수학 모델링을 사용 인구 교체 전략의 효과를 예측

생태학적 규모에서는 실험을 할 수 없는데, 그건 실험이 아니기 때문입니다. 실제 릴리스입니다. 문제가 발생하면 어떻게 합니까?

이 모기는 여러 가지 매우 심각한 질병을 전염시킨다는 것을 기억하십시오. 슈퍼 버그가 되어 더 효과적으로 전달하기 시작하면 어떨까요? 어쩌면 그들은 과거에 전염시킬 수 없었던 다른 질병을 전염시키기 시작할 것입니다.

우리는 누군가를 달에 착륙시킬 때 만일의 사태에 대비한 컴퓨터 모델을 가지고 있는 것처럼 컴퓨터 모델을 기반으로 정책을 수립해야 합니다. 마찬가지로 우리는 유전자 원숭이 변형 모기를 풀어준 후 무슨 일이 일어나는지에 대한 모든 비상 사태에 대한 시뮬레이션을 가져야 합니다. 제 이름은 찰스 테일러입니다.

저는 캘리포니아 로스 앤젤레스의 생태학 및 진화 생물학과에서 학생들과 박사 후 연구원들과 함께 일하고 있습니다. 저는 말라리아를 통제하기 위해 유전자 변형 모기를 사용하려는 시도의 수학적 측면을 연구해 왔습니다. 문제의 여러 부분에 대해 이 작업을 수행하기 위해 여러 가지 다른 접근 방식을 취했습니다.

오늘은 지난 몇 년 동안 우리가 해온 작업을 조금 보여드리고, 제 학생 중 한 명인 존 마샬을 소개하겠습니다. 우리가 해온 모델링은 여러 가지 다른 종류입니다. 우선, 모델링이 필요한 생물학의 기본 기능을 이해해야 합니다.

예를 들어, 개체군 규모, 생존 및 이동은 무엇이며 이에 대한 몇 가지 예를 볼 수 있습니다. 그런 다음 우리가 transposable element를 릴리스할 것인지 이해하는 것인데, 우리는 중요할 가능성이 있는 변수가 최소 2050개 있다는 것을 알고 있습니다. 그 중요성은 때때로 구두 논증만으로는 판단하기 어려우며, 우리는 정말 정확하고 다음과 같은 진술을 할 수 있는 좋은 수학적 모델을 갖고 싶습니다.

그래서 여러분은 우리가 이와 관련하여 몇 가지 분석 작업을 해왔다는 것을 알게 될 것입니다. 다음 종류의 문제는 기대치를 도출하는 것이 아니라 초기 릴리스 이후에 어떤 일이 발생하는지 평가하는 것입니다. 만약 우리가 테스트를 하고 어떤 결과를 얻는다면, 그것은 무엇을 의미할까요?

그것은 우리가 성공했다는 것을 의미합니까, 아니면 실패했다는 것을 의미합니까? 따라서 이를 위해서는 더 복잡한 시뮬레이션이 필요합니다. 괄호 안에, 그것이 우리가 이 그룹 4라는 모델에 처음 도입된 것입니다.

그리고 우리는 윤리적 고려의 더 심각한 문제, 특히 심각한 문제에 직면하게 됩니다. 무엇이 잘못될 수 있습니까? 잘못될 수 있는 일은 얼마나 심각합니까?

좋은 정지 규칙이 있다면 이에 대해 매우 명확해야 하고 무언가 잘못되었을 때 엉망진창을 정리하기 위해 무엇을 할 것인지 알아야 합니다. 우리가 슈퍼 모기를 만든다고 가정해 봅시다. 우리가 했던 첫 번째 종류의 연구는 인구 집단에 대한 핵심 매개변수와 그 값을 식별하는 것이었습니다.

인구 규모는 어떻게 되나요? 얼마나 많은 유전자 흐름이 있습니까? 이 지역에서 모기의 일일 생존 수명은 얼마입니까?

우리는 마크 릴리스 회수라는 매우 잘 확립된 전통적인 방법을 사용했습니다. 이를 위해 Mark Release Recapture가 작동하는 방식은 먼저 많은 수의 모기, 예를 들어 1,000마리의 모기를 포획하는 것입니다. 우리는 마을로 나가서 벽에서 흡인하여 유리병에 넣은 다음 상점이나 환각 용품을 위한 페인트를 만드는 데 사용되는 것처럼 자외선 아래에서 형광을 발하는 그 위에 약간의 먼지를 붓습니다.

