Тюменские биологи «сломали» ДНК-штрихкодирование криптическими клещами. Метод, ориентирующийся на скорость мутации одного гена, принял два разных вида клещей за один

Зачастую чтобы понять, к одному или разным видам относятся разные популяции какого-нибудь животного, недостаточно просто внимательно их рассмотреть и найти различия во внешности. Иногда практически неразличимые внешне животные относятся к разным видам и даже не могут скрещиваться друг с другом — это так называемые криптические (скрытые) виды. Тогда для их различения приходится прибегать к молекулярной биологии и популяционной генетике.

Метод баркодирования ДНК (от англ. barcode, т.е. штрих-код) — это широко распространенный сейчас метод, который позволяет разделить виды или, напротив, понять, что они не отличаются (т.е. различные популяции принадлежат к одному виду). Он основан на том факте, что митохондриальные гены мутируют быстрее ядерных. Ученые расшифровывают участок митохондриального гена cox1, который есть у всех эукариот, и сравнивают результаты расшифровки с данными тех животных, видовая принадлежность которых не вызывает сомнений. Если последовательности этого гена различаются достаточно сильно, значит, его носители уже разошлись в процессе эволюции, и их относят к разным видам. Также, чтобы показать наличие разных видов, необходимо найти так называемый «баркодинговый зазор» (barkoding gap) — промежуток между степенью внутри- и межвидовой генетической изменчивости, который свидетельствует об отсутствии потока генов между популяциями.

У метода есть слабые стороны. Например, он не очень хорош для видов с большой численностью популяции.

«[Метод баркодирования] не справляется с моделированием генетической изменчивости, присутствующей в большой популяции. Таким образом, наиболее многочисленные и обычные виды могут быть неправильно разграничены методом молекулярного баркодирования, который является самым распространенным методом в настоящее время», — отметил в разговоре с «Чердаком» автор исследования, ведущий научный сотрудник Института экологической и сельскохозяйственной биологии ТюмГУ Павел Климов.

Ученые проверили, сможет ли метод различить разные виды рода Caparinia (небольшой размер популяции), и наоборот, не разделит ли он на разные виды Dermatophagoides farinae (космополитический вид с огромным размером популяции).

То же самое испытание прошли другие методы — алгоритмы, основанные на мультивидовых коалесцентных моделях. Коалесцентные методы основаны на анализе не одного, а множества генов, причем они также используют гены, находящиеся в ядерной ДНК, и при этом учитывают размер популяции. С помощью коалесцентных методов можно построить древо (генеалогию) генов и не только разделить виды, но и примерно сказать, когда они разошлись. Этот метод основан на предположениях нейтральной эволюции — теории, которая гласит, что большую часть генетической изменчивости составляют нейтральные, т.е. никак не влияющие на эффективность адаптации мутации, а не обязательно являющиеся генетическими следами адаптации вида к давлению естественного отбора (полезные мутации).

Ученые выяснили, что метод баркодирования справился с идентификацией паразитов ежей. Он показал, что разница между вариантами гена cox1 двух видов рода Caparinia — C. tripilis и C. ictonyctis отличается на 7,4-7,8%, а это значит, что их можно отнести к разным видам. Но на пылевых клещах баркодирование провалилось, посчитав представителей разных популяций вида Dermatophagoides farinae представителями разных видов, и предполагает, что его можно объединить с другим пылевым клещом — D. microceras, притом что эти два вида даже не могут скрещиваться и давать потомство.

По мнению ученых, коалесцентные методы превзошли баркодирование из-за разницы в размерах популяции — пылевые клещи живут повсеместно, а паразиты ежей встречаются очень редко.

Однако большую эффективность сопровождает и рост сложности (и, соответственно, стоимости). Как отметил Климов в разговоре с «Чердаком», хотя применение коалесцентных методов и дает более реалистичые результаты, «эти методы требуют секвенирования множественных генов и требуют существенных вычислительных мощностей».

 Максим Абдулаев