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4.5: Tamaños de los genomas - La paradoja del valor C - Biología

4.5: Tamaños de los genomas - La paradoja del valor C - Biología



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El valor C es la cantidad de ADN en el genoma haploide de un organismo. Varía en un rango muy amplio, con un aumento general del valor C con la complejidad del organismo, desde procariotas hasta invertebrados, vertebrados y plantas. los Paradoja del valor C es básicamente esto: ¿cómo podemos explicar la cantidad de ADN en términos de función conocida? Los organismos muy similares pueden mostrar una gran diferencia en los valores de C (por ejemplo, los anfibios). La cantidad de ADN genómico en eucariotas complejos es mucho mayor que la cantidad necesaria para codificar proteínas. Por ejemplo: los mamíferos tienen de 30.000 a 50.000 genes, pero el tamaño de su genoma (o valor C) es de 3 x 109 bp.

[ dfrac {3 times 10 ^ 9 , text {pares de bases}} {3000 , text {pares de bases (tamaño medio de los genes)}} = 1 times 10 ^ 6 , text {(“ capacidad genética ”).} ]

Drosophila melanogaster tiene alrededor de 5000 loci mutables (genes ~). Si el tamaño promedio de un gen de insecto es de 2000 pb, entonces

[ dfrac {1 times 10 ^ 8 text {pares de bases}} {2 times 10 ^ 3 , text {pares de bases}} => 50,000 text {“capacidad genética”}. ]

Figura ( PageIndex {1} ): Rangos de tamaño del genoma (en pares de bases) de varias formas de vida. (CC BY-SA 4.0; Abizar).

Nuestra comprensión actual de los genomas complejos revela varios factores que ayudan a explicar la paradoja clásica del valor C:

  • Intrones en genes
  • Elementos reguladores de genes
  • Pseudogenes
  • Varias copias de genes
  • Secuencias intergénicas
  • ADN repetitivo

El hecho de que parte del ADN genómico de organismos complejos sea muy repetitivo y de que algunas proteínas estén codificadas por familias de genes mientras que otras estén codificadas por genes únicos significa que se puede considerar que el genoma tiene varios componentes distintivos. El análisis de la cinética de la reasociación del ADN, en gran parte en la década de 1970, mostró que tales genomas tienen componentes que pueden distinguirse por su frecuencia de repetición. La base experimental para esto se revisará en las primeras secciones de este capítulo, junto con la aplicación de la cinética de hibridación a la medición de la complejidad y abundancia de los ARNm. Los avances en la secuenciación genómica han proporcionado vistas más detalladas de la estructura del genoma, y ​​parte de esta información se revisará en las últimas secciones de este capítulo.

Tabla ( PageIndex {1} ): Componentes distintos en genomas complejos
R= frecuencia de repetición
ADN muy repetidoR (frecuencia de repetición) > 100,000Casi sin información, baja complejidad
ADN moderadamente repetido10 < R <10,000>Poca información, complejidad moderada
ADN de "copia única"R= 1 o 2Mucha información, alta complejidad

Retrotransposones que contienen LTR

  • MaLR: mamíferos, retrotransposones LTR
  • Retrovirus endógenos
  • MER4 (repetición de MEdium Reiterated, familia 4)

Repeticiones que se asemejan a los transposones de ADN.

MER1 y MER2

Mariner repite

Algunas de las repeticiones se agrupan en matrices en tándem y constituyen características distintivas de los cromosomas (Figura ( PageIndex {1} )). Además de las repeticiones intercaladas discutidas anteriormente, otro contribuyente a la fracción de ADN moderadamente repetitiva son las miles de copias de genes de ARNr. Estos se encuentran en extensas matrices en tándem en unos pocos cromosomas y se condensan en heterocromatina. Otras estructuras cromosómicas con extensas matrices de repeticiones en tándem son centrómeros y telómeros.

Figura ( PageIndex {2} ): Secuencias repetidas agrupadas en el genoma humano.

La forma común de encontrar repeticiones ahora es mediante la comparación de secuencias con una base de datos de secuencias repetitivas de ADN, RepBase (de J. Jurka). Una de las mejores herramientas para encontrar coincidencias con estas reparaciones es RepeatMasker (de Arian Smit y P. Green, U. Wash.). Se puede acceder a un servidor web para RepeatMasker en: ftp.genome.washington.edu/cgi-bin/RepeatMasker

Ejercicio ( PageIndex {2} )

Prueba Repeat Masker en EN Ssecuencia de genes. Puedes conseguir el EN Ssecuencia ya sea de NCBI (GenBank accession gi | 307071 | gb | L15440.1 o se puede usar LocusLink, consulta en) o desde el sitio web del curso.

Muy poco del componente de ADN no repetitivo se expresa como ARNm.

Los estudios cinéticos de hibridación del ARN revelaron varios conocimientos importantes. En primer lugar, los experimentos de saturación, en los que se utilizó un exceso de ARN sin marcar para impulsar el ADN no repetitivo marcado (trazador) en híbrido, mostraron que solo una pequeña fracción del ADN no repetitivo estaba presente en el ARNm. Los experimentos clásicos del laboratorio de Eric Davidson demostraron que solo el 2,70% del ADN no repetitivo total corresponde a ARNm aislado de gástrula de erizo de mar (esto se corrige por el hecho de que solo una hebra de ADN se copia en ARN; la cantidad real conducida al híbrido es la mitad, o 1,35%; Figura 4.8). La complejidad de esta fracción no repetitiva es (nortesc) es de 6,1 x 108 pb, por lo que solo 1,64 x 107 pb de este ADN está presente como ARNm en la célula. Si un ARNm "promedio" tiene 2000 bases de longitud, hay ~ 8200 ARNm presentes en la gástrula.

Por el contrario, si el ADN no repetitivo se hibrida con nuclear ARN del mismo tejido, el 28% de la fracción no repetitiva corresponde a ARN (Figura 4.8). El ARN nuclear es de tamaño heterogéneo y, a veces, se lo denomina ARN nuclear heterogéneo o ARNh. Parte es bastante grande, mucho más que la mayoría del ARNm asociado con los ribosomas en el citoplasma. Este último se llama ARNm polisómico.

