Эволюция микроорганизмов - молекулярная филогенетика

Обновлено: 26.04.2024

Курс включает 12 лекций и 8 практических занятий.
Лекционный курс состоит из трех разделов:

  1. Введение в методы распознавания и классификации (П.Деменков) — 3 лекции.
  2. Структурная биоинформатика белков (Д.А.Афонников) — 6 лекций.
  3. Анализ активных сайтов белков и введение в компьютерные методы разработки лекарств (В.А.Иванисенко)

Практические занятия включают ознакомление с методами структурного анализа белков, методами молекулярного моделирования белковых структур (А. Бакулина).

I. Организационно-методический раздел

Цели и задачи курса

Дисциплина «Структурная компьютерная биология: компьютерные методы анализа структуры и функции генетических макромолекул и их молекулярной эволюции» предназначена для студентов-биологов 4-го курса, специализирующихся по информационной биологии. Курс включает лекции и практические занятия в компьютерном классе и является частью семестрового курса «Структурная компьютерная биология».
Основной целью освоения дисциплины является ознакомление студентов с современными компьютерными и теоретическими методами анализа структуры генетических макромолекул, которые позволяют изучать основные закономерности и особенности их функционирования и эволюции. Для достижения поставленной цели выделяются задачи курса:

  • определить специфику компьютерного и теоретического анализа структуры генетических макромолекул;
  • дать обзор состояния современных методов анализа структур, банков данных и вычислительных ресурсов и программ структурной биологии, обратив особое внимание на их ограничения и особенности интерпретации результатов;
  • охарактеризовать основные направления исследований в области структурной компьютерной биологии, а также в области молекулярной эволюции белков;
  • проиллюстрировать различные методические подходы на примере реальных данных.

Требования к уровню освоения содержания курса

По окончании изучения указанной дисциплины студент должен:

  • иметь представление об особенностях компьютерного и теоретического анализа структур генетических макромолекул;
  • знать основные принципы анализа и теоретические основы методов, используемых для его реализации,
  • проводить анализ структуры белков и РНК с помощью ресурсов, доступных в Интернет.

Формы контроля

Итоговый контроль – экзамен,
Текущий контроль – тестирование.

II. Содержание дисциплины

Новизна курса

Данный курс направлен на ознакомление студентов с современным состоянием проблемы структурной биологии, а так же методами структурного анализа, доступными через Интернет. В курсе представлены новейшие методы теоретического и компьютерного анализа структуры и функции генетических макромолекул, а так же их эволюции. В ходе обучения студенты получают навык практической работы с компьютерными программами анализа структуры, функции и эволюции белков, осваивают работу с базами данных структур генетических макромолекул. В результате лекционных занятий и практической работы в компьютерных классах студенты получают представление о функции и эволюции макромолекул на уровне их структур, что является особенно важным для более глубокого понимания принципов функционирования живых систем. Актуальность этого курса определяется тем, что на современном этапе молекулярной биологии невозможно получить полное понимание принципов функционирования живой клетки, не имея информации о структуре генетических макромолекул. В ответ на современные требования биологии возникла новая область знания – структурная биология. Поэтому подготовка высококвалифицированного специалиста-биолога требует изучения методов и принципов структурного анализа генетических макромолекул. Актуальность в преподавании такой дисциплины признана в передовых Российских и зарубежных вузах. Преподавание курса структурной биологии на кафедре информационной биологии ФЕН НГУ позволит готовить высококлассных специалистов мирового уровня.

Тематический план курса

Наименование разделов и тем Количество часов
Лекции Лабораторные работы Всего часов
Основные принципы молекулярной эволюции. Эволюция аминокислотных последовательностей. Филогенетический анализ 4 2 6
Методы и алгоритмы сравнительного анализа белковых структур. Эволюция белковых структур. 4 3 7
Методы предсказания структур белков 2 1 3
Эволюция белков в составе полных геномов. 2 2
Компьютерный анализ структуры, функции и эволюции активных сайтов белков 4 1 5
Обмен белков в клетке 4 4
Компьютерные алгоритмы для предсказания вторичной структуры РНК 4 1 5
Итого 24 8 32

Содержание отдельных разделов и тем

Лекция 1. Основные принципы молекулярной эволюции.

  • Предмет и основные задачи молекулярной эволюции.
  • Объект исследования молекулярной эволюции.
  • Математические модели единичных замен на примере ДНК (мутационные события, матрицы замен).
  • Модели эволюции белковых последовательностей.
  • Влияние мутаций на структуру и функцию белков.
  • Нейтральная теория Кимуры.

Лекция 2. Сравнительный анализ аминокислотных последовательностей.

  • Множественное выравнивание аминокислотных последовательностей
  • Методы и программы множественного выравнивания аминокислотных последовательностей. MSA, CLUSTALW.
  • Базы данных множественного выравнивания аминокислотных последовательностей.
  • Филогенетический анализ белковых последовательностей. Основные методы построения филогенетических деревьев.
  • Особенности эволюции белков и методы их учета при построении математических моделей. Координированные замены остатков.

Лекция 3. Методы и алгоритмы сравнения пространственных структур белков.

  • Выравнивание белковых структур. Постановка задачи.
  • Основные понятия о геометрических преобразованиях: сдвиг, поворот, центр масс, главные оси.
  • Методы сравнения белковых структур.
  • Классификация белковых структур. Базы данных SCOP, FSSP.

Лекция 4. Эволюция белковых структур.

  • Влияние мутаций на структуру белка.
  • Сравнение эволюции последовательностей и структур белков.
  • Пространство белковых структур.

Лекция 5. Методы предсказания структур белков.

  • Классификация методов предсказания структуры белка.
  • Методы предсказания вторичной структуры белка.
  • Методы предсказания пространственной структуры белка
  • Методы предсказания типа укладки белка.
  • Программы предсказания доступные через Интернет.

Лекция 6. Эволюция белков в составе полных геномов.

  • Особенности геномной эволюции. Дупликации генов и возникновение новой функции.
  • Ортологи и паралоги.
  • Сравнение скоростей эволюции белковых семейств в полных геномах бактерий.
  • Белки как участники генной сети. Белок-белковые взаимодействия.
  • Особенности эволюции мультидоменных белков и белков, формирующих комплексы.