그런 다음 표시를 한 후 다시 풀어주고 다음 날 밤에 벽에서 포획하고 얼마나 많은 개체군이 다시 포획되는지, 그리고 개체군 크기가 얼마나 큰지, 얼마나 멀리 이동하는지, 얼마나 잘 살아남는지에 대한 수학적 모델을 사용하여 추론할 수 있는 위치를 기반으로 합니다. 이 첫 번째 비디오에서는 첫 번째 실험의 주요 결과가 요약된 것을 볼 수 있습니다. 글쎄요, 모델링이 유전자 변형 모기 프로그램을 도울 수 있는 몇 가지 방법이 있습니다.

그 중 하나는 단순히 모기의 기본 생물학을 이해하는 데 도움이 되는 것입니다. 이것은 이 지역에서 우리가 한 첫 번째 연구 중 하나로, 무엇이, 얼마나 많은 분산이 진행되고 있는지, 개체군 규모는 어떠한지, 모기의 생존은 어떠한지를 추정하려고 합니다. 그리고 우리의 연구 결과를 요약한 이것을 보면, 시청자가 관심을 가질 수 있는 생물학의 몇 가지 기본 기능 부분이 있습니다.

우선, 우리는 말리에서 우리가 많은 일을 해왔던 바텀 바디(bottom body) 마을을 봅니다. 그것은 여러 개의 잠자는 집이 있을 수 있는 약 70개의 서로 다른 화합물로 구성되어 있으며 여기에 나와 있습니다. 그들은 기본적으로 진흙으로 만들어졌으며 모기는 마음대로 들락날락할 수 있습니다.

일상 생활은 여기에 있는 색상에 의해 반영됩니다. 밤입니다. 황혼, 노란색은 낮, 모기의 패턴은 각각 다르다고 가정합니다.

예를 들어, 낮에는 땅거미가 질 때까지 그 자리에 머물다가 돌아다니기 시작하고 밖으로 나가 먹이를 먹거나 알을 낳을 장소를 찾습니다. 그리고 저녁이 되면, 그들은 한밤중에 들어올 것이고, 그들은 다시 돌아올 것이고, 여러분은 각 집 주변이 이산화탄소와 체취의 구배를 보여주는 다른 색으로 표시되는 것을 볼 수 있습니다. 첫 해에 우리가 얻은 가장 중요한 결과 중 하나는, 그리고 이것이 사용된 것 중 하나는 한 마을 내의 팝 내에서 하루나 이틀 또는 사흘 동안 어디에 풀어놓아도 모기가 수 킬로미터에 걸쳐 균일하게 분포되어 있다는 것을 이해하는 것이었습니다.

따라서 후속 모델링의 관점에서 a a A 마을은 마을이고, 마을은 마을이라고 말할 수 있습니다. 마을 내에는 구분이 없습니다. 그리고 문제는 마을 사이와 모기의 다른 아종 사이에서 얼마나 많은 이동이 발생

그리고 다음 그림은 다양한 염색체 형태와 마을 간의 이동에 대한 우리의 현재 이해를 보여줄 것입니다. 좋아요, 우리가 방금 본 비디오는 하루나 이틀 안에 한 마을 안에서 많은 움직임이 있다는 것을 볼 수 있습니다. 기본적으로 동질적이지만 여기에 표시된 것보다 실제 생활에는 훨씬 더 복잡한

우선, 말라리아를 옮기는 모기는 한 종만 있는 것이 아닙니다. 사실, 이 마을에는 여러 종이 있고 Bonham과 Mali에는 anno Gambia라는 단 한 종만 있습니다. 그러나 그 단일 종은 말하자면 같은 위치에 존재하는 염색체 형태라고 하는 여러 다른 아종을 가지고 있습니다.

그리고 만약 우리가 유전자를 개체군에 삽입한다면, 전이 가능한 요소를 하나의 형태로 만든다면, 그 유전자는 그 모든 것을 통과해야 할 것입니다. 그리고 매우 복잡한 매너일 수 있는 것을 실제로 이해하는 유일한 방법은 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 더 깊이 이해하는 것입니다. 개체군 규모는 일년에 따라 다릅니다.

그리고 우리가 이전에는 생각하지 못했던 마을에서 마을로의 이동이 통합되어야 합니다. 자, 제 학생들이 만든 영화 중 하나의 프레임을 보여드리겠습니다. 다음은 하나의 염색체 형태입니다.

여기 또 다른 것이 있습니다, 여기 또 다른 것이 있습니다. 이를 Mopti Savannah iCal 형태라고 합니다. 노란색 원반의 크기는 개체군의 크기를 나타냅니다.

