Informacja

Odległość genów i częstotliwość rekombinacji: mechanizm

Odległość genów i częstotliwość rekombinacji: mechanizm



We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Dlaczego częstotliwość rekombinacji jest wyższa, jeśli geny są dalej od siebie?


Zjawisko genetyczne określane mianem rekombinacji odzwierciedla proces krzyżowania, który zachodzi podczas mejozy. Krzyżowanie powoduje wymianę informacji genetycznej między homologicznymi chromosomami. W pierwszym przybliżeniu, kosowanie nad zdarzeniami odbywa się w losowych pozycjach wzdłuż wyrównanych chromosomów. W konsekwencji, dalsze dwa loci są od siebie oddzielone, tym bardziej prawdopodobne jest, że nastąpi między nimi zdarzenie krzyżowe. Tak więc częstotliwość rekombinacji można wykorzystać do pomiaru odległości między dwoma genetycznymi loci (lub genami).

Dodatek dodany w odpowiedzi na komentarz OP

analogia

Wyobraź sobie kawałek sznurka. Ma na sobie 6 znaków (1-6 na schemacie), które dzielą go na 7 przedziałów (A-G). Przetniemy sznurek w jednym ze znaków. Rzucamy kostką, aby zdecydować, którą pozycję wyciąć.

Jakie jest prawdopodobieństwo, że nasze cięcie rozdzieli A i G? To 100%, ponieważ wszystkie pojedyncze cięcia to zrobią.

Jakie jest prawdopodobieństwo, że nasze cięcie rozdzieli A i D? To 50%, ponieważ pojedyncze cięcia na 1,2 lub 3 zrobią to.

Jakie jest prawdopodobieństwo, że nasze cięcie rozdzieli A i B? To 16,7% (1/6), ponieważ tylko cięcie na pozycji 1 to zrobi, a prawdopodobieństwo wyrzucenia 1 na naszą kostkę wynosi 1/6.

Pomyśl o interwałach (A-G) jako o genach, a miejscach cięcia (1-6) jako o możliwych zdarzeniach krzyżujących się. Jeśli dwa homologiczne chromosomy zostaną przypadkowo poddane pojedynczemu skrzyżowaniu, to im bliżej siebie znajdują się geny (przedziały), tym mniej prawdopodobne jest, że między nimi nastąpi skrzyżowanie (cięcie). Zakłada to oczywiście, że miejsce przejścia jest wybierane losowo.

W przedstawionym tutaj modelu, jeśli kolejność liter była zaszyfrowana i nie wiedzieliśmy, jaka jest, ale powiedziano nam o częstotliwościach występowania separacji przedziałów z losowym cięciem, moglibyśmy wywnioskować kolejność liter.


Odległość genów i częstotliwość rekombinacji: mechanizm - biologia

Rekombinacja jest bardzo istotna w generowaniu zmienności genetycznej w populacjach wirusów.

Rekombinacja wirusowa ma ważne konsekwencje dla różnych obszarów badań. Należą do nich biologia molekularna, wirusologia i biologia ewolucyjna. Wpływa również na codzienną praktykę klinicystów i urzędników zdrowia publicznego.

W tym miejscu omawiamy trzy ważne aspekty rekombinacji wirusów: (i) mechanizmy molekularne modelowych wirusów DNA i RNA, (ii) metody wykrywania, charakteryzowania i oznaczania ilościowego w populacjach wirusów, (iii) jej wpływ na analizę ewolucyjną populacji wirusów .


Biotechnologie rolnicze i pokrewne

4.12.3.1 Znaczniki i mapowanie

Mapowanie genetyczne w najprostszej definicji to „uporządkowanie markerów, wskazujących na względne odległości genetyczne między nimi”. 23 Koncepcja tworzenia mapy genetycznej nie jest nowa, jej celem jest zwykle umożliwienie lepszego zrozumienia zachowań genetycznych i (skutecznej) selekcji lepszych genotypów.

Markery oparte na PCR stają się coraz bardziej popularne w mapowaniu genetycznym ze względu na łatwość, z jaką można je wytworzyć z nawet niewielkich ilości DNA. W ostatniej dekadzie technika AFLP była szeroko stosowana w mapowaniu genetycznym roślin ze względu na jej wysoką wydajność w generowaniu dużej liczby markerów molekularnych. SSR stały się preferowanym wyborem markera, ponieważ występowały z dużą częstotliwością w genomach roślin, wykazywały wysokie wskaźniki mutacji, miały dobrą rozdzielczość analityczną i były łatwe do zautomatyzowania. Jednak ostatnie postępy w technologii SNP, w połączeniu z dostępnością danych dotyczących sekwencji całego genomu, sprawiają, że jest prawdopodobne, że z czasem staną się one markerem wyboru zwłaszcza w przypadku upraw o dużym znaczeniu gospodarczym.


Wyniki

Domeny regulatorowe genów zdefiniowane za pomocą loci cech ilościowych ekspresji i metylacji wykazują dolinę szybkości rekombinacji

Zbadaliśmy związek między ludzką szybkością rekombinacji a domenami regulatorowymi, zdefiniowanymi jako region genomowy łączony przez gen i regiony regulatorowe połączone z jego elementem promotorowym w obrębie tego samego chromosomu. Tempo rekombinacji oszacowano za pomocą mapy genetycznej 1000 genomów [4], a następnie odniesiono do domen regulatorowych genów przy użyciu czterech typów linków.

Najpierw użyliśmy linków genetycznych opartych na ekspresji loci cech ilościowych (eQTL) i loci cech ilościowych metylacji (meQTL). Składają się one z 248 856 połączeń eQTL między regionami regulatorowymi a miejscami startu transkrypcji (TSS) docelowych genów, zdefiniowanych w pełnej krwi przy użyciu 168 osobników wyprofilowanych przez konsorcjum Gene-Tissue Expression (GTEx) [15] oraz 809577 połączeń meQTL między regionami regulatorowymi i Metylacja CpG mierzona w ludzkim mózgu, głównie w regionach promotorowych, w kohorcie ROS/MAP 575 osób [16].

Odkryliśmy, że odstępy między eQTL a ich docelowymi genami oraz między meQTL a ich docelowymi sondami metylacji wykazywały znaczne spadki szybkości rekombinacji (ryc. 1a, b). Oceniliśmy interwały w trzech zakresach odległości, składających się z odległości krótkich (1–10 kb), pośrednich (10–100 kb) i długich (100 kb–1 Mb). Efekt był najbardziej wyraźny w przypadku połączeń o średnich i dużych odległościach, które wykazywały konsekwentnie niższe szybkości rekombinacji w porównaniu z interwałami losowymi, zjawisko to nazywamy „doliną szybkości rekombinacji” (Rys. 1e, f Plik dodatkowy 1: Rysunek S1a, b). W krótkich odstępach czasu na dokładność oszacowania szybkości rekombinacji ma wpływ zmienna gęstość SNP w różnych regionach genomowych i mapach genetycznych. Dlatego nie zaobserwowaliśmy spójnych dolin szybkości rekombinacji w przedziałach krótkiego zasięgu. Aby ocenić istotność statystyczną obserwowanych dolin szybkości rekombinacji, pobraliśmy próbkę tej samej liczby losowych regionów genomowych o tej samej długości fizycznej w tym samym chromosomie (szczegóły w „Metodach”). Jako dodatkowy komparator, pobraliśmy taką samą liczbę losowych par SNP-TSS/SNP-CpG (szczegóły w „Metodach”). Stwierdziliśmy znaczące spadki szybkości rekombinacji zarówno na średnich, jak i długich dystansach zarówno dla łączy eQTL, jak i meQTL (ryc. 1i, j) w obu przypadkach (dwukierunkowy sparowany test U Manna-Whitneya z losowo dobranymi interwałami i test permutacji z losowymi kombinacjami SNP-TSS/SNP-CpG, P <1e-4).

