ゲノム比較による進化的関係

リンネの伝統的な生物の分類はクラディスティックスと呼ばれ、生物の物理的特性の違いに基づいており、科学者たちは一般的に樹状図と呼ばれるツリーを構築して、これらの分割とグループを視覚的に表現しています。

しかし、現代の技術の出現により、DNAの比較はそのような木を構築する一般的な方法になりました。ヒトのように単一の種で配列データを調べると、生物の遺伝暗号が親から子孫に受け継がれるため、遺伝暗号には非常に高度な類似性があり、約99.9%です。

また、ヒトはこのDNAコードの多くをチンパンジーやマウスなどの他の種と共有していますが、ヒトのDNAとヒトのDNAの全体的な類似性の程度は大きく異なります。これは、遺伝暗号間の類似性または相違点に基づいて、種のグループに対して樹木を作成できることを意味します。統計学、数理モデリング、およびコンピューターサイエンスを組み合わせたこの分析分野は、バイオインフォマティクスとして知られる分野の一部です。

これらの木を作成するために使用される遺伝データは、さまざまな形をとることができます。例えば、分子系統学では、1つまたは2つの主要な遺伝子座の配列が決定され、その後、関心のある種間で比較されます。

しかし、個々の遺伝子や遺伝的領域は、異なる種で大きく異なる速度で進化するかもしれないし、水平的な遺伝子伝達によって異なる種間で交換されることさえあるので、これらの小規模な遺伝学的調査は必ずしも正確な系統発生を提供するとは限りません。

細菌の系統学では、マルチローカスシーケンスタイピング(MLST)と呼ばれる手法がよく使用されます。この方法は、複数の遺伝的領域(通常は細胞機能に不可欠であり、種を超えて保存されるハウスキーピング遺伝子)にわたる配列を生成します。

しかし、ハウスキーピング遺伝子はゆっくりと進化する可能性があるため、MLSTでは菌株レベルの分解能を得ることが困難です。

最後に、全ゲノムシーケンシング(WGS)を使用して、進化的関係を解明することができます。この方法では、真核生物のミトコンドリアDNAや植物の葉緑体DNAなど、生物の全ゲノムのシーケンシングが行われます。

WGSは、全ゲノムを微細な分解能で整列させ、突然変異や種特異的なマーカー、分岐点、さらには単一種の系統や集団を同定することができます。このような細かいディテールは、よりターゲットを絞ったシーケンシングでは見落とされる可能性があります。