검은색 선의 강도는 이 위치에서 얼마나 많은 유전자 흐름이 발생하고 있는지 보여줍니다. 니제르 나이젤 강이 흐르고 있으며 원반의 크기는 여기에서 여기까지 10, 15, 30km 일 것입니다. 먼저 한 해 동안 어떤 일이 일어나는지 살펴보겠습니다.

이것은 매우 건조한 지역입니다. 사하라 사막 바로 아래에 있으며, Timbuktu는 그리 멀지 않아서 사막의 가장자리에 매우 가깝습니다. 일년 중 대부분을 차지하는 건기에는 번식할 곳이 없기 때문에 모기가 거의 없습니다.

그러나 6월, 7월, 8월에 우기가 시작되어 9월, 10월까지 계속되면 엄청난 수의 모기를 얻을 수 있습니다. 내가 일하는 한 분야는 하룻밤에 1인당 500바이트 이상을 받습니다. 그러나 이 영역에서는 그다지 높지 않습니다.

그럼에도 불구하고, 계절적 변화는 엄청나며, 서로 다른 염색체 형태와 유전자 흐름과 함께 개체군 크기에 실제로 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하기 위해 영화를 보는 것이 도움이 됩니다. 우리가 릴리스를 할 예정이라면. 다음은 하나의 연간 주기입니다.

우리는 인구 규모가 상당히 작기 때문에 여기에서도 볼 수 있습니다. 그리고 9월, 10월쯤에는 각 마을에서 상당히 많은 인구 규모를 갖게 되고 서로 다른 마을 간에 많은 유전자 흐름이 있다는 것을 알 수 있습니다. 한 해가 다시 건기로 접어들면서 개체군 크기는 다시 줄어들고 유전자 흐름도 점차 감소합니다.

여기에서 많은 일이 일어나고 있음을 알 수 있습니다. 그리고 우리가 유전학을 소개할 때, 상황은 훨씬 더 나쁩니다. 결과적으로, 우리는 진정한 이해를 얻고, 예측을 하고, 특히 우리가 성공하기 위해 단순히 충족되어야 하는 조건을 설정하기 위해 모두 함께 보는 것이 아니라 이러한 것들 중 일부를 하나씩 보아야 합니다. 지금.

그러기 위해서는 존 마셜(John Marshall)이 지난 1-2년 동안 작업해온 내 학생 중 한 명인 분석 모델을 갖는 것이 도움이 된다. 네, 저는 존 마샬입니다. 저는 테이블 랩의 대학원생이며 유전적으로 초점을 맞춘 모델 모델링 작업을 진행하고 있으며, 전이 가능한 요소가 집단을 통해 퍼질 때 전이 가능한 요소가 복제되고 복제됨에 따라 더 자주 유전되기 때문에 퍼져 있는 매개 변수에 초점을 맞추

그래서 그들은 추진력을 가지고 유전자를 개체군에 영향을 미칠 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 그래서 우리는 예를 들어, 전치 비율, 즉 종종 트랜스 전치의 결과인 피트니스 비용의 증가를 점프하는 방식에 관심이 있습니다. 또한 전치 가능한 요소가 복제 수를 늘리면 전치 빈도가 줄어듭니다.

따라서 이러한 상쇄 역학이 있으며 이를 포착하기 위해 수학적 모델을 사용할 수 있습니다. 그래서 여기서 우리는 더 복잡한 모델을 살펴볼 것이고, 이번에는 1년이 아니라 2년에 걸쳐 그것을 따라갈 것입니다. 그리고 우리는 transposable element의 빈도가 인구의 색상으로 설명되는 추가 기능을 갖게 될 것입니다.

따라서 모집단 크기는 디스크의 크기이고 디스크의 색상은 전이 가능한 요소의 주파수라는 것을 기억하십시오. 우리는 모든 개체군에서 매우 낮은 빈도로 시작합니다. 그리고 한 해가 천천히 진행됨에 따라 우기에 접어들면서 개체군 규모가 커지고 처음에는 방출 금지 쪽만 빨간색인 것을 볼

그리고 여기 모든 실용적인 목적을 위해 100% 있습니다. 다른 사람들은 여전히 유전자 흐름이 충분하지 않아 모두 변형되지 않았지만 유전자 흐름의 낮은 비율에도 불구하고 두 번째 해에는 거의 모든 것이 전이 가능한 요소를 갖게 될 것임을 알 수 있습니다. 따라서 이러한 값을 사용한 이 시뮬레이션의 끝에서 전이 가능한 요소의 빈도는 모든 지역에서 99%에서 100% 사이입니다.