Figura ( PageIndex {3} )

Estos datos muestran que una fracción sustancial del genoma (más de un cuarto de la fracción no repetitiva) se transcribe en núcleos en la etapa de gástrula, pero gran parte de este ARN nunca sale del núcleo (o más formalmente, muchas más secuencias del ADN están representados en el ARN nuclear que en el ARN citoplásmico). Por tanto, gran parte de la complejidad del ARN nuclear permanece en el núcleo; no se procesa en ARNm y nunca se traduce en proteínas.

Los factores que contribuyen a una explicación incluyen

  1. Los genes pueden transcribirse pero el ARN no es estable. (Incluso el ARNm citoplasmático de diferentes genes puede mostrar diferentes estabilidades; este es un nivel de regulación de la expresión. Pero también podría haber genes cuyas transcripciones son tan inestables en algunos tejidos que nunca se procesan en ARNm citoplasmático y, por lo tanto, nunca se traducen. En este último caso, el gen se transcribe pero no se expresa en proteína).
  2. El ARN intrónico se transcribe y cambia rápidamente después del empalme.
  3. Los genes se transcriben mucho más allá del sitio de adición de poli A. Estas transcripciones a través de las regiones intergénicas flanqueantes 3 'suelen ser muy inestables.
  4. No todo este ARN "extra" en el núcleo es inestable. Por ejemplo, algunos ARN se utilizan en el núcleo, por ejemplo:
  5. ARN U2-Un en empalme (ARN nucleares pequeños o ARNnn).

El ARN puede ser un componente estructural del andamio nuclear (S. Penman)

Por tanto, aunque hay 10 veces más complejidad de ARN en el núcleo en comparación con el citoplasma, esto no significa que se transcriban 10 veces más genes de los que se traducen. Alguna fracción (desconocida actualmente) de este ARN nuclear "en exceso" puede representar genes que están siendo transcritos pero no expresados, pero muchos otros factores también contribuyen a este fenómeno.

Las poblaciones de ARNm en diferentes tejidos muestran una superposición considerable:

  • Los genes de mantenimiento codifican funciones metabólicas que se encuentran en casi todas las células.
  • Los genes especializados, o genes específicos de tejido, se expresan en solo 1 (o en una pequeña cantidad de) tejidos. Estos genes específicos de tejido a veces se expresan en grandes cantidades.

Estimación del número de genes expresados ​​y la abundancia de ARNm a partir de la cinética de reacciones impulsadas por ARN

Utilizando principios similares a los del análisis de clases de repetición en el ADN genómico, se puede determinar a partir de la cinética de hibridación entre una preparación de ARN y ADN de copia única tanto el número promedio de genes representados en el ARN como la abundancia de los ARNm. . No se presentarán los detalles del análisis cinético, pero son similares a los ya discutidos. Los ARN muy abundantes (como el ADN de alto número de copias) se hibridarán con el ADN genómico más rápido que el ARN de baja abundancia (como el ADN de bajo número de copias). Solo unos pocos ARNm son muy abundantes y constituyen una fracción de baja complejidad. La mayor parte de los genes están representados por ARNm de menor abundancia, y estos muchos ARNm constituyen una fracción de hibridación lenta de alta complejidad.

Un ejemplo se resume en la Tabla ( PageIndex {2} ). un exceso de ARNm del lavado de oviducto de pollo hibridado a un trazador de ADNc marcado (preparado a partir de ARNm de oviducto). Se encontraron tres componentes principales, que van desde el ARNm de ovoalbúmina muy abundante hasta ARNm mucho más raros de muchos genes.

Tabla ( PageIndex {2} )

Componente

Cinética de la hibridación

N (nt)

# ARNm

Abundancia

Ejemplo

1

rápido

2,000

1

120,000

Ovoalbúmina

2

medio

15,000

7-8

4,800

Ovomucoide, otros

3

lento

2,6 x 107

13,000

6-7

Todo lo demas

Preparación de bibliotecas de ADNc normalizadas para tecnologías ecológicamente racionales

Al igual que las poblaciones de ARNm utilizadas como plantillas para la transcriptasa inversa, los ADNc de un tejido o tipo de célula en particular estarán compuestos por muchas copias de muy pocos ARNm abundantes, un número bastante grande de copias de los ARNm moderadamente abundantes y un pequeño número de copias de los raros ARNm. Dado que la mayoría de los genes producen ARNm de baja abundancia, se producirá un pequeño número correspondiente de ADNc a partir de la mayoría de los genes. En un esfuerzo por obtener ADNc de la mayoría de los genes, los investigadores han normalizado las bibliotecas de ADNc para eliminar los ARNm más abundantes.

Los ADNc se hibridan con el ARNm molde a un nivel suficientemente alto Putrefacción (concentración de ARN ´ tiempo) de modo que los ARNm y los ADNc moderadamente abundantes están en dúplex, mientras que los ADNc raros siguen siendo monocatenarios. El ARNm-ADNc dúplex se adherirá a una columna de hidroxiapatita y eluirá el ADNc monocatenario de baja abundancia deseado. Este procedimiento se puede repetir varias veces para mejorar la separación. A continuación, el cDNA de baja abundancia y alta complejidad se liga en un vector de clonación para construir la biblioteca de cDNA.

Esta normalización es clave para el éxito de un enfoque de secuenciación aleatoria. Clones de ADNc aleatorios, cientos de miles de ellos, han sido seleccionados y secuenciado. Una secuencia de un solo paso de uno de estos clones de cDNA se llama etiqueta de secuencia expresada, o est (Figura 4.9). Se le llama "etiqueta" porque es una secuencia de solo una parte del ADNc, y dado que está en el ADNc, que se deriva del ARNm, es de un gen expresado. Si las bibliotecas de cDNA reflejaran la abundancia normal de los mRNA, entonces este enfoque daría como resultado la nueva secuenciación de los abundantes cDNA una y otra vez, y la mayoría de los cDNA raros nunca serían secuenciados. Sin embargo, la normalización ha tenido éxito y muchos genes, incluso con ARNm raros, están representados en la base de datos EST.

