我研究团队提出理论进化研究新方法
绿色新闻网报道 近日，我校计算生物学中心研究团队在理论进化研究领域获重要进展，发明出能揭示物种基因组变异及基因组对环境响应机理的新模型与方法。有关成果以两篇论文的形式发表在国际著名生物信息与计算生物学期刊《Briefings in Bioinformatics》上面。该刊物由牛津大学主办，2015年影响因子为8.399，在数学与计算生物学领域排名第二。
在第一篇论文中，作者把发育生物学概念引进物种进化研究，并与当前广泛使用的全基因组关联分析相结合，推导出高维变量选择方法，系统地勾画决定复杂表型变异与进化的遗传调控网络。该方法，被命名为Evo-Devo-Epi R ，能全方位、多尺度地搜索不同基因之间的互作效应以及对关键表型发育事件的影响，定量预测物种宏进化与微进化的模式、速率与方向。利用美国华盛顿大学（圣·路易斯）著名进化遗传学家James Cheverud 教授提供的已发表的老鼠遗传研究数据，新模型的统计功效与生物学意义得到证实。新模型发现，位于老鼠7、9、10号等染色体上的几个关键位点之间的互作是决定公鼠与母鼠性别差异的关键动力。这项研究填补了发育进化研究的空白，将对推进多学科交叉研究产生重要的推动作用。
在第二篇论文中，该团队利用传统的多位点连锁分析，研究物种基因组的组织与结构。所发明的四点分析，不仅能估计同源染色体不同位点之间的减数分裂重组率，还能揭示在相邻染色体区段之间所发生的遗传干扰。该模型还能估计多个区段之间的高维遗传干扰现象。遗传干扰是真核生物减数分裂过程中发生的常见现象，被认为能影响生物进化与选择。通过对全基因组扫描，该方法能系统勾画染色体遗传干扰分布模式图，揭示基因组结构与功能之间的关系，为进一步研究基因组进化提供重要基础。
第一篇论文第一作者是博士研究生姜立波，第二篇论文是博士研究生王晶、姜立波与青年教师孙丽丹为共同第一作者。计算生物学中心其他研究生张苗苗、桑蒙蒙、祝绪礼等与青年教师叶梅霞参与模型推导工作。这两篇论文均是由邬荣领教授担任责任作者。
据悉，两个研究方法均已写成计算机软件供国内外研究者使用。（A24）
论文链接：
论文一： http://bib.oxfordjournals.org/content/early/2016/07/25/bib.bbw062.abstract
来源：计算生物学中心 作者：梁丹