John Marshall의 분석 모델에 대한 연구에서 전치 비율이 전치 가능한 요소가 모집단을 통해 이동하는 방식에서 중요한 기능임을 보여주었습니다. 마찬가지로, 어떤 염색체 형태를 방출하느냐에 따라 큰 차이가 생깁니다. 그리고 이 대체 시나리오는 우리가 연구한 많은 시나리오 중 하나일 뿐인데, 몹티 형식이 아닌 아바코 형식으로 릴리스할 때 제가 원래 보여드린 것보다 더 작은 전치 속도를 사용한다는 것을 알 수 있습니다.

이것은 아마도 더 합리적이고, 더 쉽게 달성될 수 있으며, 2년 후의 결과는 매우 다를 것입니다. 여기 2년 주기가 있는데, 여러분이 그 놀라운 차이를 볼 수 있도록 중간에 잠시 멈추겠습니다. 다시 말하지만, 개체수는 증가하지만 이번에는 MTI 형태가 아닌 바코 형태로 풀어 놓았습니다.

그리고 두 번째 해에 우기 중반에 개체군 규모가 증가했을 때, 여기를 보시다시피, 예전처럼 모든 곳이 빨갛지 않습니다. 또한 모든 전치가 여기에 있는 것 같습니다. 그 이유는 사바나와 mti보다 iCal 형태와 MTI 형태 사이에 유전자 흐름이 훨씬 적기 때문입니다.

그래서 여기서, 우리가 한 해의 나머지 기간을 따라가면서, 100%가 되는 대신, 우리는 오히려 iCal 형태의 면적 너비가 이제 단지 20%입니다.사바나는 단지 8%입니다.그리고 mopti는 실용적인 목적을 위해 실험을 설계하거나 평가하는 관점에서 전이 가능한 요소를 전혀 받지 않았습니다. 아시다시피, 우리가 이러한 시뮬레이션을 가지고 우리의 기대치를 안내할 뿐만 아니라 평가하는 것이 중요합니다. 마지막으로, 이것에 대한 마땅한 관심을 거의 받지 못한 측면

이것이 바로 윤리적 고려 사항입니다. 지금까지 대부분의 작업은 유전 공학에 관한 것이었고, 뭔가 효과가 있는 것을 만들려고 노력했습니다. 그러나 사실, 우리가 그것을 가지고 있더라도 작동합니다.

출시되면 어떻게 되나요? 문제가 발생하면 어떻게 합니까? 이 모기는 여러 가지 매우 심각한 질병을 전염시킨다는 것을 기억하십시오.

슈퍼 버그가 되어 더 효과적으로 전달하기 시작하면 어떨까요? 또는 항생제를 가지고 있다면 항생제를 가지고 있고 그것을 다른 종에게 퍼뜨립니다. 또는 과거에 전염시킬 수 없었던 다른 질병을 전염시키기 시작할 수도 있습니다.

이것들은 일어날 수 있는 수많은 끔찍한 일들 중 세 가지에 불과합니다. 그리고 우리는 연구할 수 있는 실험적 근거가 부족하기 때문에 컴퓨터 모델을 기반으로 정책을 수립해야 합니다. 이 작업을 수행할 수 있는 몇 가지 방법이 있습니다.

John은 잘못되는 것들의 한 측면만을 보고 있지만, 분명히 더 많은 측면이 있습니다. 그리고 우리가 해야 할 일과 아직 하지 않은 한 가지는 문제가 충분히 심각하고, 멈춰야 하며, 과거에 잘못된 것을 고치는 방법이 있다고 말하는 모델을 만드는 것입니다. 우리가 그 정보에 따라 행동할 필요가 없기를 바라지만, 모든 비상 사태에 대한 컴퓨터 모델을 가지고 누군가를 달에 착륙시키는 것처럼, 유전자 변형 모기를 풀어 놓은 후에 일어나는 일에 대한 모든 비상 사태에 대한 시뮬레이션도 있어야 합니다.

따라서 이러한 모델링 노력과 이 부문에서 논의된 다른 모델링 노력은 프로젝트가 작동할 수 있는지 여부를 평가하는 데 중요합니다. 생태학적 규모에서는 실험을 할 수 없는데, 왜냐하면 그것은 실험이 아니라 실제 방류이기 때문입니다. 따라서 매개변수에 대한 몇 가지 측정을 한 다음 모델이 어떻게 작동하는지에 대한 개념을 가진 다음 작동하지 않을 것인지, 작동하는지 여부에 대한 아이디어를 제공하는 것이 중요합니다.

또한 분자 생물학자에게 어떤 매개변수를 측정해야 하는지, 어떤 매개변수를 측정해야 하는지, 어떤 매개변수를 측정해야 하는지, 어떤 종류의 값이 프로젝트의 성공을 위해 중요한지에 대해 권장하는 모델링 노력이 중요합니다.