En mayo de 2001, más de 2.700.000 tecnologías ecológicamente racionales de secuencias individuales de clones de ADNc humano se han depositado en dbEST. Se agrupan en conjuntos no redundantes (denominados clústeres Unigene). Se han reunido más de 95.000 grupos de Unigene y casi 20.000 de ellos contienen genes humanos conocidos. El número estimado de genes humanos es menor que el número de grupos de Unigene, presumiblemente porque algunos genes grandes todavía están representados en más de un grupo de Unigene. Es probable que la mayoría de los genes humanos estén representados en las bases de datos EST. Las excepciones incluyen genes expresados ​​solo en tejidos que no se han muestreado en las bibliotecas de ADNc. Para más información, ver www.ncbi.nlm.nih.gov/UniGene/index.html

Figura ( PageIndex {4} ). Los clones de ADNc de bibliotecas normalizadas se secuencian para generar tecnologías ecológicamente racionales.

Bases de datos para análisis genómico

NCBI: http://www.ncbi.nlm.nih.gov

  • Secuencias de ácidos nucleicos
  • ARNm y genómico, incluidas las tecnologías ecológicamente racionales
  • Secuencias de proteínas
  • Estructuras proteicas
  • Mapas genéticos y físicos

Bases de datos de organismos específicos

  • MedLine (PubMed)
  • Herencia mendeliana en línea en el hombre (OMIM)

Figura 4.15. Ejemplo de información cartográfica en NCBI. Mapa genético alrededor de MYOD1, 11p15.4

Secuencias y anotación del genoma humano

  • Navegador del genoma humano
  • http://genome.ucsc.edu/goldenPath/hgTracks.html

Ensemble (Instituto Europeo de Bioinformática (EMBL) y Centro Sanger)

UNA.

B.

Figura 4.16. Vistas de muestra de servidores que muestran el genoma humano. (A) Vista desde el navegador del genoma humano. La región que se muestra es parte del cromosoma 22 con los genes PNUTL1, TBX1y otros. Se encuentra disponible una amplia anotación para exones, repeticiones, polimorfismos de un solo nucleótido, regiones homólogas en ratón y otra información para todo el genoma secuenciado. (B) La información comparable en un formato diferente está disponible en el servidor ENSEMBL.

Programas de análisis de secuencias

  • BLAST para buscar rápidamente a través de bases de datos de secuencias
  • PipMaker (para alinear 2 secuencias de ADN genómico)
  • Búsqueda de genes por métodos ab initio (GenScan, GRAIL, etc.)
  • RepeatMasker

Figura 4.18. Resultados de la búsqueda BLAST, EN Svs. nr


Sandwalk

Hace cuarenta años se pensaba que la cantidad de ADN en un genoma se correlacionaba con la complejidad de un organismo. En ese entonces, a menudo veías gráficos como el de la izquierda. La idea era que cuanto más compleja era la especie, más genes necesitaba. Los datos preliminares parecían confirmar esta idea.

A finales de la década de 1960, los científicos comenzaron a analizar la complejidad del genoma en sí. Pronto descubrieron que los genomas grandes a menudo estaban compuestos por grandes cantidades de secuencias repetitivas. La cantidad de ADN de "secuencia única" era sólo un pequeño porcentaje del ADN total en estos genomas grandes. 1 Esto dio lugar al concepto de ADN basura y al reconocimiento de que el tamaño del genoma no era un indicador fiable del número de genes. Eso, más la creciente colección de datos sobre el tamaño del genoma, pronto puso en duda los diagramas simplistas como el que se muestra aquí en un artículo de John Mattick en Científico americano (Mattick, 2004). (Hay muchas cosas mal en el diagrama. ¿Puedes identificarlas todas? Consulta ¿Qué hay de malo en esta figura? En Genomicrón).

Hoy sabemos que no existe una correlación directa entre el tamaño del genoma y la complejidad. Datos recientes, como el del sitio web de Ryan Gregory (derecha), revelan que el rango de tamaños de ADN en muchos grupos puede variar en varios órdenes de magnitud [Base de datos de tamaño del genoma animal]. Los mamíferos no tienen más ADN en su genoma que la mayoría de las plantas con flores (angiospermas). O incluso gimnospermas, para el caso.

Muchos de nosotros hemos estado enseñando este hecho básico durante veinte años. La conclusión es .

Es notoriamente difícil definir la complejidad. Esa es solo una de las razones por las que tales afirmaciones son incorrectas. Ryan Gregory quiere que todos sepan que la figura que muestra los tamaños del genoma en diferentes grupos filogenéticos no implica una jerarquía de complejidad desde las algas hasta los mamíferos.

Un artículo reciente de Taft et al. (2007) dice que la complejidad se puede "definir ampliamente como el número y los diferentes tipos de células, y el grado de organización celular". Podemos discutir sobre la definición, pero no hay nada mejor que yo sepa. La verdadera pregunta es si la complejidad del organismo es un concepto científico útil.

Aquí está el problema. ¿Algunos científicos ya han decidido que los mamíferos en general, y los humanos en particular, son los organismos más complejos? ¿Construyen una definición de complejidad que garantice conferir el título de "más complejo" a los humanos? ¿O es la complejidad un fenómeno científico real que aún no se ha definido satisfactoriamente?

Yo, por mi parte, no sé si los humanos son más complejos que un búho, un pulpo o una orquídea. Por lo que sé, los humanos pueden ser menos complejos según muchas medidas científicas de complejidad. Las plantas pueden crecer y prosperar solo con agua, algunos minerales y la luz solar. Los humanos ni siquiera podemos producir todos nuestros propios aminoácidos. ¿Eso nos hace menos complejos que las plantas? Ciertamente lo hace a nivel molecular.

En los viejos tiempos, cuando todos estaban seguros de que los humanos estaban en la cima del árbol de la complejidad, la falta de correlación entre el tamaño del genoma y la complejidad se llamaba la paradoja del valor C, donde "C" representa el tamaño del genoma haploide. El término fue popularizado por Benjamin Lewin en sus libros de texto de biología molecular. En Genes II (1983) escribió.

Imagina el siguiente escenario. Está absolutamente convencido de que los humanos son la especie más compleja, pero el tamaño total del genoma no refleja su convicción. La paradoja del valor C es una paradoja real para ti. Saber que gran parte de nuestro genoma es posiblemente ADN basura todavía deja espacio para muchos genes. Te consuela el hecho de que, bajo todo ese genoma chatarra, los humanos todavía tienen muchos más genes que simples nematodos y plantas con flores. Usted era una de esas personas que querían que hubiera 100.000 genes en el genoma humano [Hechos y mitos sobre las estimaciones históricas del número de genes en el genoma humano].