Лекция 7 Функциональные сайты глобулярных белков.

  • Классификация функциональных сайтов;
  • Специфические особенности структурной организации активных центров ферментов, сайтов связывания лигандов, сайтов пострансляционной модификации;
  • Антигенные детерминанты как класс сайтов белок-белковых взаимодействий;
  • Конформационные и линейные эпитопы;
  • Методы распознования сайтов связывания с использованием афинной селекции из комбинаторных библиотек пептидов; фаговый дисплей;
  • Компьютерные методы распознавания функциональных сайтов: методы, основанные на анализе множественного выравнивания гомологичных белков; паттерны; весовые матрицы; нейронные сети; методы теории графов;методы структурного выравнивания.

Лекция 8 Количественный анализ взаимосвязи структура-активность

  • Методы анализа взаимосвязи структура-активность для малых молекулярных соединений QSAR, 3DQSAR, COMFA. Качественное и количественное описание активности. Структурные, геометрические, стерические и электронные параметры. Физико-химические характеристики. Топологические индексы.
  • «Физические» модели в анализе связи «структура-активность».Метод Ханша. Соотношения линейности свободной энергии.Аддитивная модель Фри-Уильсона.Регрессионные методы в анализе связи «структура-активность».
  • Методы анализа взаимосвязи структура-активность для белков.

Лекция 9. Введение в биологию белкового обмена.

  • «Жизненный цикл» белков:
    • синтез белка;
    • функционирование белка; (основные типы белков, и их локализация);
    • распад белка (основные пути распада, введение в биологию убиквитин-зависимого протеасомного протеолиза).

    Лекция 10. Убиквитин-зависимая деградация белков. (I) Протеасомы (2 ч).

    • Эволюция протеолитической машины.
    • Структура и эволюция протеасомы.
    • Основные представления о функционировании протеасом.
    • Роль белок-белковых взаимодействий в функционировании протеасомы.
    • Модели в изучении протеасомного протеолиза.
    • Эволюция системы убиквитинизации.
    • Основные представления о функционировании каскада убиквитинизации.
    • Белок-белковое узнавание при убиквитинизации – основа регуляции деградации белков в клетке.
    • Деградация белковых комплексов.
    • Модели в изучении системы убиквитинизации.

    Лекция 11. Компьютерные алгоритмы для предсказания вторичной структуры. Термодинамический подход.

    Лекция 12. Компьютерные алгоритмы для предсказания вторичной структуры. Сравнительный и лингвистический подходы.

    Программа практических занятий «Структурная биология в Интернет»

    • Базы и банки данных структур макромолекул и системы доступа к ним.
    • Методы анализа структурных характеристик белков. Программы WhatIf, DSSP, база данных DSSP.
    • Множественное выравнивание белковых последовательностей. Программы выравнивания в Интернет (CLUSTALW), программы визуализации (JalView). Базы данных множественных выравниваний HSSP и Pfam.
    • Филогенетический анализ белковых последовательностей. Программы CLUSTAL и Phylip.
    • Программы сравнения белковых структур. Программа СЕ. Базы и банки данных классификации белковых структур (CATH, SCOP, FSSP).
    • Анализ активных сайтов белков. База данных Prosite. Поиск сайтов в аминокислотной последовательности. Анализ структурных особенностей активных сайтов.
    • Программы предсказания белковых структур (предсказание вторичной, третичной структуры, распознавание типа укладки).
    • Методы предсказания вторичной структуры РНК.

    Перечень примерных контрольных вопросов

    1. Что является предметом исследования молекулярной эволюции?
    2. В чем различие между моделями эволюции ДНК Джукса-Кантора и Кимуры?
    3. В каких единицах измеряется эволюционное расстояние аминокислотных последовательностей?
    4. Каким образом влияют аминокислотные замены на стабильность и функцию белка?
    5. Приведите основные положения нейтральной теории.
    6. Какую информацию можно получить на основе множественного выравнивания аминокислотных последовательностей?
    7. В чем заключается алгоритм прогрессивного множественного выравнивания?
    8. Приведите примеры баз данных множественных выравниваний.
    9. Какие существуют методы построения филогенетических деревьев?
    10. В чемзаключаются особенности эволюции белков по сравнению смоделью. Дайхофф?
    11. Что такое координированные замены остатков и чем они обусловлены?
    12. Какие основные геометрические преобразования используются для сравнения белковых структур?
    13. Приведите примеры программ структурного выравнивания и укажите их основные особенности.
    14. Какие существуют базы данных по классификации белковых структур? Приведите пример.
    15. В чем особенность эволюции белковых структур?
    16. Что такое ортологи ипаралоги?
    17. Особенности эволюциибелковых семейств.
    18. Какие существуют классы функциональных сайтов белков?
    19. Какие существуют методы распознавания активных сайтов белков?
    20. Приведите примеры методов анализа взаимосвязи между структурой белка и его активностью.
    21. Укажите основные этапы жизненного цикла белков.
    22. В чем заключается роль протеасомы в белковой деградации?
    23. Приведите основные типы вторичной структуры РНК.
    24. В чем заключается сравнительный подход к предсказанию структуры РНК?

    III. Учебно-методическое обеспечение дисциплины.

    Образцы вопросов для подготовки к зачету.

    Билет 1

    1) Предмет и основные задачи молекулярной эволюции. Объект исследования молекулярной эволюции. Математические модели единичных замен на примере ДНК (мутационные события, матрицы замен).
    2) Классификация функциональных сайтов; Специфические особенности структурной организации активных центров ферментов, сайтов связывания лигандов, сайтов пострансляционной модификации; Антигенные детерминанты как класс сайтов белок-белковых взаимодействий; Конформационные и линейные эпитопы;

    Билет 2

    1) Модели эволюции белковых последовательностей. Влияние мутаций на структуру и функцию белков. Нейтральная теория Кимуры.
    2) Методы распознования сайтов связывания с использованием афинной селекции из комбинаторных библиотек пептидов; фаговый дисплей; Компьютерные методы распознавания функциональных сайтов: методы, основанные на анализе множественного выравнивания гомологичных белков; паттерны; весовые матрицы; нейронные сети; методы теории графов; методы структурного выравнивания.

