華中農(nóng)業(yè)大學(xué)作物遺傳改良國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室水稻團(tuán)隊(duì)在分子演化領(lǐng)域研究中取得了可喜進(jìn)展，使用相關(guān)研究成果，可以方便專注于功能基因研究專家對(duì)演化模型的使用。研究結(jié)果以“A dynamic programming procedure for searching optimal models to estimate substitution rates based on the maximum-likelihood method”為題，于4月26日在線發(fā)表在美國(guó)《國(guó)家科學(xué)院院刊》（PNAS）上。文章通訊作者為我?？妥淌邶埪h(yuǎn)老師和我校生科院張啟發(fā)老師，第一作者為生科院博士研究生章成君。
達(dá)爾文在物種起源中提出，任何生物體都有一個(gè)共同的祖先，將所有這些生物體聯(lián)系到一起，可以畫出一個(gè)生命之樹(shù)。分子演化學(xué)研究人員通過(guò)研究DNA或者蛋白質(zhì)的變化來(lái)反映生命（或基因）的演化過(guò)程。在這種方法中，研究人員通過(guò)調(diào)整DNA或者蛋白質(zhì)變化的速率，來(lái)模擬各個(gè)物種或者物種內(nèi)某一個(gè)基因的演化速率，從而來(lái)推斷出物種（或基因）的分化年代，分析某個(gè)物種（或基因）是否更易于生存與繁衍等有用的信息。
由于不同階段的DNA或者蛋白的變化速率的組合數(shù)目是非常巨大的，雖然現(xiàn)在電腦的計(jì)算能力已經(jīng)非常強(qiáng)大，但是仍然無(wú)法計(jì)算所有的組合類型——對(duì)10個(gè)物種（或基因）來(lái)說(shuō)，即使它們相互之間的親緣關(guān)系已經(jīng)完全確定，單單允許DNA（或者蛋白質(zhì)）的速率進(jìn)行變化，這種可能的組合就已經(jīng)超過(guò)了6820億。在實(shí)際的研究過(guò)程中，傳統(tǒng)的做法是根據(jù)研究人員的興趣或者已經(jīng)獲得經(jīng)驗(yàn)，挑選出幾個(gè)特定的樹(shù)枝（branch），針對(duì)這些樹(shù)枝的變化速率進(jìn)行模擬。顯然，這種傳統(tǒng)的做法存在著不少的缺陷：對(duì)不太了解的物種（基因）沒(méi)有辦法提出合理的組合；存在很大的主觀性，不是客觀邏輯的分析結(jié)果；簡(jiǎn)單的提出假設(shè)組合，會(huì)錯(cuò)過(guò)很多更好的組合。
正是由于存在這些問(wèn)題，我校研究人員提出了根據(jù)局部動(dòng)態(tài)最優(yōu)算法，來(lái)改進(jìn)這種傳統(tǒng)的靠運(yùn)氣的做法。該算法是找到固定一個(gè)樹(shù)枝最好的結(jié)果，然后在這個(gè)基礎(chǔ)上，逐步固定更多的樹(shù)枝。研究結(jié)果表明，在使用了這種算法之后，僅僅通過(guò)n2（n是指用于分析的物種或者基因所構(gòu)成的生命樹(shù)的樹(shù)枝的總數(shù)）次水平的計(jì)算之后，就可以獲得與全局計(jì)算非常接近的結(jié)果。研究人員通過(guò)分析來(lái)自40篇文獻(xiàn)的50個(gè)例子，證明采用這種算法得到的結(jié)果，絕大部分（47/50）顯著好于傳統(tǒng)方法得到的結(jié)果。
對(duì)不太關(guān)注分子演化領(lǐng)域的功能基因研究學(xué)者來(lái)說(shuō)，該方法可以幫助其推斷基因功能。為了方便功能基因研究專家使用使該方法，研究人員把這一算法放在了網(wǎng)站上（http://obsm.ncpgr.cn），供廣大學(xué)者使用。該程序容易操作，在一般情況下，計(jì)算量也可以接受，為研究者進(jìn)一步研究基因的功能及其它重要信息提供了方便。 |