Pero cuando se publican los genomas de estas especies, resulta que incluso esta débil esperanza se evapora. Los seres humanos, Arabidopsis (berro de pared, derecha) y los nematodos tienen aproximadamente el mismo número de genes.

UPS. Ahora tenemos un Paradoja del valor G, donde "G" es el número de genes (Hahn y Wray, 2002). La única forma de salir de esta caja, sin abandonar su suposición de que los humanos son los animales más complejos, es inventar algunas historias sobre la función del llamado ADN basura. Si resulta que hay muchos genes ocultos en esa basura, entonces tal vez rescatará su suposición. Aquí es donde obtenemos una combinación de las excusas enumeradas en El problema del ego desinflado.

Por otro lado, tal vez los humanos realmente no sean mucho más complejos, en términos de número de genes, que el berro de la pared. Quizás deberían tener la misma cantidad de genes. Quizás las otras diferencias en el tamaño del genoma realmente se deban a cantidades variables de ADN basura no funcional.

1. Hace treinta años tuvimos que enseñar a los estudiantes universitarios sobre la cinética de reasociación del ADN y Cot curvas y mdashla cosa más difícil que he tenido que enseñar. Estoy seguro de que me alegro de que no tengamos que hacer eso hoy.

Hahn, M.W. y Wray, G.A. (2002) La paradoja del valor g. Evol. Dev. 4: 73-75.

Mattick, J.S. (2004) El programa genético oculto de organismos complejos. Sci Am. 291: 60-67.

Taft, R.J., Pheasant, M. y Mattick, J.S. (2007) La relación entre el ADN que no codifica proteínas y la complejidad eucarótica. BioEssays 29: 288-200.

[Créditos de las fotografías: la primera figura está tomada de un sitio web de un curso en la Universidad de Miami (Genética Molecular. La segunda figura es de Ryan Gregory Base de datos del tamaño del genoma animal (Estadísticas).]

23 comentarios:

Hace treinta años tuvimos que enseñar a los estudiantes universitarios sobre la cinética de reasociación del ADN y las curvas de Cot, lo más difícil que he tenido que enseñar. Estoy seguro de que me alegro de que no tengamos que hacer eso hoy.

Aprendí sobre las curvas de la cuna en un curso de evolución molecular que tomé hace menos de diez años. Fue enseñado por genetistas de una vieja escuela, por lo que no es representativo de los cursos de evolución molecular en general. Pero la gente todavía aprende sobre esas cosas.

También lo estaba enseñando hace unos doce años cuando enseñé por última vez un curso de genética molecular de nivel superior. Siempre me divirtió ver a personas mayores que supuestamente habían superado en cálculo tres años antes, ver a los ciervos con los faros delanteros cuando se enfrentaban con álgebra simple. Siempre me hacía preguntarme qué demonios estaba enseñando realmente el departamento de matemáticas.

¡Un artículo absolutamente fascinante, Larry! Muchos desafíos. Parece que estás planteando una pregunta sobre ese último & # 8216conceit & # 8217 humano, es decir, frente al principio de mediocridad cósmica en constante avance que comenzó con Copérnico, el orgullo humano podría al menos encontrar algo de consuelo en la idea de que ¡Son evidentemente las cosas más complejas de este lado de la estrella más cercana! (¡y quizás también algunas otras estrellas!).

Una condición necesaria de la complejidad es la variedad, aunque & # 8216variety & # 8217 & # 8217t no es & # 8217t una condición suficiente para definir los sistemas de trabajo de la vida, claramente los subconjunta. Bueno, usando esta condición necesaria para definir la complejidad, tal vez se pueda ganar algo de la siguiente línea de pensamiento:

Siempre ha sido claro en el campo de la computación que la complejidad de la salida surge no solo por la información inicial compleja (como la información compleja del ADN), sino también por el tiempo que se lleva a cabo un cálculo, es decir, la complejidad de la salida final. deriva de dos recursos computacionales, a saber, la complejidad de la información inicial y el tiempo de generación.

Por lo tanto, aplicando estas ideas, me parecería que el tiempo de montaje también influye cuando se considera la complejidad comparativa de los organismos. En el caso de los humanos, el & # 8216tiempo de montaje & # 8217 debe tenerse en cuenta y ese tiempo de montaje también debe incluir el montaje de proteínas que no fabricamos nosotros mismos, sino que tomamos a bordo como alimento. En resumen, al estar en la parte superior de la cadena alimentaria, nuestra verdadera secuencia de ADN incluye implícitamente partes de la secuencia de ADN de los organismos de los que derivamos proteínas, nuestra secuencia de ADN eficaz es una concatenación de secuencias de ADN de otros organismos. Además, un ser humano viable también requiere mucha formación social y quizás eso deba tenerse en cuenta.

Entonces, para todos los chovinistas de la complejidad humana, ¡todavía hay esperanza para ustedes!

Timothy V Reeves escribió: "En resumen, al estar en la parte superior de la cadena alimentaria, nuestra verdadera secuencia de ADN incluye implícitamente partes de la secuencia de ADN de los organismos de los que derivamos proteínas".

Estoy seguro de que la noción de que estamos "en la cima de la cadena alimenticia" será un gran consuelo para usted y sus compañeros la próxima vez que realice una caminata donde haya osos pardos o nade donde haya grandes tiburones blancos.

Disparó a un oso pardo, se comió un tiburón. ¿Tu punto?

Creo que está claro que los chicos de "la complejidad es hermosa" no solo están quemando sus velas por ambos extremos, sino que tienen un soplete en el medio.

En un extremo, la complejidad tiene una relación extraña con la información y las descripciones. Complejidad de Kolmogorov (información algorítmica) es una medida de los recursos necesarios para especificar un objeto. Una cadena aleatoria toma la mayor parte de la información para especificar.

En el otro extremo, la dificultad para definir la complejidad se debe a que no existe una medida única que pueda capturar todas las características estructurales.

Taft's medida del organismo parece una buena medida como primera aproximación para captar la complejidad general, pero deja de lado muchos rasgos, complejidad conductual, etcétera.

Otra medida con poder descriptivo para sistemas biológicos es información mutua, que está vinculado a Información de Shannon. Se afirma que se ha utilizado para caracterizar la estructura secundaria del ARN, pero en cualquier caso se puede utilizar información mutua para definir complejidad neuronal.

Esta complejidad es más baja para los sistemas de elementos regulares o aleatorios, pero más alta para las redes con orden en todas las escalas, como los cerebros. (O relaciones, Internet, gafas, etc.)

Los diferentes significados de complejidad y sus medidas restringen la eventual utilidad, que hasta ahora parece principalmente descriptiva.

Y en el medio tenemos las observaciones. Por cierto, todos los organismos han tenido el mismo tiempo (si no siempre exactamente la misma velocidad) para evolucionar, así que en mi humilde opinión, esto deja una probabilidad a priori intacta.

Este comentario ha sido eliminado por el autor.

Su descripción de la complejidad computacional es interesante. ¿Tienes alguna referencia?

Por cierto, mi impresión fue que CS distinguía entre costo computacional en el espacio (restricción de memoria) y tiempo (restricción de tiempo). Pensé que la complejidad computacional (y sus clases) describía lo primero y que se puede cambiar por lo último.

En cualquier caso, no estoy seguro de que su descripción del "tiempo de montaje" humano sea del todo precisa.

Primero, los óvulos y su entorno aportan mucha información inicial. Aporta la maquinaria celular y las hormonas maternas que imprimen direcciones en el feto desde el principio. En segundo lugar, la diferencia en las necesidades alimentarias (principalmente vitaminas, creo) y la expresión de proteínas entre nosotros y animales mucho más pequeños no es tan grande. Y al comparar a un niño y a un adulto, parece que la principal diferencia con el crecimiento es el tamaño. : -o

Sobre la complejidad del comportamiento, creo que puede estar en algo simple pero poderoso. Además, puede ejecutar con soltura el argumento en el 'tiempo de ensamblaje' evolutivo inverso, que es prácticamente el mismo para todos los organismos, por lo que deberían contener prácticamente la misma "información inicial".

Por "tiempo de 'ensamblaje' evolutivo", sustitúyase por "proceso de ensamblaje 'evolutivo".

Normalmente, no tomamos proteínas de los alimentos. Nuestro sistema digestivo los corta en pedazos de 1, 2 o 3 aminoácidos, y esos van desde el intestino hasta la sangre.

Por cierto, Torbjörn, el singular es óvulo.

Gracias por tus comentarios eruditos y estimulantes Torbjorn. Desafortunadamente, es hora de dormir aquí, así que tendré que dejar un estudio más profundo de ellos hasta mañana.

Mientras tanto, sólo para recordarme que estoy en la parte superior de la cadena alimentaria, mantendré una pistola y un arpón a mi lado en caso de que me encuentre con algún oso o tiburón callejero. ¿Tiburón y patatas fritas? ¡Delicioso!

Gracias, David, estropeé más de la cantidad habitual de gramática. Eso es lo que te ofrece una cerveza de sábado. :-PAG

Lo que dije anteriormente es exploratorio: no lo estoy presionando como un hecho, solo un tema para la exploración. Admito que las ambigüedades actuales en la definición de complejidad (como sugirieron tanto Larry como Torbjorn) pueden frustrar todos los intentos de detectar y atribuir cualquier estado de complejidad especial a los humanos; las diferencias en las complejidades de los organismos superiores pueden ser demasiado sutiles para ser recogidas por nuestras toscas nociones de complejidad. (Como sugirió Torbjorn)

En un intento por eludir estos problemas, he utilizado una condición necesaria para la complejidad en lugar de una condición suficiente. Una condición necesaria de la vida es que debe mostrar una gran variedad de estructura / configuración / comportamiento. Sin embargo, esta condición tiene la desventaja de ampliar tanto la red de definición que le da a la aleatoriedad la mayor complejidad & # 8216status & # 8217. La noción de & # 8216mutual information & # 8217 a la que alude Torbjorn intenta eliminar esto, al elevar la complejidad en algún lugar entre la regularidad y la aleatoriedad. Pero como estoy comparando organismos con organismos en lugar de organismos con, por ejemplo, & # 8216 gases & # 8217, el factor de información mutua es inherente a la acción de identificar el organismo en primer lugar & # 8211, esa identificación solo puede tener lugar debido a la información mutua que constituye un grupo de moléculas y células cooperantes.

Entonces, ¿los humanos tienen la mayor variedad en términos de alguna combinación de estructura, configuración y especialmente comportamiento? Bueno, suponiendo que lo hagan, entonces, computacionalmente hablando, eso implica que los humanos requerirán la mayor cantidad de pasos en su construcción, y esa construcción debe incluir los pasos en la construcción de moléculas listas para usar (pedazos de proteína según Dave arriba) tomados de otros organismos, sin olvidar el largo proceso de socialización. Por lo tanto, los humanos pueden presumir de que son los más grandes y mejores en al menos un aspecto: ¡el trabajo de construcción de cizalla!

A pesar de todo eso, puede ser que lo que realmente distinga a las configuraciones biológicas humanas no sea su variedad estructural, sino de alguna otra manera que, como un algoritmo simple pero elegante, se expresa mejor como & # 8220 jodidamente inteligente & # 8221. Dada la complejidad del espacio de complejidad, ¿podemos alguna vez esperar matemáticamente por completo la noción de ser & # 8216 malditamente inteligente & # 8217? Podría ser que mi noción de complejidad anterior debería prescindir por completo de la idea de variedad como una medida de complejidad y tal vez debería recurrir solo a la cantidad de pasos de construcción & # 8211, es decir, algunas configuraciones biológicas podrían ser comparativamente simples en la variedad. frente, pero son extraordinariamente difíciles de encontrar en las muchas vías del espacio de complejidad porque son el equivalente a un remanso lejano que requiere mucho combustible computacional para encontrarlo.

Nota técnica para Torborn: La relación entre la variedad y los pasos de cálculo es algo en lo que todavía estoy pensando. Por lo tanto, aún no hay referencias. Desafortunadamente, Chaitin, el hombre al que acudo para todo lo algorítmico, parece mucho menos interesado en el tiempo de cálculo que en la longitud de la cadena del programa. Las cadenas del programa se asignan a una salida, que puede ser solo un simple sí o no o puede ser Omega. En resumen, Chaitin está interesado en funciones o & # 8216 programas de interrupción & # 8217. Estoy interesado en desarrollar sistemas que no se detengan, como la evolución o incluso un algoritmo de conteo simple que no se detenga y que rastree todas las configuraciones. Además, lo que sucede en la memoria lo considero & # 8216output & # 8217.


¿Qué hay en un genoma? El enigma del valor C y la evolución del contenido del genoma eucariota

Dejando de lado algunas excepciones notables, los genomas eucariotas se distinguen de los de las bacterias y las arqueas de varias formas, incluida la estructura y el número de cromosomas, el contenido de ADN repetitivo y la presencia de intrones en las regiones codificantes de proteínas. Una de las diferencias más notables entre los genomas eucariotas y procariotas es el tamaño. A diferencia de sus homólogos procariotas, los eucariotas exhiben una enorme variabilidad (más de 60.000 veces) en el tamaño del genoma que no se explica por las diferencias en el número de genes. Se sabe que el tamaño del genoma se correlaciona con el tamaño celular y la tasa de división y, por extensión, con numerosos rasgos a nivel del organismo, como el metabolismo, la tasa de desarrollo o el tamaño corporal. Menos descritas están las relaciones entre el tamaño del genoma y otras propiedades del genoma, como el contenido de genes, el contenido de elementos transponibles, la composición de pares de bases y características relacionadas. La rápida expansión de los proyectos de secuenciación del genoma "completos" ha hecho posible, por primera vez, examinar estas relaciones en una amplia gama de eucariotas con el fin de arrojar nueva luz sobre las causas y correlaciones de la diversidad del tamaño del genoma. Este estudio presenta los resultados de comparaciones informadas filogenéticamente de los datos del genoma de más de 500 especies de eucariotas. Se describen varias relaciones entre el tamaño del genoma y otros parámetros genómicos, y se presentan algunas recomendaciones sobre cómo estos conocimientos pueden extenderse aún más ampliamente en el futuro.

Palabras clave: Genes de valor C secuenciación del genoma tamaño del genoma intrones elementos transponibles.

Cifras

Comparación de las estimaciones del tamaño del genoma ...

Comparación de estimaciones del tamaño del genoma basadas en secuenciación o métodos citogenéticos tradicionales. (…

Relaciones entre el tamaño del genoma y ...

Relaciones entre el tamaño del genoma y ( a ) número de genes, ( B )…

Relaciones entre el tamaño del genoma y ...

Relaciones entre el tamaño del genoma y ( a ) la proporción del genoma ...

Tamaño del genoma y par de bases…

Tamaño del genoma y composición del par de bases (expresado como% GC). (Versión online en…


Genomas

Una de las características esenciales y definitorias de la vida es el material genético. Un organismo & # 8217s genoma es el conjunto completo de todos los genes y material genético que está presente en ese organismo o célula individual. A menudo pensamos en los genes en términos de genes que codifican proteínas, o genes que se transcriben en ARNm y luego se traducen en proteínas; sin embargo, los genomas consisten en mucho más que genes que codifican proteínas. Además, las características de los genomas procarióticos y eucarióticos difieren en términos de tamaño y contenido.
La siguiente imagen muestra los diferentes rangos de tamaños de genomas en diferentes grupos taxonómicos de vida. Tenga en cuenta que, en general, los genomas procariotas son más pequeños que los genomas eucariotas. Sin embargo, los tamaños del genoma eucariota varían enormemente y no están vinculados a la & # 8220complejidad & # 8221 orgánica. Consulte este diagrama a medida que lee acerca de las diferencias y similitudes entre los genomas prokayotic y eucariota.

Tamaños del genoma, de Wikipedia

Genomas procarióticos

  • Los genomas de bacterias y arqueas son compactos, esencialmente todo su ADN es & # 8220 funcional & # 8221 (contiene genes o elementos reguladores de genes).
  • Los tamaños de los genomas procariotas varían de aproximadamente 1 millón a 10 millones de pares de bases de ADN, generalmente en un solo, circular cromosoma
  • Los genes en una vía bioquímica o vía de señalización a menudo se agrupan y organizan en operones, donde se transcriben como un solo ARNm que se traduce para producir todas las proteínas en el operón.
  • El tamaño de los genomas procariotas está directamente relacionado con sus capacidades metabólicas. Cuantos más genes, más proteínas y enzimas producen.

Genomas eucariotas

  • Los tamaños del genoma de los eucariotas son tremendamente variables, incluso dentro de un grupo taxonómico (la llamada paradoja del valor C).
  • Los genomas eucariotas se dividen en múltiples cromosomas lineales, cada cromosoma contiene una única molécula de ADN dúplex lineal.
  • Los genes eucariotas en una vía bioquímica o de señalización no están organizados en operones; un ARNm produce una proteína.
  • Muchos genes eucariotas (la mayoría de los genes humanos) son intrones no codificantes divididos que deben eliminarse y los exones deben empalmarse para formar un ARNm maduro. Los intrones son secuencias & # 8220 que intervienen & # 8221 en genes que no codifican proteínas. La siguiente imagen muestra una región ampliada de un gen que destaca la alternancia de exones e intrones.

Un gen se transcribe y luego se empalma de diferentes formas para producir ARNm que codifican proteínas relacionadas de diferentes combinaciones de exones. http://www.genome.gov/Images/EdKit/bio2j_large.gif

What accounts for the variation in genome size?
There is no good correlation between the body size or complexity of an organism and the size of its genome. Eukaryotic genomes sequenced thus far have between

30,000 protein-coding genes, or less than 10-fold variation in the number of genes. The human genome has about 21,000 protein-coding genes (recently revised to as few as

19,000 genes). Therefore, the 10,000-fold variation in eukaryotic genome size is due mostly to varying amounts of non-coding DNA.
Here is a quick comparison of the genome size and predicted gene number for a sampling of eukaryotes:

It’s very interesting to note that humans have about the same number of genes as the microscopic nematode worm, C. elegans , and fewer genes than rice.

What’s in the human genome?

The content of the human genome, from Wikipedia

  • Protein-coding (exon) DNA sequences comprise less than 2% of the human genome.
  • Introns make up just over 1/4 of the human genome.
  • Transposable elements and DNA derived from them make up about 1/2 of the human genome. Transposable elements are essentially “parasitic” DNA that resides in a host genome, taking up space in the genome but not contributing useful or functional sequences to the genome. They are the DNA transposons, LTR retrotransposons, LINEs and SINEs.
  • Because they are parasitic DNA elements, transposable elements are extremely valuable for studying evolutionary relationships. If a transposable element “invades” an organism’s genome, then it is likely to remain in that genome as the population evolves and when speciation occurs. If the same transposable element is present in the same location in the genomes of two different species, this is strong evidence that those two species share a recent common ancestor who also had the transposable element in its genome.
  • One family of SINEs, called the Alu element, is a 300-nucleotide sequence that is present in over 1 million copies in human and chimpanzee genomes.
  • Segmental duplications are relatively long (> 1 kb kb = 1,000 bp) segments of DNA that have become duplicated. These duplications create copies of genes that can mutate and acquire new functions. Gene families (e.g., alpha- and beta-hemoglobin, myoglobin) arose this way.

Is the human genome 80% “junk” or 80% functional?
Recent publication of data and papers from the ENCODE project, a systematic survey of the human genome variation and activity from chromatin modifications to transcription, has claimed that, contrary to previous belief, fully 80% of the human genome has at least some biochemical activity, such as transcription (The ENCODE Project Consortium, 2012). Indeed, many small RNAs, called microRNAs (miRNAs) with important regulatory roles are transcribed from intergenic regions. However, these miRNAs and other regulatory RNAs comprise less than 1% of the human genome, and other studies have indicated that only 10% of the genome appears to be subject to some evolutionary constraint (review by Palazzo and Gregory, 2014).

secuencia ADN
The human genome project was accomplished by large banks of automated sequencers that used the Sanger dideoxy sequencing technology. In recent years, however, massively parallel sequencing technologies have brought down the cost and throughput of DNA sequencing much faster than computing speed and power has increased (Moore’s Law).

The implications for being able to obtain huge amounts of DNA sequence quickly and cheaply has startling implications for biological research in all fields, and for human health. The TedTalk below by Richard Resnick discusses some of the applications:


A BIRD'S-EYE VIEW OF THE C-VALUE ENIGMA: GENOME SIZE, CELL SIZE, AND METABOLIC RATE IN THE CLASS AVES

Abstracto For half a century, variation in genome size (C—value) has been an unresolved puzzle in evolutionary biology. While the initial “C—value paradox” was solved with the discovery of noncoding DNA, a much more complex “C—value enigma” remains. The present study focuses on one aspect of this puzzle, namely the small genome sizes of birds. Significant negative correlations are reported between resting metabolic rate and both C—value and erythrocyte size. Cell size is positively correlated with both nucleus size and C—value in birds, as in other vertebrates. These findings shed light on the constraints acting on genome size in birds and illustrate the importance of interactions among various levels of the biological hierarchy, ranging from the subchromosomal to the ecological. Following from a discussion of the mechanistic bases of the correlations reported and the processes by which birds achieved and/or maintain small genomes, a pluralistic approach to the C—value enigma is recommended.


Abstracto

Until recently the study of individual DNA sequences and of total DNA content (the C-value) sat at opposite ends of the spectrum in genome biology. For gene sequencers, the vast stretches of non-coding DNA found in eukaryotic genomes were largely considered to be an annoyance, whereas genome-size researchers attributed little relevance to specific nucleotide sequences. However, the dawn of comprehensive genome sequencing has allowed a new synergy between these fields, with sequence data providing novel insights into genome-size evolution, and with genome-size data being of both practical and theoretical significance for large-scale sequence analysis. In combination, these formerly disconnected disciplines are poised to deliver a greatly improved understanding of genome structure and evolution.


Abstracto

The Genome Balance Hypothesis originated from a recent study that provided a mechanism for the phenomenon of genome dominance in ancient polyploids: unique 24nt RNA coverage near genes is greater in genes on the recessive subgenome irrespective of differences in gene expression. 24nt RNAs target transposons. Transposon position effects are now hypothesized to balance the expression of networked genes and provide spring-like tension between pericentromeric heterochromatin and microtubules. The balance (coordination) of gene expression and centromere movement is under selection. Our hypothesis states that this balance can be maintained by many or few transposons about equally well. We explain known balanced distributions of junk DNA within genomes and between subgenomes in allopolyploids (and our hypothesis passes “the onion test” for any so-called solution to the C-value paradox). Importantly, when the allotetraploid maize chromosomes delete redundant genes, their nearby transposons are also lost this result is explained if transposons near genes function. The Genome Balance Hypothesis is hypothetical because the position effect mechanisms implicated are not proved to apply to all junk DNA, and the continuous nature of the centromeric and gene position effects have not yet been studied as a single phenomenon.


Research Bolsters Controversial Hypothesis On Genome Size And Evolution

Biologists at Georgia Tech have provided scientific support for a controversial hypothesis that has divided the fields of evolutionary genomics and evolutionary developmental biology, popularly known as evo devo, for two years. Appearing in the December 2005 issue of Trends in Genetics, researchers find that the size and complexity of a species&rsquo genome is not an evolutionary adaptation per se, but can result as simply a consequence of a reduction in a species&rsquo effective population size.

&ldquoAs a general rule, more complex organisms, like humans, have larger genomes than less complex ones,&rdquo said J. Todd Streelman, assistant professor in the School of Biology at the Georgia Institute of Technology and co-author of the study. &ldquoYou might think this means that animals with the largest genomes are the most complex &ndash and for the most part that would be right. But it&rsquos not always true. There are some species of frogs and some amoeba that have much larger genomes than humans.&rdquo

To help explain this paradox, a pair of scientists from Indiana University and the University of Oregon published a hotly-contested hypothesis in 2003. It said that most of the mutations that arise in organisms are not advantageous and that the smaller a species effective population size (the number of individuals who contribute genes to the next generation), the larger the genome will be.

&ldquoWe agreed with some of the criticisms of the hypothesis &ndash that one had to remove the effects of confounding factors like body size and developmental rate,&rdquo said Streelman. &ldquoWe were able to remove the effects of these confounding factors and test whether genome size is adaptive.&rdquo

Their test consisted of analyzing data from 1,043 species of fresh and saltwater ray-finned fish. Previous data on genetic variability had established that freshwater species have a smaller effective population size than their marine counterparts. If the hypothesis was correct, the genome size of these freshwater fish would be larger than that of the saltwater dwellers. Era.

Then they matched the data with estimates of heterozygosity, a measure of the genetic variation of a population. Again they found that species with a smaller effective population had larger genomes.

&ldquoWe see a very strong negative linear relationship between genome size and the effective population size,&rdquo said Soojin Yi, assistant professor in the School of Biology and lead author of the study. &ldquoThis observation tells us that the mutations that increase the genome tend to be slightly deleterious, because population genetic theories predict such a relationship.&rdquo

&ldquoThe interesting thing here is that biological complexity may passively evolve,&rdquo said Yi. &ldquoWe show that at the origins, it&rsquos not adaptive mutations, but slightly bad ones that make the genome larger. But if you have a large genome, there is more genetic material to play with to make something useful. At first, maybe these mutations aren&rsquot so good for your genome, but as they accumulate and conditions change through evolution, they could become more complex and more beneficial.&rdquo


4.5: Sizes of genomes - The C‑value paradox - Biology

Resumen del artículo:

The DNA is the genetic material in all eukaryotes from the simplest to the complex ones. The size of genome is constant for any species and can be considered as a characteristic. But nature has proved that complexity of the organism does not have a direct relationship with the genome size. This phenomenon known as C value paradox have been the object of study of many researchers.

For example, the amphibians and humans have fairly similar genome size of 109 bp. When considering this with lungfish (1011), there is a remarkable difference. Some fish, mollusks and amphibians have larger genomes than human beings. Even within the same class of organisms, there is a great deal of variation of genome size. For example, the genome of common house fly ( 8* 108 bp) is almost six times larger than its close relative fruitfly ( 1.4 *108 bp).

Generally, the minimum genome size in each phyla tend to increase along with the complexity of the phyla. C-value is the total amount of DNA in the haploid genome of the organism and is used to characterize the species. Only a small variation of 2% is found within the phyla of birds, reptiles and mammals. But plants, insects, arthrpods, fish and algae exhibit remarkable variations even to the tune of 5000 fold within the phyla even though their function and metabolic activities are similar. Even the body size, function and efficiency of the organism remain same among the members of the phyla.

The term C value paradox was first used by Thomas in 1971 to denote the absence of definite relationship between the organism complexity and genome size. He described it as a paradox since the exact mechanism which determined the genome size was not known at that time.

So how do we account for this paradox?
Researchers have used techniques such as DNA: DNA hybridization, DNA: RNA hybridization and DNA microarrays to decipher the reasons for the occurrence of C value paradox.
The findings targeted mainly to the large amount of non coding DNA i.e DNA which does not code for proteins. In vertebrates for example, 90 percent of the total genome accounts for this non coding DNA and has been found to be the major cause of variation of genome size among related members of the same phyla.

Variations in the rate of spontaneous loss of these non coding DNAs have been found to be the reason for difference in haploid genome in Drosophilia. These non coding DNA regions were found to be having highly repetitive sequences.

Based on the repetitiveness, there are different types of DNA sequences found in eukaryotes.
una. Single copy DNA
B. Introns - non coding portions of genome.
C. Pseudogenes which are the result of mutations occurring in a duplicated gene.

The C value phenomenon has been explained in many ways and numerous hypotheses have been proposed to satisfy the reasons. Genome size has been found to be correlated with the size of the cell and nucleus of organisms.

There are several forces which cause the genome to grow.
una. Transposones
B. Errors in DNA replication like bulk gene modifications and strand slippage.

The most common hypothesis is the junk DNA hypothesis which assumes that the above mentioned methods accumulate without the forces of selection. According to this hypothesis, these forces might result in a linear increase in genome size.

This has not been always the case and there were extremes of exponential growth. This type of increase in size could be explained by the selfish gene hypothesis which gives a selective advantage to the transposable elements to pass the effect of deleterious mutations. The genome selective benefit hypothesis proposes the selective effect of non coding DNA on the genome.

There are less known hypotheses such as nucleoskeletal hypothesis. This is based on the minimum requirement of cell size for maintaining the metabolism, cell division etc. This in turn requires the nucleus to be of optimal size which acts as the selective force. The non coding regions of DNA were also thought to be responsible for preventing recombination in the coding regions of DNA thus preserving the genome's essential function.

The latest in these theories is those which are based on genetic programming. In addition to the incorporation of junk DNA, transposons and errors of DNA replication, these theories also consider the evolutionary computation. It is based on the principle that all organisms tend to proceed in course of evolution which results in an increase of fitness. However, the inclusion of fitness in models for explaining evolution needs to be further defined and improved to satisfy the questions posed by C- value paradox.

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Chart of C-values (the mass of DNA in a single haploid cell) there is no logical order to the groups:

Base pairs in haploid genome (some examples):

    Escherichia coli (bacterium):

From these data we can conclude:

  • Different species do not have the same genome size.
  • Genome size is not correlated with complexity. Organismal complexity can be hard to define but, qualitatively, I think we can all agree that a human is more complex than a single-celled alga. And yet, humans have a genome that is 80 times smaller. This is known as the C-value paradox. Note, however, that this paradox has been resolved after it was found that the genomes of most eukaryotes contain a large proportion of non-coding and repetitive DNA.

It is already mentioned by canadianer that genome size differs between organisms. But what about complexity?

First we should define what complexity is: complexity can be defined as number of different cell types that a multicellular organism can produce, with the same genome. Yes complexity does not correlate with genome size. However, it seems to correlate with number of genes. According to Kauffman, the number of cell types i.e. complexity is linearly correlated (direct correlation) with the square root of number of genes.

Though Kauffman says that complexity increases with DNA content, which is not actually true, it is certainly possible that that complexity is correlated with number of genes. The book is a little old and certainly molecular and cell biology has seen a lot of progress in this time. However, theoretically higher number of distinct genes should produce more complex phenotypes which Kauffman justifies using his NK-model. This assumption has again been disproved. The catch would be that exact duplicates/polyploid genes should not be counted as different genes. Moreover metabolic genes should also not be counted (plants/bacteria have a higher number of functional metabolic pathways). Organismal complexity arises because of the complexity of gene regulatory network which in-turn is dependent on the number of regulatory genes. NK model also in a way assumes regulatory genes (i.e. genes that can interact with each other). Surely complexity cannot arise out of nothing. I can't find the data for this at the moment but the theory is quite strongly plausible.

Another point I would like to add is that complexity need not only mean spatial complexity. Complexity can also be temporal.

Reference:
Stuart A Kauffman (1993) The Origins of Order, Chapter 12


Ver el vídeo: C - Value and C -Value paradox u0026 genome (Agosto 2022).