    Билет 3

    1) Множественное выравнивание аминокислотных последовательностей. Методы и программы множественного выравнивания аминокислотных последовательностей. Базы данных множественного выравнивания аминокислотных последовательностей.
    2) Методы анализа взаимосвязи структура-активность для малых молекулярных соединений QSAR, 3DQSAR, COMFA. Качественное и количественное описание активности. Структурные, геометрические, стерические и электронные параметры. Физико-химические характеристики. Топологические индексы.

    Билет 4

    1) Филогенетический анализ белковых последовательностей. Основные методы построения филогенетических деревьев. Особенности эволюции белков и методы их учета при построении математических моделей. Координированные замены остатков.
    2) «Физические» модели в анализе связи «структура-активность».Метод Ханша. Соотношения линейности свободной энергии.Аддитивная модель Фри-Уильсона.Регрессионные методы в анализе связи «структура-активность». Методы анализа взаимосвязи структура-активность для белков.

    Билет 5

    1) Выравнивание белковых структур. Постановка задачи. Основные понятия о геометрических преобразованиях: сдвиг, поворот, центр масс, главные оси.
    2) «Жизненный цикл» белков: синтез белка; функционирование белка; (основные типы белков, и их локализация); распад белка (основные пути распада, введение в биологию убиквитин-зависимого протеасомного протеолиза).

    Билет 6

    1) Методы сравнения белковых структур. Классификация белковых структур. Базы данных SCOP, FSSP.
    2) Принципы регуляции содержания белков в клетке.

    Билет 7

    1) Влияние мутаций на структуру белка.
    2) Эволюция протеолитической машины. Структура и эволюция протеасомы. Основные представления о функционировании протеасом. Роль белок-белковых взаимодействий в функционировании протеасомы.

    Билет 8

    1) Сравнение эволюции последовательностей и структур белков. Пространство белковых структур.
    2) Модели в изучении протеасомного протеолиза. Эволюция системы убиквитинизации. Основные представления о функционировании каскада убиквитинизации. Белок-белковое узнавание при убиквитинизации – основа регуляции деградации белков в клетке. Деградация белковых комплексов. Модели в изучении системы убиквитинизации.

    Билет 9

    1) Классификация методов предсказания структуры белка. Методы предсказания вторичной структуры белка.
    2) Вторичная структура РНК, ее основные элементы.

    Билет 10

    1) Методы предсказания пространственной структуры белка. Методы предсказания типа укладки белка. Программы предсказания доступные через Интернет
    2) Термодинамические методы предсказания вторичной структуры РНК.

    Билет 11

    1) Особенности геномной эволюции. Дупликации генов и возникновение новой функции. Ортологи и паралоги.
    2) Принципы эволюции вторичной структуры РНК.

    Билет 12

    1) Сравнение скоростей эволюции белковых семейств в полных геномах бактерий. Белки как участники генной сети. Белок-белковые взаимодействия. Особенности эволюции мультидоменных белков и белков, формирующих комплексы.
    2) Сравнительный и лингвистический подходы к предсказанию структуры РНК.

    Эволюция микроорганизмов - молекулярная филогенетика

    • Исследована только часть всех прокариот обитающих на Земле

    • Для классификации прокариот разработана специальная таксономическая система

    • Для построения трехдоменного дерева жизни, включающего Бактерии, Археи и Эукариот, были использованы данные анализа рибосомальных РНК (рРНК)

    В основе всех эволюционных исследований лежат данные, позволяющие возможно более точно установить, насколько близкими друг к другу являются организмы. Таксономия прокариот характеризуется специфическими трудностями, поскольку методы, позволяющие оценивать морфологию и генетические особенности, или проводить реконструкцию ископаемых остатков, оказываются практически неприменимыми.

    Более того, мы практически ничего не знаем об огромном большинстве микробов, населяющих Землю. Поэтому для классификации прокариотических организмов по группам использовались несколько специфических таксонометрических методов. К числу таких методов относится числовая таксономия, которая основана на сравнении ряда характеристик (таких как присутствие или отсутствие капсульного слоя, дифференциальное окрашивание по Граму, требования к кислороду, сходство нуклеиновых кислот и белков, способность к спорообразованию, подвижность и наличие или отсутствие некоторых ферментов).

    Исследование этих показателей позволяет оценить степень сходства или различия между микробами. Однако, поскольку числовая таксономия предполагает достаточно полное знакомство с организмом, этот метод неприменим для микробов, которые не были культивированы и детально изучены в лабораторных условиях.

    Для классификации организмов, свойства которых изучены недостаточно был разработана метод молекулярной филогении. Этот метод предполагает, что эволюционные различия между организмами проявляются в вариациях их наследственного материала. Существует несколько путей классификации организмов на основании свойств их ДНК. Организмы можно сгруппировать исходя из соотношения оснований ДНК, входящей в состав их хромосом.

    ДНК содержит четыре основания — аденин (А), тимин (Т), цитозин (Ц) и гуанин (Г). Они образуют пары друг с другом таким образом, что отношения А/Т и Г/Ц одинаковы. Процентное содержание гуанина и цитозина (известное также как содержание Г-Ц) в хромосомальной ДНК варьирует от 45 до 75%. Неудивительно, что содержание Г-Ц у близкородственных организмов также будет близким. Однако само по себе сходное процентное содержание оснований не означает, что организмы являются родственными. Например, Bacillus subtilis и человек характеризуются примерно одинаковым содержанием Г-Ц, хотя очевидно, что эволюционное сходство между ними отсутствует.

    Однако во многих случаях исследование содержания Г-Ц представляет собой относительно простой способ предварительной оценки эволюционного родства между организмами.

    Классификация микроорганизмов

    Это универсальное филогенетическое дерево иллюстрирует взаимосвязи,
    существующие между организмами различных типов.
    Оно построено по данным анализа последовательности РНК малых субъединиц рибосом.

