는 큰 박테리아 게놈 집합에서 신뢰성 있게 중요한 유전자 공위치를 어떻게 추론할 수 있는가?
• RQ2 쌍별 관계를 초월한 보존된 유전자 근접성의 조직적 구조는 무엇이며, 시튼은 알려진 기능 단위인 오퍼론과 어떻게 관련이 있는가?
• RQ3 관측된 작은 시튼의 지수 분포를 가장 잘 설명하는 진화 메커니즘은 공통 조상의 상속인지 선택적 유전자 집합화인가?
• RQ4 작은 시튼의 지수 분포는 다양한 박테리아 게놈과 기능 범주에서 보편적인 성질인가?

주요 결과

• 일반적으로 알려진 기능 단위인 오퍼론과 일치하지 않는 작은 시튼은 다양한 박테리아 게놈에서 보편적인 지수 분포를 보인다.
• 작은 시튼의 지수 분포는 다양한 위임률에 대해 강건하며, COG 레이블을 랜덤으로 재배치하면 소멸되므로 데이터 구조의 산물이 아님을 시사한다.
• 세 개 이상의 유전자로 구성된 클리크에서 유전자 집합화 확률(pA)이 분해 확률(pD)을 초월함으로써 선택적 집합화가 시튼 진화를 이끄는 강력한 증거를 제공한다.
• 큰 시튼은 기본적인 매크로분자 복합체에 해당하며, 공통 조상 게놈으로부터 부분적 분해가 일어나지 않은 채 유지된 것으로 보인다.
• 중성 과정이나 청소 선택만으로는 지수 분포를 설명할 수 없으며, 오히려 유전자 집합화를 선호하는 선택적 메커니즘이 원인임을 시사한다.
• 이 방법은 두 가지 유형의 시튼을 성공적으로 식별하였다: 큰 기능적 일관성 있는 단위와 지수 분포를 보이는 작은 단위이며, 후자는 선택적 집합화에 의해 진화적으로 형성되었다.