Doliny rekombinacyjne w obrębie powiązań genetycznych, fizycznych i aktywności. Przykładowe regiony genomowe pokazujące wzbogacenie a pary meQTL (czerwony), b Pary eQTL (Pomarańczowy), C górne 10% par Hi-C (obserwowane/oczekiwane (O/E), brak motywu CTCF, niebieski), D Pary DNaza-TSS (bez motywu CTCF, purpurowy) w regionach o niskim współczynniku rekombinacji. Każdy piksel reprezentuje segment 10 kb (dla Hi-C segment 1 kb), a ciemniejszy kolor wskazuje na wyższą szybkość rekombinacji między dwoma segmentami. Kolorowe kropki przy każdym pikselu wskaż genetyczne lub fizyczne powiązania, które istnieją między dwoma segmentami genomowymi. Średnia szybkość rekombinacji w ciągu mi pary meQTL (czerwony), F Pary eQTL (Pomarańczowy), g górne 10% par Hi-C (O/E, bez motywu CTCF, niebieski), h Pary DNaza-TSS (bez motywu CTCF, purpurowy) są znacznie niższe niż dopasowane przedziały losowe. Kolorowe linie reprezentują średni współczynnik rekombinacji w każdej odległości interwałowej między cechami genomowymi, podczas gdy czarne linki reprezentują średnią wartość w dopasowanych losowych przedziałach. Zacienione regiony reprezentują 95% przedział ufności (średnia ± odchylenie standardowe × 1,96/10). Szybkość rekombinacji w trzech różnych skalach genomicznych w i pary meQTL, J pary eQTL, k górne 10% par Hi-C (O/E, bez motywu CTCF), ja Pary DNaza-TSS (bez motywu CTCF). Porównania z P < 1e -4 (dwukierunkowy sparowany test U Manna–Whitneya) są oznaczone symbolem gwiazdka

Następnie potwierdziliśmy, że nasza obserwacja powiązań genetycznych nie jest artefaktem nierównowagi sprzężeń (LD), co jest możliwe, ponieważ więcej powiązań genetycznych znajduje się w regionach z silniejszym LD. Po pierwsze, zachowaliśmy tylko eQTL/meQTL z najbardziej znaczącymi P wartość dla każdego genu/CpG. Dalej przycinaliśmy te „najlepsze” połączenia eQTL/meQTL, wykluczając wielokrotne zliczenia z tego samego regionu genomowego (szczegóły w pliku dodatkowym 2: Metoda uzupełniająca 1) i konsekwentnie znajdowaliśmy znaczące doliny tempa rekombinacji w regionach zdefiniowanych przez powiązania genetyczne (dodatkowy plik 1: Rysunek S2a–c, f–h, k–m). Po drugie, dokonaliśmy niewielkiego losowego przesunięcia wokół najlepszych połączeń genetycznych i znaleźliśmy nieco, ale znacznie wyższy współczynnik rekombinacji (dodatkowy plik 1: Ryc. S3 Dodatkowy plik 2: Metoda uzupełniająca 2). Obserwacje te sugerują, że związki przyczynowe genetyki wykazują niższe wskaźniki rekombinacji w obrębie LD.

Dalej oceniliśmy, czy nasza obserwacja odbyła się w niezależnych zestawach danych i przy różnych parametrach analitycznych. Najpierw powtórzyliśmy analizę z użyciem 16 dodatkowych tkanek i linii komórkowych z konsorcjum GTEx [15], konsorcjum Multiple Tissue Human Expression Resource (MuTHER) [17] oraz konsorcjum Genetic European Variation in Health and Disease (gEUVADIS) [18]. i ponownie konsekwentnie odkryto znaczącą dolinę tempa rekombinacji w regionach określonych przez powiązania genetyczne (dodatkowy plik 1: Ryc. S4). Po drugie, powtórzyliśmy analizę zmieniając progi dla współczynnika fałszywego wykrywania (FDR) eQTL i meQTL i konsekwentnie znaleźliśmy doliny współczynnika rekombinacji. Najsilniejsze zmniejszenie szybkości rekombinacji stwierdzono przy najbardziej rygorystycznych progach FDR dla wykrywania eQTL i meQTL, co wskazuje, że przy wyższych progach ufności łącza sygnał staje się silniejszy (dodatkowy plik 1: Rysunek S5a, b, e, f, i, j ). Po trzecie, powtórzyliśmy analizę na mapach genetycznych oszacowanych przez projekt HapMap [19] i przez deCODE Genetics [2, 3] i stwierdziliśmy, że wyniki są w dużej mierze niezmienione (Dodatkowy plik 1: Rysunek S6a, b, e, f, i, l) . Aby uwzględnić błędy sekwencji, zastosowaliśmy podejście próbkowania odrzucenia, aby wygenerować dopasowane losowe przedziały, z równą zawartością GC, gęstością CpG, gęstością SNP i gęstością motywu PRDM9. Okazało się, że wyniki są odporne na to bardziej rygorystyczne dopasowanie (dodatkowy plik 1: Rysunek S7a, b, e, f, i, j, m, n, q, r). Ponieważ generowanie losowo dopasowanych kontroli jest bardzo kosztowne obliczeniowo za pomocą podejścia próbkowania odrzucenia w przestrzeni wielowymiarowej, zaimplementowaliśmy strukturę danych drzewa kd, aby zorganizować wszystkie możliwe losowe przedziały od 1 kb do 1 MB w genomie i przeszukiwać je jeszcze bardziej rygorystycznie kryteria dopasowania, w tym dodatkowe cechy gęstości genów i odległości do TSS (szczegóły w „Metodach” Plik dodatkowy 1: Rysunek S7u, v, y, z, ac–af). Aby uwzględnić zmniejszoną szybkość rekombinacji w transkrybowanych regionach, wykluczyliśmy odstępy w obrębie 2 kb adnotacji genów w GENCODE v19 i nadal znaleźliśmy doliny szybkości rekombinacji w międzygenowych połączeniach meQTL/eQTL w porównaniu z losowymi interwałami, które zostały wygenerowane z naszymi rygorystycznymi dopasowanymi kryteriami. Wniosek nie zmienił się, gdy uśredniliśmy szybkość rekombinacji tylko z niekodujących zasad (dodatkowy plik 1: Rysunek S8a, b, e, f, i, j, m–p).

Domeny regulatorowe genów według konformacji chromosomów wykazują dolinę rekombinacji

Oprócz powiązań genetycznych wykorzystaliśmy 458 132 powiązania między regionami genomowymi znajdującymi się blisko siebie po złożeniu w trójwymiarowym jądrze, w oparciu o wysokoprzepustowe wychwytywanie konformacji chromosomu (Hi-C) mierzone w linii komórkowej GM12878 [20]. Odkryliśmy, że szybkość rekombinacji w obrębie domen regulatorowych zdefiniowanych przez Hi-C była również znacznie niższa (dwukierunkowy sparowany test U Manna–Whitneya i test permutacji, P < 1e-4 ) zarówno na odległościach pośrednich, jak i długich w porównaniu z dwoma różnymi zestawami losowych przedziałów (ryc. 1c, g, k Plik dodatkowy 1: Rysunek S1c). Właściwość ta dotyczyła w szczególności łączy Hi-C nie przerywanych motywami CTCF [21], co jest zgodne z rolą pętli CTCF w definiowaniu granic domen regulacyjnych [20] (Rys. 1g, k Plik dodatkowy 1: Rysunek S11o, p). Wykluczyliśmy również motywy CTCF z losowo dopasowanych przedziałów i nadal znaleźliśmy znaczące ubytki (dodatkowy plik 1: Rysunek S12a, b).