    Бесспорно, наиболее точный и результативный метод молекулярной филогении заключается в сравнении последовательностей генов, сохранившихся в ходе эволюции. Степень сходства последовательностей РНК малых субъединиц рибосом (SSU rRNA) указывает на их эволюционную близость. Гены SSU рРНК представляют собой идеальный объект для такого анализа, поскольку они присутствуют во всех организмах и сохранились в ходе эволюции. При этом они либо выделяют и непосредственно секвенируют гены рРНК, либо вначале с помощью ПЦР амплифицируют ДНК, которую затем клонируют. Последний метод используют для характеристики организмов, которые обнаружены в незначительных количествах или же с трудом поддаются культивированию.

    После проведения секвенирования результаты можно проанализировать с использованием компьютерных программ, позволяющих сравнивать последовательности рРНК и построить филогенетическое дерево, подобное изображенному на рисунке ниже.

    Сравнение между собой данных секвенирования вскрыло ряд удивительных особенностей, касающихся филогенетического родства организмов. На основании традиционных фенотипических характеристик (включая данные, полученные методом числовой таксономии) биологи сгруппировали всех живых существ в пять царств, только одно из которых было представлено прокариотами. Напротив, с помощью молекулярной филогенетики было показано, что клеточные формы жизни развились в три основные линии или домены, два из которых принадлежат прокариотам. Бактерии и Археи составляют два домена, присоединенные к одной эукариотической линии. Интересно, что рРНК археев ближе к таковой эукариот, чем к бактериальной рРНК.

    Заметим относительно номенклатуры: в научной литературе домен Бактерий часто называется Эубактерии, домен Археев — Архебактерии. Говоря об этих специфических линиях прокариот, мы будет пользоваться терминами Бактерии и Археи, хотя будем использовать термин прокариоты, применительно в целом к бактериям и археям.

    Построенное Карлом Безе с сотрудниками на основании данных сравнения последовательностей рРНК, филогенетическое дерево описывает историю эволюции всех организмов. Считается, что в основании дерева находится универсальный предшественник, являющийся общим предком всех живых форм, существующих на Земле. Было показано, что многие гены являются общими для всех трех доменов, что предполагает существование интенсивного горизонтального переноса генов на ранних этапах развития жизни. Таким образом, гены, кодирующие такие основные клеточные функции, как транскрипция и трансляция, по-видимому, свободно перемещались по популяциям простейших организмов.

    Этим предположением объясняется, почему во всех клетках, независимо от их принадлежности к тому или иному домену, присутствует много общих генов. По мере роста и развития каждой линии, некоторые биологические свойства утрачиваются, а другие приобретаются. Это обусловливает присутствие специфического набора генетического материала в каждой линии клеток.

    В универсальном дереве жизни домен Бактерий подразделяется по меньшей мере на 10 основных групп. Однако это число, вероятно, занижено, поскольку познание мира микробов ограничивается нашими возможностями культивировать штаммы in vitro, и лишь небольшая часть всего их многообразия может быть выращена в лабораторных условиях. Как показывают филогенетические данные, некоторые группы в пределах домена Бактерий включают организмы, у которых отсутствуют четкие фенотипические черты родства. Например, царство Протеобактерий содержит организмы, характеризующиеся смешанными физиологическими чертами, напоминающими черты, характерные почти для всех известных прокариот.

    Второй прокариотический домен составляют Археи, состоящие из трех основных типов: Кренархеот, Эвриархиот и Корархеот. Физиологически бактерии и археи легко дифференцируются по наличию (у бактерий) или отсутствию (у археев) клеточной стенки, содержащей пептидогликан. Представители домена Эукариот в составе своей клеточной стенки также не содержат пептидогликан. Близко от основания ветви Археев отходят представители Methanopyrus, которые представляют собой крайне выраженные термофилы, способные расти при температурах достигающих 110 °С.

    Подобные организмы могли сохраниться с того времени, когда Земля еще находилась на ранних этапах формирования, которые характеризовались экстремальными условиями, и эти прокариоты (или близкие к ним археи) могут представлять собой реликты ранних форм жизни. Первоначально, некоторые формы Археев были обнаружены при анализе рибосомальных генов организмов, обитающих в экзотической среде, например в открытом океане, Антарктических водах, и в водах глубоководных гидротермальных источников. Однако они также находятся в обычной почве и в озерных водах.

    Наша информация об универсальном дереве жизни продолжает расширяться. В современной филогенетике к числу трудных относится вопрос, каким образом классифицировать организмы по видам, и второй, с ним связанный, как группировать виды в основные домены или царства. По мере обнаружения новых видов, может быть пересмотрена и скорректирована структура основных доменов.

    Видео этапы эволюции, естественного отбора, искусственного отбора

    Редактор: Искандер Милевски. Дата обновления публикации: 18.3.2021

    Эволюция и молекулярная таксономия аскомицетовых дрожжей Тайваня (Филогенетический анализ биологических макромолекул)

    Предлагаемый российско-тайваньский проект направлен на изучение эволюции эукариотических микроорганизмов в географически изолированных (островных) популяциях на примере дрожжей и дрожжеподобных грибов Тайваня. Основное внимание будет уделено хорошо дифференцированным родам дрожжей Williopsis, Zygowilliopsis и Arthroascus. При этом будут использованы коллекционные штаммы и новые изоляты, выделенные в ходе выполнения проекта из сокотечений различных деревьев, почвы и других источников на Тайване. С помощью гибридологического анализа (тесты на фертильность гибридов и рекомбинацию контрольных маркеров), пульс-электрофореза нативных хромосомных ДНК, ПЦР с микросателлитными праймерами, рестриктазного анализа и секвенирования различных генов будет установлена точная видовая принадлежность тайваньских штаммов и изучены особенности их геномов. Будет определена степень дивергенции тайваньских штаммов от европейских, североамериканских и материковых азиатских дрожжей той же родовой принадлежности. Кроме того, на основании полученных молекулярных данных будут построены филогенетические деревья для определения родства и происхождения тайваньских дрожжей. Молекулярный скрининг геномов эндемичных дрожжей позволит обнаружить новые виды и установить основные факторы, ответственные за островную изоляцию дрожжей. Большое внимание в проекте будет уделено штаммам Williopsis и Zygowilliopsis, продуцирующим антидрожжевые токсины. Использование большой коллекции названных дрожжей позволит обнаружить новые типы киллерных штаммов с широким спектром действия, которые могут представлять большой интерес для биотехнологии в качестве продуцентов токсинов-антибиотиков медицинского и сельскохозяйственного назначения. Комплексные и взаимодополняющие подходы российских и тайваньских участников проекта позволят получить важную информацию о роли географической изоляции в процессе эволюции и видообразования дрожжей и совместно создать коллекцию генетически охарактеризованных эндемичных тайваньских дрожжей – нового генофонда для фундаментальных и прикладных исследований. Полученные в ходе выполнения проекта результаты будут представлены в виде отчетов, совместных научных публикаций и докладов на международных и региональных конференциях.

