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두 돌연변이 유전자의 놀라운 협력: 이것이 유전학에 대한 우리의 이해를 어떻게 바꾸는가?
생물학의 세계에서 유전자의 상호작용은 매우 신비롭고 복잡할 수 있습니다. 유전자 상호작용 네트워크는 두 유전자 사이의 기능적 상호작용을 말하는데, 이는 유전형과 표현형 간의 관계를 이해하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 인간 유전학에 대한 많은 비밀을 밝혀냅니다. 대부분의 유전자는 특정한 표현형을 코드화하지 않지만, 여러 유전자의 상호작용이 함께 표현형의 형성에 영향을 미칩니다.
"각 개인은 약 400만 개의 유전적 변이와 다형성을 가지고 있으며, 그 대부분은 특정 표현형의 독립적인 원인으로 직접적으로 설명될 수 없습니다."
연구에 따르면 유전적 변이와 환경 조건 간의 상호작용이 유전자형에 의해 나타나는 표현형을 크게 결정할 수 있는 것으로 나타났습니다. 따라서 유전자 상호작용 네트워크를 이해하면 귀중한 통찰력을 얻을 수 있으며, 복잡한 질병의 메커니즘을 밝히는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 단일 유전적 변이를 가진 대상을 분리하는 것이 불가능했기 때문에 인간의 유전적 상호작용 네트워크를 직접 매핑하는 것은 불가능했습니다. 연구자들은 적합한 유기체의 유전적 상호작용 네트워크의 특성을 이해함으로써 인간의 유전적 상호작용 네트워크를 구축하는 도구를 제공할 수 있기를 바라고 있습니다.
유전적 상호작용 개요
유전적 상호작용은 두 개 이상의 유전자 간의 상호작용으로 인해 표현형이 예상과 달라질 때 발생합니다. 예를 들어, 강한 표현형은 일반적으로 낮은 적합도를 나타내지만, 약한 표현형은 돌연변이가 없는 균주의 적합도에 가까울 수 있습니다. 유전적 상호작용을 연구하는 데 일반적으로 쓰이는 표현형은 적합도인데, 이는 돌연변이의 상대적인 번식률을 측정합니다.
“유전적 상호작용은 실험적으로 측정된 이중 돌연변이 표현형과 예상된 이중 돌연변이 표현형의 차이로 정의됩니다.”
이중 돌연변이의 표현형은 부정적 유전적 상호 작용 또는 긍정적 유전적 상호 작용으로 나타날 수 있습니다. 부정적 유전적 상호작용은 이중 돌연변이의 표현형이 예상보다 강할 때 발생하며, 특별한 경우로 합성 치사 상호작용이 있는데, 이는 단일 유전자를 제거해도 생물체에 큰 해를 끼치지 않지만, 두 유전자를 모두 제거하면 생물체가 생존 불가능하게 되는 경우입니다. 반면, 긍정적인 유전적 상호작용은 이중 돌연변이의 표현형이 예상보다 약하다는 것을 의미합니다. 유전자 간 상호작용을 측정하기 위한 기준은 유전자가 상호작용할 것으로 예상되지 않을 때 표현형에 기반해야 합니다. 일반적인 모델에는 최소 모델, 덧셈 모델, 곱셈 모델이 있습니다. 그 중에서도 적합도를 표현형으로 사용하는 경우에는 곱셈 모델이 가장 좋은 성과를 보입니다.
유전적 상호작용 네트워크의 특성
유전적 상호작용 네트워크는 효모, 대장균, 선충류, 초파리 등 여러 생물체에서 광범위하게 연구되었습니다. 이러한 연구는 유전자 상호작용 네트워크의 위상적 구조, 유전자 기능에 대한 정보를 제공하는 방식, 그리고 이러한 네트워크가 진화적으로 보존된 특성을 밝혀냅니다. 연구자들은 유전자 상호작용 네트워크의 일반적인 속성을 이해하고 이를 단백질 상호작용 네트워크와 같은 다른 생물학적 정보와 결합함으로써 인간을 포함한 다른 유기체의 유전자 상호작용 네트워크를 추론할 수 있기를 바라고 있습니다.
"유전적 상호작용 네트워크의 허브는 종종 필수적인 단백질이며, 이러한 상호작용은 두 유전자의 기능적 관련성에 대한 정보를 제공합니다."
유전자 상호작용 프로파일은 특성화되지 않은 유전자의 기능을 예측할 수 있는 유전자 유사성 네트워크 구축을 지원합니다. 일부 연구에서는 진화적 거리에 걸쳐 이러한 유전적 네트워크의 보존을 분석하는 방법을 탐구했습니다. 개별 유전자 상호작용이 얼마나 보존되는지는 아직 명확하지 않지만, 네트워크 허브의 기능과 유전적 상호작용을 포함하여 유전적 상호작용 네트워크의 일반적인 속성은 보존되는 것으로 보입니다. 프로필. 예측 능력.
생물학적 중요성
유전적 상호작용을 이해하는 것은 유전형을 표현형과 연결하는 데 중요합니다. 예를 들어, 유전적 상호작용은 유전성의 결여를 설명하는 것으로 제안되었습니다. 유전성이 부족하다는 것은 많은 유전적 표현형의 유전적 근원이 아직 발견되지 않았다는 것을 의미합니다. 유전적 상호작용이 유전자 간의 쌍적 상호작용을 넘어 확장될 수 있다는 점을 고려하면, 유전적 상호작용은 알려진 유전자 기원에 대한 설명력을 향상시킬 수 있는 잠재력이 가장 크며, 따라서 유전성 부족으로 인해 발생하는 어려움을 줄이는 데 도움이 됩니다.
유전자 상호작용 네트워크를 계속 탐구하면서 우리는 유전학의 신비에 대한 더 많은 답을 찾을 수 있을 것입니다. 이러한 답은 우리 자신에 대한 이해에 어떤 영향을 미칠까요?