Aby uniknąć błędu systematycznego wprowadzonego przez stosunkowo więcej łączy Hi-C z domen o niższym współczynniku rekombinacji, wygenerowaliśmy dopasowane losowe interwały tylko w tych samych pętlach wykrytych przez nieobciążone obliczeniowo wyszukiwanie szczytów Hi-C (pętle HiCCUPS) i nadal znaleźliśmy doliny współczynnika rekombinacji (Dodatkowy plik 1: Rysunek S9). Oczyściliśmy również połączenia Hi-C, wykluczając wielokrotne zliczenia każdego regionu genomowego i konsekwentnie znajdowaliśmy doliny szybkości rekombinacji (dodatkowy plik 1: Rysunek S2d, i, n Dodatkowy plik 2: Metoda uzupełniająca 1). Następnie zmieniliśmy próg dla połączeń Hi-C (brak motywu CTCF) uwzględnionych w analizie i kontynuowaliśmy obserwacje dolin szybkości rekombinacji (dodatkowy plik 1: Rysunek S5c, g). Powtórzyliśmy również analizę na różnych mapach genetycznych (dodatkowy plik 1: rysunek S6c, g) i porównaliśmy to z bardziej rygorystycznymi dopasowanymi losowymi przedziałami w całym genomie za pomocą dwóch metod (dodatkowy plik 1: rysunek S7c, g, k, o, s , w, aa) oraz w regionach niekodujących i międzygenowych (dodatkowy plik 1: Rysunek S8c, g, k). Połączyliśmy dowody Hi-C i eQTL dostępne dla tego samego typu komórek (linie komórek limfoblastoidalnych (LCL), w tym GM12878) [17, 20] i stwierdziliśmy, że zmniejszenie tempa rekombinacji stało się jeszcze bardziej wyraźne (dodatkowy plik 1: Rysunek S10 dwukierunkowy sparowany test U Manna–Whitneya, P <1e-4). Wskazuje to, że powiązania regulacyjne genów z większą pewnością wykazują jeszcze wyraźniejszą dolinę szybkości rekombinacji.

Powtórzyliśmy tę analizę, stosując fizyczne interakcje chromosomalne określone przez analizę interakcji z chromatyną przy użyciu sekwencjonowania parowanych znaczników (ChIA-PET), komplementarnej techniki, która definiuje interakcje zapętlone o dużym zasięgu w kontekście określonego regulatora [22]. Wykorzystaliśmy domeny regulacyjne oparte na ChIA-PET zarówno dla polimerazy (Pol)II, jak i CTCF, zgodnie z definicją konsorcjum ENCODE. Odkryliśmy, że szybkość rekombinacji w obrębie regionów połączonych ChIA-PET PolII była również znacząco zubożona, ale nie w regionach połączonych ChIA-PET CTCF, które nie są domenami regulatorowymi genów (dodatkowy plik 1: Rysunek S11k–n).

Wyniki te wskazują, że dolina szybkości rekombinacji jest ogólną właściwością domen regulatorowych genów zdefiniowanych przy użyciu długodystansowych fizycznych oddziaływań DNA nieizolowanych przez CTCF.

Domeny regulatorowe genów zdefiniowane za pomocą korelacji aktywności wykazują dolinę rekombinacji

Następnie oceniliśmy związek między szybkością rekombinacji a powiązaniami regulacyjnymi genów zdefiniowanymi między regionami wzmacniacza a ich genami docelowymi, zgodnie z przewidywaniami na podstawie modyfikacji histonów, dostępności DNazy i danych dotyczących ekspresji genów z ENCODE [23] i Roadmap Epigenomics Consortia [24]. Użyliśmy 29 557 079 unikalnych, opartych na korelacji powiązań przewidzianych między pikami sekwencji DNazy a ekspresją genów przypuszczalnych docelowych transkryptów (szczegóły w pliku dodatkowym 2: Metoda uzupełniająca 10). Biorąc pod uwagę rolę motywów CTCF w kierowaniu pętlami chromatyny [20], skupiliśmy się na 164 409 unikalnych połączeniach, które nie zostały przerwane przez motywy CTCF, a zatem z większym prawdopodobieństwem leżą w tych samych pętlach chromatyny. Stwierdziliśmy znacznie zmniejszony wskaźnik rekombinacji dla regionów w obrębie tych domen wzmacniacza-TSS w porównaniu z przypadkowymi parami (dwukierunkowy sparowany test U Manna-Whitneya i test permutacji, P < 1e -4 Rys. 1d, h, l Plik dodatkowy 1: Rysunek S1d Plik dodatkowy 1: Rysunek S11i, j).

Aby uniknąć wielokrotnych zliczeń z tego samego regionu genomu, przycięliśmy połączenia DNaza–TSS, stosując podobne podejście, jak w przypadku połączeń Hi-C (Dodatkowy plik 2: Metoda uzupełniająca 1) i uzyskaliśmy podobne wyniki (Dodatkowy plik 1: Rysunek S2e, j , o). Następnie powtórzyliśmy analizę, stosując różne progi dla połączeń DNaza–TSS (dodatkowy plik 1: rysunek S5d–h), różne mapy genetyczne (dodatkowy plik 1: rysunek S6d–h) i bardziej rygorystycznie dopasowane losowe przedziały w całym genomie (dodatkowy plik 1: Rysunek S7d, h, l, p, t, x, ab), zasady niekodujące i regiony międzygenowe (dodatkowy plik 1: Rysunek S8d, h, l) spinki do mankietów.

Przeprowadziliśmy dodatkową analizę z 1 427 744 unikalnymi powiązaniami wzmacniacz-TSS przewidywanymi przy użyciu zmodyfikowanej wersji wcześniej opublikowanej strategii [23] opartej na przypisaniu stanu chromatyny specyficznego dla typu komórki i korelacji między wieloma modyfikacjami histonów a poziomami ekspresji genów w różnych typach komórek [24]. (szczegóły w pliku dodatkowym 2: Metody uzupełniające 11). Odkryliśmy, że powstałe 139 043 domen regulatorowych genów bez motywów CTCF nadal wykazywało znaczne zmniejszenie szybkości rekombinacji zarówno na średnich, jak i długich dystansach (dodatkowy plik 1: Rysunek S11a-d).

Powtórzyliśmy tę analizę, używając 302 538 unikalnych linków przewidzianych przy użyciu opartego na module połączonej, ukrytej alokacji Dirichleta (joint-LDA) (Wang et al., w przygotowaniu linki danych i kodu są dostępne w pliku dodatkowym 3: Tabela S1), który nie zależy od korelacji i może przewidywać linki specyficzne dla typu komórki. Pomimo tych różnic w przewidywaniu połączeń wzmacniacz-TSS, stwierdziliśmy podobne zmniejszenie tempa rekombinacji w domenach regulatorowych genów w porównaniu z przypadkowymi kontrolami (dodatkowy plik 1: Rysunek S11e-h).

Łącznie wyniki te wskazują, że domeny regulatorowe genów zdefiniowane na podstawie funkcjonalnej genomiki i informacji epigenomicznych są powiązane z doliną szybkości rekombinacji, co wskazuje, że geny mają tendencję do współdziedziczenia z ich elementami regulatorowymi genów.