    Аннотация к отчету по результатам реализации проекта:

    Совместный российско-тайваньский проект направлен на решение фундаментальной проблемы биологии: эволюция эукариотических микроорганизмов в географически изолированных (островных) популяциях на примере дрожжей и дрожжеподобных грибов Тайваня. Основное внимание уделяется хорошо дифференцированным родам дрожжей Williopsis, Zygowilliopsis и Arthroascus. За отчетный период получена важная информация о геномах тайваньских дрожжей Zygowilliopsis. Молекулярный скрининг большой коллекции штаммов Zygowilliopsis, изолированных на Тайване и в других регионах мира, позволил обнаружить три новых вида: два на Тайване и один в Северной Америке. Согласно проведенному филогенетическому анализу нуклеотидных последовательностей домена D1/D2 гена 26S рРНК род Zygowilliopsis включает, по крайней мере, восемь видов. Для определения генетического родства видов рода Zygowilliopsis мы планируем провести их гибридологический анализ. За отчетный период у тайваньских штаммов были созданы моноспоровые фертильные линии, маркированные различными ауксотрофными мутациями. Полученные мутанты будут использованы для получения внутри- и межштаммов гибридов, анализ которых мы планируем провести в 2011 году. Большинство штаммов Zygowilliopsis, хранящихся в коллекции Национального университета образования в Хсинчу, было идентифицировано как Z. californica. Для установления родства штаммов Z. californica, изолированных на Тайване и в других регионах мира мы провели сравнительный анализ нуклеотидных последовательностей внутренних транскрибируемых спейсеров ITS1 и ITS2. Проведенный молекулярный анализ выявил значительные различия между штаммами. Определена степень дивергенции тайваньских дрожжей Z. californica от европейских, североамериканских и японских штаммов той же видовой принадлежности. Установлено, что вид Z. californica представлен на Тайване, в основном, разновидностью Z. californica var. dimennae. Впервые определена способность тайваньских дрожжей Z. californica продуцировать киллерные токсины (микоцины). Обнаружено, по крайней мере, два типа киллерных штаммов. Штаммы первого типа лизируют газон только суперчувствительного штамма Candida nitratophila, а штаммы второго типа, наряду с C. nitratophila, лизируют газоны штаммов Saccharomyces cerevisiae. Обнаружены штаммы Z. californica, которые обладают повышенной киллерной активностью и могут представлять интерес для биотехнологии в качестве продуцентов токсинов-антибиотиков медицинского и сельскохозяйственного назначения. Совместно с тайваньскими участниками проекта проведена изоляция новых штаммов аскомицетовых дрожжей из сокотечений широколиственных деревьев на Тайване и определен их таксономический статус. Эта часть исследования была выполнена во время командировки российских участников проекта на Тайвань (23 октября–9 ноября 2010 года). За отчетный период (август 2010–январь 2011) подготовлено три статьи, одна из которых уже принята к печати в журнале «Биотехнология», вторая сдана в печать в журнал «Микология и фитопатология» и третья готовится к подаче в международный журнал «The Journal of General and Applied Microbiology».

    ИСТИНА

    Молекулярная эволюция генов, систем генов и геномов: новые методы и их применение НИР

    The study of molecular evolution at the level of genes, gene systems and genomes using newly developed algorithms

    • Руководитель НИР: Алексеевский А.В.
    • Ответственные исполнители: Карягина-Жулина А.С., Русинов И.С., Спирин С.А.
    • Участники НИР: Аксянов Е.А., Безсуднова О.И., Ершова А.С., Мошенский Д.М., Пензар Д.Д., Сигорских А.И., Смиренина Л.К., Хачатурян М.А., Хачатурян М.А.
    • Подразделение: Отдел математических методов в биологии
    • Срок исполнения: 16 мая 2016 г. - 31 декабря 2018 г.
    • Номер договора (контракта, соглашения): 16-14-10319
    • Номер ЦИТИС: AAAA-A17-117021650019-5
    • Тип: Фундаментальная
    • Приоритетное направление научных исследований: Математические модели в биологии
    • ПН России: Науки о жизни
    • Направление технологического прорыва России: Медицинские технологии и лекарственные средства
    • Рубрики ГРНТИ:
      • 34.03.23 Математическая биология и теоретическое моделирование биологических процессов. Биоинформатика