Domeny konstytutywne i rozwojowe wykazują silniejsze zubożenie tempa rekombinacji

Następnie oceniliśmy, jak siła doliny tempa rekombinacji zmienia się dla różnych klas genów. Odkryliśmy, że dolina tempa rekombinacji w obrębie powiązań fizycznych i aktywności była bardziej wyraźna w przypadku genów porządkowych [25] w porównaniu z genami nie porządkowymi (ryc. 2a–c plik dodatkowy 1: ryc. S13). Wyraźniejszy był również w przypadku genów, które działają we wczesnych stadiach rozwoju embrionalnego [26, 27], zwłaszcza w stadium oocytów i genów odpowiedzialnych za mejozę w pierwotnej komórce rozrodczej (PGC), ale nie w przypadku większości pozostałych typów komórek specyficzne grupy genów [28] (Ryc. 2d Dodatkowy plik 1: Ryc. S14). Aby wykluczyć możliwość, że sygnał w genach porządkowych jest spowodowany udziałem genów aktywnie wyrażanych w oocytach i we wczesnym stadium rozwojowym, a zatem niepodlegających rekombinacji, podzieliliśmy geny porządkowe na trzy kategorie: te o wysokiej ekspresji we wczesnych stadiach rozwojowych (u góry 10% poziomów ekspresji), osoby spoza górnych 10% i spoza górnych 50%. Doliny szybkości rekombinacji obserwowano bez względu na poziomy ekspresji (dodatkowy plik 1: Rysunek S15).

Doliny tempa rekombinacji są najbardziej widoczne w powiązaniach funkcjonalnych związanych z genami porządkowymi i powiązaniami konstytutywnymi. a Średni wskaźnik rekombinacji w górnych 10% par Hi-C (obserwowany/oczekiwany (O/E), bez CTCF), związany z genami porządkowymi (niebieski) i niezwiązane z genami porządkowymi (złoty). b Średni wskaźnik rekombinacji w parach DNaza-TSS bez wtrącających się motywów CTCF, związanych z genami porządkowymi (purpurowy) i niezwiązane z genami porządkowymi (złoty). C Średnie tempo rekombinacji w parach wzmacniacz-TSS wywołanych metodą LDA bez interweniujących motywów CTCF, związanych z genami porządkowymi (Zielony) i niezwiązane z genami porządkowymi (złoty). D Średnie tempo rekombinacji w ChIA-PET PolII łączy geny wczesnego rozwoju embrionalnego i inne geny specyficzne dla typu komórki w komórkach K562. Słupki błędów wskazują odchylenie standardowe. mi Dolina szybkości rekombinacji jest znacznie ważniejsza na konstytutywnych łączach eQTL (Pomarańczowy) niż w przypadku łączy eQTL specyficznych dla tkanki (magenta). F Szybkość rekombinacji w obrębie łączy wzmacniacz-TSS (obszar 10–100 kb) wywoływanych metodą połączonego LDA w różnej liczbie typów komórek. Słupki błędów wskazują odchylenie standardowe

Oceniliśmy również, jak zmienia się siła doliny szybkości rekombinacji dla różnych klas elementów regulacyjnych. Oceniliśmy zmniejszenie szybkości rekombinacji przy użyciu 43 236 konstytutywnych eQTL i 18 879 swoistych dla tarczycy połączeń eQTL z projektu GTEx [15]. Odkryliśmy, że konstytutywne powiązania eQTL wykazywały konsekwentnie większe rozbieżności w szybkości rekombinacji niż powiązania specyficzne dla tkanki, każde w porównaniu z dopasowanymi losowymi kontrolami (ryc. 2e plik dodatkowy 1: ryc. S16). Podobnie stwierdziliśmy, że domeny regulatorowe genów odzyskane niezależnie w wielu typach komórek wykazywały bardziej wyraźną dolinę szybkości rekombinacji niż domeny regulatorowe genów specyficzne dla tkanki (ryc. 2f).

Tak więc dolina tempa rekombinacji jest silniej zaznaczona w domenach regulatorowych genów o konstytutywnej ekspresji, genach pełniących rolę rozwojową i elementach regulatorowych o konstytutywnej aktywności, które mają wspólną cechę, że podlegają silniejszemu ograniczeniu ewolucyjnemu [29]. Sugeruje to, że zmniejszona szybkość rekombinacji między elementami regulatorowymi a ich genami docelowymi może być korzystna dla genów i elementów regulatorowych przy silniejszej selekcji w linii zarodkowej, prawdopodobnie poprzez ułatwienie utrzymania sparowanego genu i jego elementów regulatorowych w każdym allelu, co jest ważne we wczesnym okresie rozwoju, jako pojedyncza jednostka dziedziczenia.

Doliny szybkości rekombinacji u myszy

Doszliśmy do wniosku, że jeśli dolina tempa rekombinacji jest wybraną cechą domen regulatorowych genów u człowieka, powinna być zachowaną ewolucyjnie cechą u innych ssaków. Aby przetestować tę hipotezę, powtórzyliśmy naszą analizę w genomie myszy.

Określiliśmy ilościowo współczynniki rekombinacji w genomie myszy za pomocą Mus musculus mapa genetyczna [30]. Zdefiniowaliśmy domeny regulatorowe genów, wykorzystując interakcje genetyczne i fizyczne. Do interakcji genetycznych użyliśmy 2659 eQTL opartych na 100 szczepach w mysiej wątrobie [31] i 1035 eQTL opartych na 39 szczepach w dwóch mysich typach komórek immunologicznych [32]. Do interakcji fizycznych użyliśmy 271.236 połączeń Hi-C (bez CTCF) [20] zwanych w mysiej linii komórek limfoblastoidalnych.

Oceniając szybkość rekombinacji domen regulatorowych genów, stwierdziliśmy znaczne zmniejszenie szybkości rekombinacji w stosunku do losowych par zarówno dla długich interakcji genetycznych, jak i interakcji fizycznych (dwukierunkowy sparowany test U Manna-Whitneya i test permutacji, P < 1e -4 Rys. 3 Dodatkowy plik 1: Rysunek S17). Nie zaobserwowaliśmy dolin tempa rekombinacji w interwałach pośrednich w połączeniach genetycznych, prawdopodobnie z powodu dłuższej struktury LD i znacznie niższej rozdzielczości map genetycznych u myszy. Sugeruje to, że dolina szybkości rekombinacji nie jest cechą wyłącznie ludzkiego genomu, ale może reprezentować bardziej ogólną właściwość ssaków, być może jako ewolucyjnie zachowany mechanizm zachowania ważnych domen regulatorowych.

Doliny szybkości rekombinacji w mysich domenach regulacyjnych. a Średnia szybkość rekombinacji w górnych 10% wiązań Hi-C (obserwowane/oczekiwane (O/E)) bez interweniujących pików CTCF w komórkach CH-12. b Szybkość rekombinacji w górnych 10% łączy Hi-C (O/E) bez pośrednich pików CTCF w komórkach CH-12. Gwiazdki oznaczają, że jest statystycznie istotna różnica między dwiema grupami (dwuczynnikowy sparowany test U Manna–Whitneya, P < 1e−4)

Potencjalne role metylacji DNA i dwuniciowych pęknięć w dolinach szybkości rekombinacji

Następnie staraliśmy się zrozumieć potencjalne procesy mechanistyczne, które mogą prowadzić do zaobserwowanych dolin tempa rekombinacji. Odkryliśmy, że niedobór gorących punktów rekombinacji jest związany z dolinami szybkości rekombinacji (ryc. 4a Dodatkowy plik 1: ryc. S18a). Jednak połowa łączy nie posiada hotspotów rekombinacji, a zatem zmienność ich szybkości rekombinacji należy wyjaśnić za pomocą innych mechanizmów.