      Изучение эволюции – одна из центральных задач биологии. Феодосий Добжанский писал: «Ничто в биологии не имеет смысл кроме как в свете эволюции». В наше время важное значение приобретает изучение молекулярной эволюции – эволюции последовательностей генов и белков, систем генов и полных геномов. Задачи молекулярной эволюции возникают практически во всех областях молекулярной биологии. В проекте планируются три направления исследований молекулярной эволюции, объединенные общими идеями, подходами, алгоритмами и программами. Это развитие методов реконструкции филогении гомологичных последовательностей белков и нуклеиновых кислот и их применение; реконструкция филогении прокариотических систем рестрикции-модификации; сравнительное описание эволюции геномов в разных группах близкородственных прокариот. Филогения последовательностей. Задача реконструкции филогении по выравниванию набора гомологичных биологических последовательностей является центральной в области молекулярной филогении. Несмотря на большое число разных алгоритмов и программ, ее нельзя считать окончательно решенной. При реконструкции филогении возникают вопросы: какой алгоритм применить в изучаемом случае? Какова степень доверия полученному филогенетическому дереву в целом и его отдельным ветвям? Предложенные ранее алгоритмические методы ответа на эти вопросы не лишены недостатков. В проекте предлагается, во-первых, разработать и реализовать методику сравнительной оценки разных программ реконструкции филогении. Методика включает создание базы эталонных выравниваний биологических последовательностей с приблизительно известной филогенией и программы, вычисляющей строгие статистические оценки сравнения двух наборов реконструкций филогении по этим выравниваниям. По таким оценкам можно будет объективно оценивать как разные алгоритмы, так и зависимость результатов одного алгоритма от используемых параметров. Результат будет состоять в рекомендациях по применению программ и выбору параметров. Во-вторых, с использованием этой методики планируется доработать программу реконструкции филогении PQ, основанную на оригинальном алгоритме, а также оптимизировать реализации ряда известных алгоритмов. В-третьих, предполагается создание экспертной системы, позволяющей оценить качество реконструкции филогении данного набора последовательностей на основе анализа множественного выравнивания. Система будет создана с применением различных методов машинного обучения. Эволюция систем рестрикции-модификации. Эволюция систем генов представляет особенный интерес, так как отражает функциональные изменения в эволюционной истории организмов. Изучение эволюции систем осложняется тем, что кроме мутагенеза в самих генах может изменяться состав генов системы. В проекте планируется реконструировать филогению прокариотических систем рестрикции-модификации на основании всех доступных данных. Актуальность данного раздела проекта связана с тем, что системы рестрикции-модификации, кроме своей основной функции – защиты от чужеродной ДНК, прежде всего ДНК бактериофагов, играют важную роль в эволюции бактериальных и архейных популяций, в поддержании разнообразия штаммов и регуляции горизонтального переноса между прокариотами. Полномасштабных биоинформатических исследований этих систем нами в литературе не обнаружено. Важным для успеха исследования обстоятельством является то, что в настоящее время объем доступных данных исчисляется многими тысячами систем. Многие системы хорошо изучены экспериментально, разным аспектам эволюции этих систем посвящены сотни публикаций. Информация о системах рестрикции-модификации собрана в публичной базе данных REBASE. Кроме того, набор генов в системе ограничен. Обязательными являются гены эндонуклеаз рестрикции и ДНК-метилтрансфераз (иногда обе активности присущи продукту одного гена), в некоторых типах систем закодированы также регуляторные ДНК-узнающие белки, в других – никазы, расщепляющие только одну цепочку ДНК. Сложность планируемого исследования состоит в том, что системы рестрикции-модификации мобильны, часто подвержены горизонтальному переносу. Известен обмен генами между разными системами рестрикции-модификации. Другая сложность состоит в большом разнообразии систем и генов эндонуклеаз рестрикции и ДНК-метилтрансфераз. В результате такое фундаментальное понятие, как ортологичность, в применении к системам рестрикции-модификации должно быть уточнено, и алгоритмы выявления ортологичности должны быть видоизменены. Сравнительный анализ эволюции геномов в разных видах и родах бактерий и архей. В связи с секвенированием полных геномов многих организмов в последнее десятилетие быстро развивается область сравнения геномов в целом. В ней получены многие фундаментальные результаты, сравнение геномов активно используется для решения многих практических задач, включая медицинские. В проекте планируется реконструировать эволюцию нескольких десятков групп близкородственных прокариотических организмов, для которых расшифровано достаточное число полных геномов, и провести сравнительный анализ. Эволюции геномов бактерий и архей в разных таксонах посвящены многие работы, число подобных работ растет с каждым годом, в частности, в связи с их практической важностью. Работ, посвященных сравнению эволюции геномов прокариот в большом числе таксонов, и выполненных по единой методике, что дает основание для адекватного сравнения результатов, нам не известно. Для проекта важно, что нами разработан проект программ NPG-explorer, позволяющий построить так называемый нуклеотидный пангеном группы геномов и выдающий аналитическую информацию в унифицированном формате. Определенная доработка пакета также будет выполнена в проекте по результатам массового тестирования.

      Источник финансирования НИР

      Этапы НИР

      Прикрепленные к НИР результаты

      Для прикрепления результата сначала выберете тип результата (статьи, книги, . ). После чего введите несколько символов в поле поиска прикрепляемого результата, затем выберете один из предложенных и нажмите кнопку "Добавить".

      Сотрудники


      Игорь Владиславович Мокроусов работает в Институте с 1993 г.

      В 1989 г. с отличием окончил биотехнологический факультет Санкт-Петербургского химико-фармацевтического института.

      В 1993 г. защитил диссертацию кандидата биологических наук по специальности «Микробиология» на тему «Генетическая дифференциация штаммов Aureobasidium pullulans методом полимеразной цепной реакции».

      Имеет звание старшего научного сотрудника по специальности «Молекулярная биология» (1999).

      В 2009 г. защитил диссертацию доктора биологических наук по специальности «Микробиология» на тему «Генетическое разнообразие и эволюция Mycobacterium tuberculosis» (степень присуждена ВАК РФ в 2010 г.).

      С 2015 г. – заведующий лабораторией молекулярной микробиологии СПб НИИ эпидемиологии и микробиологии имени Пастера.

      Область научных интересов И.В. Мокроусова – молекулярная эпидемиология, эволюция, филогенетика и филогеография M. tuberculosis и др. микроорганизмов; анализ генома, разработка новых методов генотипирования; молекулярные основы лекарственной устойчивости микобактерий туберкулеза, ее генотипическая детекция; коэволюция H. sapiens и M. tuberculosis и микроорганизмов; генетические основы восприимчивости человека к туберкулезу.

      Игорь Владиславович является координатором международных коллаборативных проектов с участием институтов Китая, Японии, Латвии, Казахстана, Испании, Эстонии, Болгарии, Франции. В 1997-2018 гг. активно участвовал и продолжает работать в международных и российских проектах, поддержанных РФФИ (5 грантов), РНФ (3 гранта), Минобрнауки РФ, МАГАТЭ, Европейской комиссией (INTAS, FP7, Marie Curie), Парижским институтом Пастера (ACIP), Французской академией наук.

      Мокроусов И.В. - член Ученого совета НИИЭМ им. Пастера (с 2010 г.), член Рабочей группы высокого уровня при Минздраве РФ по разработке нового стандарта по молекулярно-эпидемиологическому контролю туберкулеза в РФ (2010-2012), член Международного научного совета Института микробиологии им. С. Ангелова Болгарской академии наук, София, Болгария (2011-2013, 2017-2020).

      И.В. Мокроусов является заместителем главного редактора журнала «Инфекция и иммунитет». Он также активно работает в редакционных советах 7 зарубежных журналов: Infection, Genetics and Evolution (Elsevier; редактор с 2010 г., 273 статьи), BMC Microbiology (Springer-Nature; ассоциированный редактор, редактор отдела, с 2009 г., 364 статьи), PLoS One (Public Library of Science; академический редактор с 2008 г., 256 статей), International Journal of Mycobacteriology (Elsevier, Wolters Kluwer), Biomedical and Biotechnology Research Journal (Wolters Kluwer), Pediatric Investigations (Wiley), Acta Microbiologica Bulgarica (Union of Scientists in Bulgaria). Также он был/является приглашенным редактором специальных номеров по молекулярной эпидемиологии, эволюции и патогенезу микобактерий журнала Infection, Genetics and Evolution, вышедшего в 2012 году и находящегося в процессе подготовки (запланирован в 2018 г.).

      Игорь Владиславович Мокроусов - эксперт научных организаций и фондов: Российская Академия Наук, Российский научный фонд, Wellcome Trust UK, European Respiratory Society, Agence National de Recherche-France, PTR program of Institut Pasteur Paris, AFSSA-France, Medical Research Scotland, Medical Research Council South Africa, National Research Foundation South Africa, FONDECYT-Chile; Czech Science Foundation, National Science Center Poland, Национальный центр государственной научно-технической экспертизы Казахстана

      И.В. Мокроусов – рецензент журналов PNAS, Lancet Infectious Diseases, Clinical Microbiology Reviews, J Bacteriology, J Clinical Microbiology, Emerging Infectious Diseases, Molecular Ecology, Antimicrobial Agents Chemotherapy, J Antimicrobial Chemotherapy, J Infectious Diseases, Microbiology, Clinical Microbiology Infection, FEMS Microbiology Letters, Tuberculosis, Infection Genetics Evolution, Clinical Infectious Diseases, J Med Microbiol, Int J Tuberculosis Lung Dis, Int J Infect Dis, BMC, PLOS Medicine.

      Результаты исследований были представлены на всероссийских и международных конгрессах: 46 устных выступлений, со-руководство работой 14 семинаров, секций и симпозиумов, в т.ч. конгрессы ECCMID, FEMS, MEEGID, IUATLD, Молекулярная диагностика, Конгрессы Европейского и Азиатско-Африканского обществ микобактериологии.

      И.В. Мокроусов награжден почетным знаком «Отличник здравоохранения» (2009 г.), Научной премией Международного союза против туберкулеза и болезней легких (Scientific Prize of International Union Against Tuberculosis and Lung Disease, 2004 г.), Marie Curie Fellowship (2007), почётными грамотами Министерства здравоохранения РФ (2005, 2013) и Роспотребнадзора РФ (2012).

      Web of Science Researcher ID: J-3640-2014

      ИНДЕКС ХИРША - 34 (Web of Science, Scopus, РИНЦ).

      Количество цитирований составляет: 3441 (Web of Science core collection), 3858 (Scopus), 4164 (РИНЦ).

      Полный список публикаций И.В. Мокроусова в базе данных Pubmed можно найти по ссылке:

      ИЗБРАННЫЕ ПУБЛИКАЦИИ с 2012 г. (от новых к старым)

      Vyazovaya A*, Levina K, Zhuravlev V, Viiklepp P, Kütt M, Mokrousov I*. Emerging resistant clones of Mycobacterium tuberculosis in a spatiotemporal context. J Antimicrob Chemother. 2018; 73:325-331. Impact Factor 5.071;

      Mokrousov I.*, Chernyaeva E., Vyazovaya А., Skiba Y., Solovieva N., Valcheva V., Levina K., Malakhova N., Jiao W.W., Gomes L.L., Suffys P.N., Kütt M., Aitkhozhina N., Shen A.D., Narvskaya O., Zhuravlev V. A rapid assay for detection of the epidemiologically important Central Asian/Russian strain of the Mycobacterium tuberculosis Beijing genotype. J Clin Microbiol. 2018; 56(2): e01551-17. Impact Factor 3.712

      Pasechnik O., Vyazovaya A., Vitriv S., Tatarintseva M., Blokh A., Stasenko V., Mokrousov I.* Major genotype families and epidemic clones of Mycobacterium tuberculosis in Omsk region, Western Siberia, Russia, marked by a high burden of tuberculosis-HIV coinfection. Tuberculosis (Edinb.). 2018; 108: 163–168. Impact Factor 2.873;

      Ioannidis P*, van Soolingen D, Mokrousov I*, Papaventsis D, Karabela S, Konstantinidou E, Marinou I, Nikolaou S, Kanavaki S, Mantadakis E, Samonis G, Anthony R, Vogiatzakis E. MDR/XDR tuberculosis in Greece: predominance of Mycobacterium tuberculosis genotypes endemic in the Former Soviet Union countries. Clin Microbiol Infect. 2017; 23(12): 1002-1004. Impact Factor 4.575;

      Mokrousov I*, Shitikov E, Skiba Y, Kolchenko S, Chernyaeva E, Vyazovaya A. Emerging peak on the phylogeographic landscape of Mycobacterium tuberculosis in West Asia: definitely smoke, likely fire. Mol Phylogenet Evol. 2017; 116:202-212. IF 4.419;

      Li QJ, Jiao WW, Yin QQ, Li YJ, Li JQ, Xu F, Sun L, Xiao J, Qi H, Wang T, Mokrousov I*, Huang HR*, Shen AD*. Positive epistasis of major low-cost drug resistance mutations rpoB531-TTG and katG315-ACC depends on phylogenetic background of M. tuberculosis strain. Int J Antimicrob Agents. 2017; 49:757-762. Impact Factor 4.307;

      Mokrousov I. Revisiting the Hunter Gaston discriminatory index: Note of caution and courses of change. Tuberculosis (Edinb.), 2017; 104: 20-23. Impact Factor 2.873;

      Mokrousov I. Emerging resistant clone of Mycobacterium tuberculosis in West Asia. Lancet Infect Dis. 2016; 16 (12): 1326-1327. Impact Factor 21.37.