Doliny szybkości rekombinacji są skorelowane z gęstością hotspotów i metylacją DNA. a Zależność między log10 (szybkość rekombinacji) a gęstością hotspotów rekombinacji (na kb) w każdym przedziale eQTL. Ciepłe kolory reprezentują gęstość punktów. Gęstość hotspotu rekombinacji mniejsza niż 0,005/kb (czerwony prostokąt) wyodrębniono do analizy w b. b Związek między średnią szybkością rekombinacji a kwantylami metylacji DNA w stadium oocytu GV w odstępach eQTL. Słupki błędów wskazać odchylenie standardowe

Biorąc pod uwagę wcześniej proponowaną rolę metylacji DNA w szybkości rekombinacji [11], zbadaliśmy związek między metylacją DNA a dolinami szybkości rekombinacji. Zastosowaliśmy profile metylacji całego genomu do rozdzielczości nukleotydów w ludzkich pierwotnych komórkach rozrodczych (PGC) [27] i oocytach [33], reprezentujących stan metylomu komórek ludzkich zarówno przed, jak i podczas zatrzymania mejozy (dodatkowy plik 1: Rysunek S19a), w którego rekombinacja następuje poprzez zdarzenia krzyżowe.

Wykorzystaliśmy nienakładające się okna o wielkości 500 kb, aby przeskanować genom i odkryliśmy silną globalną ujemną korelację między poziomami metylacji w PGC a szybkością rekombinacji (dodatkowy plik 1: rysunek S19b Dodatkowy plik 1: rysunek S20a), wskazując, że poziomy metylacji DNA bezpośrednio przed do zdarzeń rekombinacji są wysoce predykcyjne dla dolin rekombinacji. W przeciwieństwie do tego, nie stwierdziliśmy tak silnej globalnej antykorelacji w oocytach (dodatkowy plik 1: Ryc. S19b), jednak poziom metylacji w obrębie linków genetycznych, takich jak linki eQTL, wykazywał ujemną korelację ze współczynnikiem rekombinacji w oocytach (ryc. 4b Dodatkowy plik 1 : Rysunek S18b Dodatkowy plik 1: Rysunek S19c Dodatkowy plik 1: Rysunek S20b–d). Wyniki te sugerują, że metylacja DNA może odgrywać rolę w zmniejszaniu częstości zdarzeń rekombinacji mejotycznej, które zaburzają funkcjonalne powiązania regulacyjne ojcowskie i matczyne. Nie znaleźliśmy silnych globalnych lub lokalnych negatywnych korelacji między tempem metylacji i rekombinacji w dodatkowych typach komórek na wielu etapach rozwoju (dodatkowy plik 1: ryc. 19c Dodatkowy plik 1: ryc. 20b–d).

Zdarzenia rekombinacyjne są inicjowane przez dwuniciowe pęknięcia, co do których sugeruje się, że są związane z metylacją DNA [34]. Zatem metylacja DNA w dużych domenach regulatorowych może wyjaśniać zmniejszoną szybkość rekombinacji. Aby ocenić ten model, zbadaliśmy korelację między poziomami metylacji DNA a częstotliwością inicjacji podwójnej nici (DSB), które są profilowane w komórkach plemników. Odkryliśmy, że metylacja DNA wykazała istotną ujemną korelację z częstotliwością inicjacji DSB (Pearson -0,11, P wartość = 1,71e -16 Dodatkowy plik 1: Rysunek S21a). Aby dokładniej zbadać związek między metylacją DNA a DSB DNA, skorelowaliśmy poziomy metylacji DNA profilowane w LCL z dowodami ChIP-Seq na gamma-H2A.X, markerami naprawy dwuniciowych pęknięć i aktywną formą H2A.X, profilowaną w CD4+ limfocytów T [35, 36] i stwierdzili istotną dodatnią korelację z dowodami naprawy DNA (Pearson 0,36 z gamma-H2A.X, P wartość <10-100 , Dodatkowy plik 1: Rysunek S21b). Znaleźliśmy ujemną korelację metylacji DNA z H2A.X (Pearson -0,211, P wartość = 7,92e -59), wykluczając możliwość, że związek między metylacją DNA a gamma-H2A.X wynika z poziomu tła H2A.X (dodatkowy plik 1: Rysunek S21c). Wyniki te sugerują, że zwiększony poziom metylacji DNA w dolinach szybkości rekombinacji może zmniejszyć częstotliwość inicjacji DSB i zwiększyć szybkość naprawy DSB, przyczyniając się w ten sposób do zmniejszonej szybkości rekombinacji (dodatkowy plik 1: Rysunek S19d).

Aby określić ilościowo zmienność szybkości rekombinacji spowodowaną poziomami metylacji DNA i domenami regulacyjnymi zdefiniowanymi przez powiązania genetyczne, fizyczne i aktywności, zbudowaliśmy losowy model regresji lasu, który wykorzystuje metylację DNA i powiązania regulacyjne jako cechy do przewidywania szybkości rekombinacji w genomie interwał. Model zawierał korekty dla różnych szybkości rekombinacji różnych chromosomów iw różnych odległościach genomowych (dodatkowy plik 2: Metody uzupełniające 12 i 13).

Odkryliśmy, że poszczególne typy łączy znacznie się różnią pod względem mocy predykcyjnej, przy czym meQTL wykazują najsilniejszą moc predykcyjną zarówno dla łączy średniego, jak i dalekiego zasięgu. Połączenie liczby chromosomów, odległości fizycznej, powiązań regulacyjnych i poziomu metylacji DNA skutkowało wysoką zgodnością między przewidywanym i obserwowanym tempem rekombinacji (współczynnik korelacji Pearsona 0,622, P wartość

Prognozy szybkości rekombinacji w losowych przedziałach. a Przewidywana szybkość rekombinacji vs. obserwowana szybkość rekombinacji w losowych odstępach czasu (region 100 kb–1 Mb, przy użyciu chromosomu, odległości genomowej, frakcji nakładającej się ze wszystkimi powiązaniami funkcjonalnymi i poziomu metylacji DNA). ten fioletowa linia reprezentuje dopasowaną zależność liniową między dwiema zmiennymi. b Średni współczynnik korelacji Pearsona między przewidywanym tempem rekombinacji a obserwowanym tempem rekombinacji w regionach o średniej (10–100 kb) i dużej (100 kb–1 Mb) odległości. C Średniokwadratowy błąd między przewidywanym tempem rekombinacji a obserwowanym tempem rekombinacji w regionach o średniej (10–100 kb) i dużej (100–1 Mb) odległości


Wpływ odległości markera i orientacji na tworzenie rekombinacji w komórkach zakażonych wirusem ospy.

Niewiele wiadomo na temat mechanizmu rekombinacji pokswirusów, mimo że powszechnie przyjętą techniką jest konstruowanie zrekombinowanych wirusów metodami zależnymi od rekombinacji. Wykazaliśmy wcześniej, że transfekowane DNA są wydajnie rekombinowane podczas replikacji w komórkach zakażonych wirusem włókniaka Shope'a. Ponieważ zrekombinowany DNA można odzyskać z zakażonych komórek w postaci konkatemera o dużej masie cząsteczkowej głowa-ogon, możliwe było transfekowanie znakowanego genetycznie DNA lambda do zakażonych komórek i oznaczanie rekombinantów jako cząstek bakteriofagowych po zapakowaniu in vitro. To podejście zastosowano w tym badaniu, aby zbadać, jak odległość i orientacja markera wpływają na rekombinację w komórkach zakażonych wirusem włókniaka Shope'a. Proste dwuczynnikowe krzyżówki były łatwo modelowane przy użyciu funkcji mapowania pochodzącej z klasycznych badań fagowych i wykazały niską ujemną interferencję (I = -2,8 +/- 0,5) w krzyżówkach obejmujących markery większe niż 100 pz. Bardziej złożone krzyżówki cztero- i pięcioczynnikowe wykazały, że częstość rekombinacji na jednostkę odległości nie była stała (rosła, gdy separacja markerów została zmniejszona ze 100 do 1 pz) i że krzyżówki przeprowadzone w komórkach zakażonych wirusem ospy podlegają silnej negatywnej interferencji. Jedną z konsekwencji jest to, że orientacja markera nie ma dramatycznego wpływu na wynik większości krzyżówek katalizowanych przez wirusa Shope włókniaka, w wyraźnym przeciwieństwie do tego, co obserwuje się w komórkach zakażonych adenowirusem lub małpim wirusem 40. Wyniki te można interpretować jako wskazujące, że podobne ograniczenia statystyczne i fizyczne wpływają zarówno na rekombinację wirusów, jak i fagów i sugerują, że heterodupleksy mogą być ważnymi pośrednikami w procesie rekombinacji wirusów ospy.


Podziękowanie

Żałujemy, że ze względu na ograniczenia przestrzenne wielu istotnych prac nie udało się zacytować. Jesteśmy wdzięczni R. Kanaarowi za krytyczną lekturę rękopisu oraz za jego cenne i szczegółowe uwagi. Dziękujemy również trzem anonimowym recenzentom za konstruktywną krytykę rękopisu. This work was partially supported by the INSERM (Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale), France, and the Erasmus University Medical Center, Rotterdam, The Netherlands.


Transformation of genetic recombination in bacteria

Defination of recombination :
Bacterial recombination is characterized by DNA Transfer from one organism called donor to another organism as recipient.

Genetic recombination process in Bacteria occurs in 3 main ways -
1) Transformation,
2) Conjugation,
3) Transduction.

Bacteria (Prokaryotes) do poziomy transfer genów at the time of recombination.
Gene transfer has 2 machanism
1) Horyzontalny transfer genów - in this machanism gene transfer between two niezależny organizmy. Np. conjugation, transduction and transformation.
2) Vertical gene transfer - in this machanism gene transfers rodzic do potomstwo. Np. sexual reproduction by Binary Fission in Prokaryotes.

The fragment of DNA that is Transferred during horizontal gene transfer from donor to recipient is referred as Exogenote.
The recipient bacterial cell's own genetic material is called Endogenote.

A bacterial cell that has received an exogenote is initially deploid for part of its genome is called merozygote(partially diploid).

Recombination generally requires that the two DNA molecules be homologiczny (very similar/ not identical). If they are non homologous due to origin from different species than recombination is unlikely.

Exogenote are often degraded rapidly so that there is a race between degradation of exogenote and recombination.

Transformation :

Transformation is the process of uptake a naked DNA molecule or fragment from the medium by a cell and it's incorporation into chromosome of recipient.

Introduction :

Kompetencja -
- The ability of recipient bacterium to take up free DNA and become transformed is called competence. It is an inheritable characteristic.
- Competent bacteria that take up DNA from environment at high frequency encode proteins called competence factor.
- Competence factor facilitate binding of DNA fragment to cell surface and uptake of DNA in cytoplasm. np. competent bacteria produces competent proteinwhich binds to foreign DNA on cell surface and then uptake by cytoplasm.

Process of Transformation :

Transduction in bacteria

2). Once DNA comes in contact with competent bacteria, linear dsDNA converts to single stranded DNA and one strand is degraded.
3). Single stranded DNA (exogenote) is unstable and degraded unless they are integrated into endogenote by homologous recombination.

Genetic analysis of transformation :
- Transformation is used for gene mapping.
- Genetic analysis of Transfer together is they are near enough to be carried on same DNA fragment.
- Częstotliwość of transformation is inversely proportional to the distance between two genes.


Gene distance and Recombination Frequency: Mechanism - Biology

In his autobiography, Darwin mused with regret at his failure to learn more mathematics, observing that those with an understanding of the “great leading principles of mathematics” “seem to have an extra sense”. This extra sense is beautifully exemplified in a subject that was near to Darwin’s heart, namely, the origins of heredity, the study of which gave rise to modern genetics. Gregor Mendel was intrigued by the same question that has perplexed naturalists as well as parents for countless generations, namely, what are the rules governing the similarities and differences of parents and their offspring? His approach required the painstaking and meticulous act of counting frequencies of various traits such as pea shape from carefully constructed plant crosses, where he found that out of a total of 7,324 garden peas, 5,474 of them were round and 1,850 were wrinkled. The subsequent analysis of the data showed for this case a ratio of these traits in the second generation of crosses of 2.96 to 1, providing a critical clue permitting Mendel to posit the existence of the abstract particles of inheritance we now call genes.

Figure 1: Schematic of the first genetic map of the X chromosome of Drosophila redrawn with modern symbols. Sturtevant’s map included five genes on the X chromosome of Drosophila. Adapted from: http://www.nature.com/scitable/topicpage/thomas-hunt-morgan-genetic-recombination-and-gene-496. Locations updated from Green & Piergentili, PNAS 2000. Based on: Pierce, Benjamin. Genetics: A Conceptual Approach, 2nd ed. (New York: W. H. Freeman and Company), 161. From:

To cause a sea change in biological research required going beyond phenomenological observations to a situation where genetic manipulations could be more easily performed and more detailed predictions made. This came about when Morgan, head of a lab already overflowing with studies of pigeons and starfish, undertook with his students an object of study with minimal space requirements and faster generation times. So came to the scene one of the great protagonists of modern genetics, the fruit fly Drosophila Melanogaster. As Morgan’s lab transformed to what became known as the “fly room” (first at Columbia University, then at Caltech), it harbored flies with several distinct morphological properties akin to Mendel’s mottled and different colored peas. Systematic crosses of these mutant flies showed deviations from the predictions of Mendelian genetics on the relative fractions of different progeny. An inquisitive Columbia University undergraduate student in Morgan’s lab decided to analyze the frequencies of linkage, that is of pairs of co-inherited traits. During a long night that was supposed to be devoted to homework for his undergrad studies, the young Alfred Sturtevant instead made a conceptual leap that was to become textbook material and a cherished story from the history of science. He found that the tendency of the traits they studied to be inherited together such as white eyes instead of red eyes or a more yellow body color could be quantitatively explained if one assumes that the genes for these traits are ordered along a line (chromosome) and the tendency not to be inherited together is then reasonably predicted as increasing linearly with their distance. Using this logic, that night Sturtevant created the first genetic map reproduced in Figure 1.

Table 1: Recombination rates in various mammals and marsupials of similar genome sizes. Genetic map length is the sum of genetic map lengths summing in units of cM over all chromosomes in each genome. The right most column, recombination events per chromosome, is calculated by dividing the genetic map length (cM/100) by the number of chromosomes. Note how this genetic map length per chromosome is close to one over the range of organisms. (BNID 107023, adapted from Dumont BL, Payseur BA. Evolution of the genomic rate of recombination in mammals. Evolution. 62:276, 2008. Choromosme numbers are from: http://www.genomesize.com.)

The mechanism explaining the frequency with which characteristics are inherited together is that of recombination. This is an act of two chromosomes of similar composition coming together and performing a molecular crossover, thereby exchanging genetic content. Two genes on the chromosome that have a 1% chance of crossover per generation are defined to be at a distance of one centimorgan, or cM for short. In humans, the average rate of recombination is about 1cM per 1Mbp (BNID 107023), that is, for every million base pairs there is a one in a hundred chance of crossover on average per generation. The variation in the rate of recombination is shown in Table 1. It tends to scale inversely with genomic length. This interesting scaling property can be simply understood by noting that in most species there are one to two crossover events per chromosome per replication. This results in an organism-wide rule of thumb of one recombination event per chromosome as demonstrated in the right-most column of Table 1, or equivalently as 100 cM (i.e. one Morgan or one crossover) per chromosome per replication. Beyond general rules of thumb, we now also know that some locations along chromosomes are hotspots that are more labile for crossovers. Finally, human females have ≈50% higher recombination rates than males (42 versus 28 on average in one recent study, BNID 109268). So even though you tend to get more of your single base mutations from your father as discussed in the vignette on “How many chromosome replications occur per generation?”, your crossovers are mostly thanks to your mother.

Figure 2: Detection of recombination events based on sequencing of a single sperm cell. The two columns in each chromosome represent the two homologous chromosomes carried by the subject. The source of the sperm single chromosome copy can be traced to one or the other homologous chromosome based on single nucleotide polymorphisms that appear in one chromosome but not the other. Blue lines show the association of the sperm sequence to the two chromosome sets based on those single nucleotide polymorphisms. Each switch (haplotype block) indicates a recombination event. (Adapted from J. Wang, et al., Cell 150:402,2012.)

Recent breakthroughs in genotyping have made it possible to perform a single-cell analysis of recombination activity. Single nucleotide polymorphisms (SNPs) are locations in the human genome where there is variation between people such that say more than 1% of the population has a nucleotide different than the majority of the population. For the human population there are on the order of 10 6 such locations on the genome. Here is how this can be used to infer the number and location of recombination events. The chromosomes of a male were separated in a microfluidic device (arbitrarily marked as left and right for each of the 22 pairs) and then each chromosome was separately analyzed for the variant of nucleotide it carries by a microarray technology. The same process was repeated for a sperm cell leading to maps such as that shown in Figure 2. At the locations where it is known that there is polymorphism in the genome it was checked if the variant in the sperm cells is the one that appears in one chromosome but not the other, and if so its location was marked as a blue stripe on the relevant chromosome. The events of recombination are clearly seen as switches of those polymorphism locations from one arm to the other. On average, 23 recombination events were found for a human sperm cell (BNID 108035). Short stretches consisting of a single SNP switching chromosome, as highlighted in chromosome 8, are cases of what has been termed gene conversion where one allele (gene copy) has performed homologous recombination that makes it replace the other copy (its heterozygous allele). Such analysis at the single-cell level, in contrast to inference at the population level or from studying progeny in a family, makes it possible to see the rates of events such as recombination and mutation in the gametes including for those gametes that will not lead to viable progeny. This is relevant as the human monthly fecundity rate, that is the chance of a menstrual cycle leading to pregnancy, is only about 25% (BNID 108080) even at the peak ages of 20-30. Aberrations in the genome content are often detected naturally early in development, within the first few weeks following conception, and lead to natural termination of the pregnancy even before the woman is aware she is pregnant.

Today recombination also serves researchers as a key tool in genetic engineering for creating designer genomes. Homologous recombination enables incorporation of a DNA sequence at a prescribed location within the genome. Its use has transformed our ability to tag genes of interest and resulted in genome-wide libraries enabling high-throughput analysis of key cellular properties ranging from localization of proteins to different cellular locations to genome-wide assessments of protein levels and variability. Though recombineering, as it is called, is incredibly powerful, unfortunately it can only be used in some organisms and not others, giving those lucky organisms a strong selective pressure in labs around the world as attractive model systems. Outstanding examples are the budding yeast and the moss physcomitrella patens. The method of homologous recombination requires a sequence of homology flanking the integrated sequence. The length of this sequence varies depending on the organism, the gene of interest and the specific technique and protocol employed. Some characteristic values are ≈30-50 bp in budding yeast (BNID 101986) whereas in mouse it is ≈3-5 kbp (BNID 101987). With the longer stretches also comes a much lower efficiency of performing the act of homologous recombination complicating the lives of molecular biologists, though modern CRISPR techniques have effected a new revolution in genome editing that may largely supersede recombineering methods.


Notes on the Process and Mechanism of Crossing Over

Janssens (1909) was the first person to discover chiasma formation and related process of crossing over (Chiasma type hypothesis). Morgan (1910) found the phenomena of linkage and recombination.

Image Courtesy : online.santarosa.edu/homepage/cgalt/BIO10-Stuff/Ch09-Genetics/Crossing-Over.jpg

The recombination or new combination of genes is possible only due to exchange of genetic material between homologous chromosomes (Breakage and Reunion Theory, Darlington 1937). Linkage is incomplete in such cases.

Definicja:

(i) Crossing over is a recombination of genes due to exchange of genetic material between two homologous chromosomes,

(ii) It is the mutual exchange of segments of genetic material between non-sister chromatids of two homologous chromosomes, so as to produce re-combinations or new combinations of genes.

The non-sister chromatids in which exchange of segments have occurred are called recombinants or cross-overs while the other chromatids in which crossing over has not taken place are known as parental chromatids or non cross-overs.

C.B. Hutchinson (1922) crossed a pure breeding coloured and smooth grained (CS/CS) Maize variety with pure breeding colourless and shrunken grained (cs/cs) Maize variety. Plants of F1 generation possessed coloured and smooth grains showing that both the expressions are dominant. F1 plants were obviously heterozygous for the two traits (CS/cs). F1 plants were then test crossed with double recessive parents (cs/cs). It resulted in four types of offspring in the ratio of 27: 1 : 1 : 27 instead of 1 : 1 : 1 : 1 ratio expected for independent assortment (Table 5.3).

Table 5.3. Test cross between heterozygous coloured and smooth grained (CS/cs) Maize plants with double recessive parents having colourless and shrunken grains (cs/cs):

The above ratio is possible when the genes of the two traits do not show independent assortment. Apparently the two genes are linked in the same chromosome but 1.8% non-sister chromatids of the homologous chromosomes show crossing over in between the two genes by exchanging segments.

Recombination and Crossing Over:

A new grouping of genes or a new combination of characters which is different from the parental types is called recombination or recombinant type. It is produced due to crossing over that occurs during meiosis prior to gamete formation. The frequency of recombination is directly related to the frequency of crossing over.

However, sometimes two or even more crossing overs may occur simultaneously in the same non sister chromatids of the homologous chromosomes without altering the frequency of re-combinations. Therefore, frequency of crossing over may be higher than the frequency of observed re-combinations. The frequency of recombination (cross over value, COV) is calculated using the formula

This COV of 10.7% between genes of red eye and normal wings means that these genes are located 10.7 units apart on the same chromosome.

Parental and Recombinant Types:

An individual contains two homologous chromosomes of each type. The two chromo­somes are obtained from the two different parents, father and mother. Therefore, these chromosomes are also called paternal and maternal chromosomes. Suppose these two chro­mosomes possess two linked genes, AB (dominant) in one and ab (recessive) in the other. Each chromosome further possesses two chromatids of similar type (AB, AB ab, ab).

If there is no crossing over at the time of gamete formation or meiosis, only two types of gametes are produced, one carrying the paternal (AB) and other maternal (ab) linkage. In case crossing over occurs at one place, one chromatid of each homologous chromosome gets involved in the exchange of segment while the other chromatid remains unaltered.

Thus four types of chromatids will be produced after one crossing over— AB, Ab, aB, ab. Two of them are parental (AB, ab) and two recombinant (Ab, aB). After meiosis the four types of chromatids segregate and pass on to four different gametes, 2 parental and 2 recombinant (Fig. 5.20).

In case the distance between two linked genes is such that one cross occurs regularly between them at each meiosis, they will produce two parental and two recombinant types in the ratio of 25%: 25%: 25%: 25%. This is similar to independent assortment. Mendel was lucky that three of the seven traits used by him in his famous experiments exhibited regular crossing over.

Therefore, independent assortment can occur in two circumstances,

(a) Genes occur in different non-homologous chromosomes,

(b) Genes lying in the same chromosome but showing regular crossing over (50% recombinants or cross-overs).

Factors Influencing Crossing Over (and Linkage):

The physical distance between two genes determines both the strength of the linkage and the frequency of the crossing over between two genes. The strength of the linkage increases with the closeness of the two genes. On the other hand the frequency of crossing over increases with the increase in the physical distance between the two genes.

Increase in age decreases the degree of crossing over in most of the cases.

Male Drosophila shows little crossing over. The phenomenon of crossing over is quite common in the female fly. Negligible crossing over is also reported in one sex of some other heterogametic organisms.

Exposure to X-rays increases the incidence of crossing over. Whittinghill produced a number of cross-overs in male Drosophila with the help of X-rays.

Variations in temperature increase the frequency of crossing over.

Presence of centromere and heterochromatic areas (e.g., near telomere) decrease the rate of crossing over.

A number of chemicals present in the food have been found to change the degree of crossing over in animals.

One cross-over reduces the occurrence of another crossing over in its vicinity. The phenomenon is called interference. Coincidence is the ratio of observed double cross over in relation to expected double cross-over on the basis of non-interference or independent occurrence. Coincidence is small when interference is high.

Znaczenie:

1. Crossing over is a means of introducing new combinations of genes and hence traits.

2. It increases variability which is useful for natural selection under changed environment.

3. Since the frequency of crossing over depends upon the distance between the two genes, the phenomenon is used for preparing linkage chromosome maps.

4. It has proved that genes lie in a linear fashion in the chromosome.

5. Breeders have to select small or large population for obtaining the required cross­overs. For obtaining cross-overs between closely linked genes, a very large population is required.

6. Useful re-combinations produced by crossing over are picked up by breeders to develop useful new varieties of crop plants and animals. Green revolution has been achieved in India due to this selective picking up of useful re-combinations. Operation flood or white revolution is also being carried out on the similar lines.

Types of Crossing Over:

Crossing over can be single, double or multiple,

(i) Single Crossing Over:

Crossing over occurs at one point between two non-sister chromatids of a homologous chromosome pair. There are two parental types and two recombinants,

(ii) Double Crossing Over:

Crossing over occurs at two points in a homologous pair of chromosomes,

(a) Reciprocal Double Crossing Over:

Two points of crossing over occur between the same non-sister chromatids,

(b) Complementary Crossing Over:

The two crossing overs involve three or all the four chromatids so that the number of cross overs is three or four with occurrence
of one or no parental type,

(iii) Multiple Crossing Over:

Three or more points of crossing over occur in the same homologous chromosome. Double cross-overs and parental types may or may not occur.

Mechanism of Crossing Over:

Chromosomes get replicated in S-phase of interphase. Therefore, leptotene chromo­somes are double stranded though the two strands are not visible due to presence of nucleoprotein complex in between the chromatids.

(i) Synapsis:

Replicated but apparently single homologous chromosomes come to lie side by side with similar gene loci of the two chromosomes exactly opposite. It occurs in the zygotene stage of prophase I. The phe­nomenon is called synapsis. The synapsed pairs of homologous chromosomes are called bivalents. The small amount of unreplicated chromosome (0.3%), if present, also under­goes replication (Stem and Hotta, 1973). The two homologous chromosomes are held to­gether by a synaptinemal complex.

(ii) Crossing Over:

It occurs in the pachytene stage, at four strand stage with the help of enzymes (endonuclease, exo-nuclease, R-protein or recombinase Stern and Hotta, 1969, 1978). There is breakage of chromatid segments, exchange of nonsister chromatid segments and later their fusion in new places.

(iii) Tetrad Stage:

Synaptinemal complex begins to dissolve except in the region of crossing over. Therefore, chromosomes separate and chromatids become distinct at most of the places. As a bivalent appears to have four chromatids now, it is called tetrad stage. It occurs in the diplotene stage of prophase I. The synaptinemal attachment points between the homologous chromosomes are called chiasmata. In later stages the chiasmata tend to shift to the sides. The phenomenon is called terminalisation. Many of them disappear prior to metaphase I.


Using Cross Over Frequencies to Map Genes

Alfred H. Sturtevant hypothesized that the frequency at which linked genes become unlinked (recombination frequencies calculated from experiments similar to the one in this figure) could be used to determine the distances between genes on a chromosome. He predicted that the farther apart two genes were on a particular chromosome, the higher the probability that crossing over would occur between them, and subsequently, a higher recombination frequency would be observed.


Figure. Calculating Recombination Frequencies. (Kliknij obrazek, aby powiększyć)

By considering a chromosome a linear sequence of genes, Sturtevant assigned each gene he was studying in fruit fly crosses a position on the chromosome using recombination frequencies. This figure illustrates one of Sturtevant's genetic maps, where three genes that are linked to each other (body color (b), wing size (vg) and an eye color gene called cinnabar (cn)) are positioned based on recombination frequencies observed in test crosses. This type of genetic map is called a linkage map because it portrays the sequence of genes along a chromosome, but it does not give the precise location of the genes. To determine the distance between two genes, Sturtevant divided the number of gametes with recombinant chromosomes by the total number of gametes observed. In the figure above, the recombination frequency between cn and b is 9%, and the recombination frequency between cn and vg is 9.5%. Therefore, crossovers between cn and b, and between cn and vg, are about half as frequent as crossovers between b and vg (17%). A map that places cn between b and vg (approximately half-way) is consistent with these observations. Sturtevant expressed the distance between genes in map units. By definition, one map unit (1 m.u.) is equivalent to a 1% recombination frequency. In honor of Morgan, one map unit, or a 1% frequency, is also called one centimorgan (cM).


Figure. (Kliknij obrazek, aby powiększyć)

Thus, using crossover data, Sturtevant and his coworkers mapped other Drosophila genes in linear arrays at particular genetic locations. This figure depicts an abbreviated genetic map of chromosome II in Drosophila.

As with many rules, there are exceptions. If genes on the same chromosome are far apart, crossovers between them can occur frequently and these genes can have a maximum recombination frequency of 50%. These genes would appear to assort independently and may mistakenly be thought to exist on different chromosomes because they are so far apart on their chromosome that linkage is not observed in genetic crosses. These genes are mapped by adding the recombination frequencies from crosses involving intermediate genes, and by determining the approximate distance of each gene from the intermediates.


Figure. Genetic Map of Chromosome II in Drosophila. (Kliknij obrazek, aby powiększyć)


Obejrzyj wideo: Jakiej wielkości asteroida zniszczy ludzkość? (Sierpień 2022).