      Mokrousov I.*, E. Chernyaeva, A. Vyazovaya, V. Sinkov, V. Zhuravlev , O. Narvskaya. Next generation sequencing of Mycobacterium tuberculosis. Emerg Infect Dis. 2016; 22(6):1127-9. Impact Factor 6.99;

      Mokrousov I*, Vyazovaya A, Iwamoto T, Skiba Y, Pole I, Zhdanova S, Arikawa K, Sinkov V, Umpeleva T, Valcheva V, Alvarez Figueroa M, Ranka R, Jansone I, Ogarkov O, Zhuravlev V, Narvskaya O. Latin-American-Mediterranean lineage of Mycobacterium tuberculosis: Human traces across pathogen's phylogeography. Mol Phylogenet Evol. 2016; 99:133-143. Impact factor 3.9;

      Yin QQ, Liu HC, Jiao WW, Li QJ, Han R, Tian JL, Liu ZG, Zhao XQ, Li YJ, Wan KL, Shen AD, Mokrousov I*. Evolutionary History and Ongoing Transmission of Phylogenetic Sublineages of Mycobacterium tuberculosis Beijing Genotype in China. Sci Rep. 2016; 6:34353. Impact Factor 5.22;

      Mokrousov I*, Vyazovaya A, Solovieva N, Sunchalina T, Markelov Y, Chernyaeva E, Melnikova N, Dogonadze M, Starkova D, Vasilieva N, Gerasimova A, Kononenko Y, Zhuravlev V, Narvskaya O. Trends in molecular epidemiology of drug-resistant tuberculosis in Republic of Karelia, Russian Federation. BMC Microbiol. 2015; 15:279. Impact Factor 2.711;

      Mokrousov I. Mycobacterium tuberculosis phylogeography in the context of human migration and pathogen’s pathobiology: insights from Beijing and Ural families. Tuberculosis (Edinb.). 2015; 95 Suppl 1:S167-76. Impact factor 3.0;

      Merker M, Blin C, Mona S, Duforet-Frebourg N, Lecher S, Willery E, Blum M, Rüsch-Gerdes S, Mokrousov I, Beijing genotype study group, Supply P, Niemann S, Wirth T.. Evolutionary history and global spread of the Mycobacterium tuberculosis Beijing lineage. Nat Genet. 2015; 47(3):242-9. Impact Factor 29.6;

      Mokrousov I*, Rastogi N. 2015. Spacer-Based Macroarrays for CRISPR Genotyping. Chapter in: CRISPR: Methods and Protocols (Eds. Lundgren M. et al.), Springer/Humana Press. Methods Mol Biol. 1311:111-131;

      Vyazovaya A*, Mokrousov I*, Solovieva N, Mushkin A, Manicheva O, Vishnevsky B, Zhuravlev V, Narvskaya O. Tuberculous spondylitis in Russia and prominent role of multidrug-resistant clone Mycobacterium tuberculosis Beijing B0/W148. Antimicrob Agents Chemother. 2015; 59(4):2349-2357. Impact factor 4.476;

      Mokrousov I*, Vyazovaya A, Zhuravlev V, Otten T, Millet J, Jiao WW, Shen AD, Rastogi N, Vishnevsky B, Narvskaya O. Real-time PCR assay for rapid detection of epidemiologically and clinically significant Mycobacterium tuberculosis Beijing genotype. J Clin Microbiol. 2014; 52(5):1691-1693. Impact factor 4.2;

      Mokrousov I, Jiao WW, Wan K, Shen A. Stranger in a strange land: Ibero-American strain of Mycobacterium tuberculosis in Tibet, China. Infect Genet Evol. 2014; 26:323-326. Impact factor 3.264;

      Mokrousov I*, Vyazovaya A, Narvskaya O. Mycobacterium tuberculosis Latin-American Mediterranean family and its sublineages: in the light of evolutionary robust markers. J. Bacteriol. 2014; 196:1833-1841. Impact factor 2.8;

      Mokrousov I. Widely-used laboratory and clinical Mycobacterium tuberculosis strains: to what extent they are representative of their phylogenetic lineages? Tuberculosis (Edinb.) 2014; 94: 355-356. Impact factor 3.5;

      Mokrousov I. Resolution threshold of current molecular epidemiology of diphtheria. Emerg Infect Dis. 2014; 20: 1937-1938. Impact factor 7.3;

      Mokrousov I. Corynebacterium diphtheriae. In: Molecular Typing of Bacterial Infections (Eds. M. McKee and I. de Fillipis). Springer/Humana Press, 2013. pp. 283-300;

      Mokrousov I. Insights into the origin, emergence, and current spread of a successful Russian clone of Mycobacterium tuberculosis. Clin Microbiol Rev. 2013; 26(2):342-360. Impact factor 17.3;

      Mokrousov I*, Isakova J, Valcheva V, Aldashev A, Rastogi N. Molecular snapshot of M. tuberculosis population structure and drug-resistance in Kyrgyzstan. Tuberculosis (Edinb.) 2013; 93: 501-507. Impact factor 3.5;

      Mokrousov I. 2012. Human migratory history: Through the looking-glass of genetic geography of Mycobacterium tuberculosis. In: Causes and Consequences of Human Migration (Eds. M.H. Crawford and B. Campbell). Cambridge University Press. pp. 317-34.

      Читайте также: