එකම sequencing reads වලින් න්යෂ්ටික සහ හරිතලව DNA කියවීම
Eranga Pawani Witharana ප්රථම කර්තෘ ලෙස, අපගේ පර්යේෂණාගාරය කේන්ද්ර කරගත් පර්යේෂණ කණ්ඩායම හරිතලව ජිනෝම විශ්ලේෂණයට භාවිත කළ එකම sequencing reads වලින් න්යෂ්ටික වංශ විද්යාත්මක තොරතුරු කාර්යක්ෂමව ලබාගෙන දත්ත මූලාශ්ර දෙක ඒකාබද්ධව සංසන්දනය කළ හැකි ක්රමයක් පෙන්වා දුන්නේය.
මුල් පර්යේෂණ ලිපියේ තොරතුරු
මාතෘකාව: Subfamily evolution analysis using nuclear and chloroplast data from the same reads
කර්තෘවරු: Eranga Pawani Witharana, Takaya Iwasaki, Myat Htoo San, Nadeeka U. Jayawardana, Nobuhiro Kotoda, Masashi Yamamoto සහ Yukio Nagano
සඟරාව: Scientific Reports
ප්රකාශිත දිනය: 2025 ජනවාරි 3 (පිළිගත්තේ 2024 දෙසැම්බර් 13)
DOI: 10.1038/s41598-024-83292-9
සඟරා ඇගයීම්: 2025 Journal Impact Factor: 4.9; 2025 5-year Journal Impact Factor: 4.8; 2025 SNIP: 1.339; 2025 SJR: 0.893; ලෝකයේ දෙවැනි වැඩිම උපුටා දැක්වීම් ලබන සඟරාව (2026 ජූලි වන විට ප්රකාශකයා සඳහන් කළ නවතම දත්ත)
ලිපි වර්ගය: Open Access
ශාක වංශවිද්යාවේදී හරිතලව (chloroplast; cp) ජිනෝම සාපේක්ෂව කුඩා සහ විශ්ලේෂණයට පහසු බැවින් පුළුල්ව භාවිත වේ. එහෙත් බොහෝ සපුෂ්ප ශාකවල cpDNA එක් දෙමාපියෙකුගෙන්—බොහෝවිට මවගෙන්—උරුම වන අතර, දෙමාපියන් දෙදෙනාගෙන් උරුම වන nuclear DNA ට වඩා වෙනස් phylogenetic signal එකක් දිය හැකිය. එබැවින් chloroplast දත්ත පමණක් භාවිත කිරීමෙන් සමහර පරිණාමීය සබඳතා සම්පූර්ණයෙන් විසඳිය නොහැක.
වඩා සම්පූර්ණ වංශ විද්යාත්මක තොරතුරු ලබා ගැනීමට දෙමව්පියන් දෙදෙනාගෙන්ම උරුම වන න්යෂ්ටික DNAද වැදගත් වේ. න්යෂ්ටික DNA, cpDNAට වඩා සම්පූර්ණ ජානමය දෘෂ්ටිකෝණයක් ලබා දෙයි. කෙසේ වෙතත්, සම්පූර්ණ න්යෂ්ටික DNA තොරතුරු ලබා ගැනීම පෙරදී මිල අධික විය. මෑත වසරවල target capture සහ RNA sequencing වැනි වියදම් කාර්යක්ෂම ක්රම ඇතිවී තිබුණද, සාමාන්යයෙන් හරිතලව සහ න්යෂ්ටික DNA දත්ත වෙන වෙනම සකස් කළ යුතු විය.
මෙම අභියෝගයට පිළියමක් ලෙස, හරිතලව ජිනෝම විශ්ලේෂණයට භාවිත කළ “හරියටම එකම” raw (සැකසී නොමැති) read sequence දත්තවලින් න්යෂ්ටික DNA වංශ විද්යාත්මක තොරතුරු ලබාගන්නා නව ක්රමයක් සංවර්ධනය කර තහවුරු කිරීම මෙම අධ්යයනයේ අරමුණ විය.
අපි Read2Tree නම් නව ගණනයකරණ මෙවලම භාවිත කළෙමු. Raw read sequence දත්තවලින් සංරක්ෂිත න්යෂ්ටික ජාන අනුක්රම සෘජුව හා කාර්යක්ෂමව ලබා ගැනීමට Read2Tree ඉඩ සලසයි.
ලිපිය ප්රකාශයට පත් කිරීමෙන් පසු, කාර්ය ප්රවාහය නැවත සිදු කිරීම සහ තවදුරටත් යෙදවීම පහසු කිරීම සඳහා අපි analysis pipeline එක “Eranga-Witharana/rt2-phylogenomics” ලෙස GitHub හි ප්රකාශයට පත් කළෙමු.
Read2Tree හි ප්රධාන ලක්ෂණ සහ වාසි
- වියදම් කාර්යක්ෂමයි: හරිතලව විශ්ලේෂණයට භාවිත කළ එකම raw data භාවිත කිරීමෙන් දත්ත ලබාගැනීමේ වියදම අඩු වේ.
- සම්පූර්ණ න්යෂ්ටික දත්ත: reference genome-guided ප්රවේශයක් මඟින් සංරක්ෂිත න්යෂ්ටික ජාන විශාල සංඛ්යාවක් ලබා ගත හැක.
- සරල කළ විශ්ලේෂණය: ජාන හඳුනා ගැනීමේ සිට alignment සකස් කිරීම සහ phylogenetic tree නිර්මාණය දක්වා ඒකාබද්ධ pipeline එකක් ලෙස ක්රියා කරයි.
- විශේෂ සකස් කිරීමක් අවශ්ය නොවේ: පවතින reference datasets භාවිත කරන බැවින් species-specific probe sets හෝ databases සැලසුම් කර තහවුරු කිරීමට අවශ්ය නොවේ.
- Discordance analysis සඳහා ප්රයෝජනවත්: එක් එක් ජානයේ alignment data ලබාදෙන බැවින් gene trees සහ species trees අතර වෙනස්කම් වැනි phylogenetic discordance හේතු විමර්ශනය කළ හැක.
ක්රමය තහවුරු කිරීම: Aurantioideae ශාක උදාහරණය
මෙම නව ක්රමයේ—Read2Tree භාවිත න්යෂ්ටික DNA වංශ විද්යාත්මක විශ්ලේෂණයේ—කාර්යක්ෂමතාව සහ ප්රයෝජනවත්භාවය තහවුරු කිරීමට අපි Aurantioideae ශාක කාණ්ඩය අධ්යයනය කළෙමු. Citrus සහ එහි සමීප ඥාතීන් ඇතුළත් Aurantioideae සංකීර්ණ වංශ විද්යාත්මක සම්බන්ධතා ඇති වැදගත් කාණ්ඩයකි.
Read2Tree භාවිතයෙන් Aurantioideae විශේෂ 39ක සංරක්ෂිත nuclear gene sequences ලබාගෙන, එම raw reads වලින්ම ගොඩනැගූ chloroplast genome phylogenies සමඟ සංසන්දනය කරන ලදී.
- පවතින න්යෂ්ටික DNA ක්රම සමඟ සංසන්දනය: Read2Tree මඟින් ලබාගත් න්යෂ්ටික DNA phylogenetic tree එක පෙර අධ්යයනවල භාවිත වෙනත් න්යෂ්ටික DNA ක්රමයක් වන RAD-Seq මඟින් නිර්මාණය කළ tree එක සමඟ සංසන්දනය කර Read2Tree හි විශ්වසනීයත්වය ඇගයීය.
- හරිතලව වංශ විද්යාත්මක විශ්ලේෂණය සමඟ ඒකාබද්ධ කිරීම: එකම raw data වලින් හරිතලව ජිනෝම phylogenetic trees නිර්මාණය කර Read2Tree ලබාදුන් න්යෂ්ටික DNA trees සමඟ සංසන්දනය කළෙමු. මෙයින් හරිතලව සහ න්යෂ්ටික phylogenies අතර නොගැළපීම වන cytonuclear discordance විමර්ශනය කළෙමු.
- Discordance හේතු විශ්ලේෂණය: Read2Tree ලබාදුන් එක් එක් ජානයේ alignment data D-statistic, DFOIL සහ QuIBL වැනි වෙනත් ක්රම සමඟ ඒකාබද්ධ කර, නිරීක්ෂිත phylogenetic discordance incomplete lineage sorting (ILS), introgression හෝ ancient introgression වැනි සංකීර්ණ පරිණාම ක්රියාවලීන් නිසා ඇතිවීද යන්න විශ්ලේෂණය කළෙමු.
ප්රතිඵල: ක්රමයේ කාර්යක්ෂමතාව
Read2Tree භාවිත ක්රමයේ කාර්යක්ෂමතාව පෙන්වමින් මෙම අධ්යයනයෙන් පහත කරුණු හෙළි විය:
- Nuclear phylogeny සංසන්දනය: Read2Tree මඟින් ලබාගත් nuclear phylogenies, පෙර RAD-Seq අධ්යයනයෙන් වාර්තා වූ සබඳතා සමඟ බොහෝ දුරට එකඟ විය. සමහර taxa වල ස්ථාන තවමත් අනిశ্চිත බැවින් සියලු branches අවසාන ලෙස විසඳී ඇතැයි මෙයින් අදහස් නොවේ.
- දත්ත කාර්යක්ෂමව නැවත භාවිත කිරීම: එකම short-read dataset එක chloroplast genome analysis සහ nuclear phylogenetic inference යන දෙකටම භාවිත කළ හැකි බැවින්, වෙනම sequencing datasets සකස් කිරීමට වඩා මෙය cost-efficient වේ. මෙය නිල ආර්ථික ඇගයීමක් නොව දත්ත ලබාගැනීමේ වාසියකි.
- Phylogenetic discordance විශ්ලේෂණය: incomplete lineage sorting (ILS) බොහෝ discordance සඳහා ප්රධාන හේතුව බව විශ්ලේෂණ කිහිපයක් යෝජනා කළ අතර, විශේෂිත clades තුළ introgression සහ ancient introgression ද දායක වී තිබිය හැක.
නිගමනය
Chloroplast genome analysis සඳහා භාවිත කළ එම raw reads වලින්ම conserved nuclear genes ලබාගෙන nuclear සහ chloroplast phylogenies සසඳා incomplete lineage sorting (ILS) සහ introgression හි දායකත්වය පරීක්ෂා කළ හැකි බව මෙම අධ්යයනය Read2Tree මඟින් පෙන්වයි. සමහර taxa වල ස්ථාන තවමත් අවිනිශ්චිත බැවින් සෑම branch එකක්ම නියතව විසඳා නැත.
අනාගත ශාක වංශ විද්යාත්මක පර්යේෂණවලදී පරිණාම ඉතිහාසය වඩාත් විස්තරාත්මකව සහ විශ්වසනීයව ප්රතිනිර්මාණය කිරීමට මෙම ක්රමය දායක විය හැක.
ආහාර ද්රව්ය පර්යේෂණයට හැකි යෙදුම්
පහත සඳහන් කරුණු සත්යාපිත phylogenetic workflow එකෙන් අනුමාන කළ හැකි අනාගත යෙදුම් වේ. මෙම ලිපිය crop breeding, රසය, පෝෂණ අගය හෝ රෝග ප්රතිරෝධය සෘජුව පරීක්ෂා කළේ නැත.
උදාහරණයක් ලෙස, මෙම අධ්යයනයේ භාවිත Aurantioideae කාණ්ඩයට ලොව පුරා ආහාර සහ ඖෂධීය භාවිත සඳහා වැදගත් ශාක විශේෂ ඇතුළත් වේ. ඔවුන්ගේ නිවැරදි වංශ විද්යාත්මක සම්බන්ධතා සහ hybridization හි සංකීර්ණ පරිණාම ඉතිහාසය තේරුම් ගැනීම කෘෂිකාර්මික භෝග වැඩිදියුණු කිරීම සහ අනාගත ආහාර මූලාශ්ර විය හැකි wild relatives වැනි වටිනා ජාන සම්පත් සංරක්ෂණය හා භාවිතය සඳහා අත්යවශ්ය වේ.
Read2Tree භාවිත මෙම නව ක්රමය එකම dataset එකකින් හරිතලව සහ න්යෂ්ටික DNA දෙකෙහිම තොරතුරු කාර්යක්ෂමව ලබා දෙන බැවින්, පෙර විශ්ලේෂණයට අපහසු වූ බොහෝ ආහාර භෝග විශේෂ වඩාත් සම්පූර්ණව සහ විස්තරාත්මකව විශ්ලේෂණය කළ හැක.
තවද incomplete lineage sorting (ILS) සහ introgression වැනි සංකීර්ණ ජාන ක්රියාවලි විශ්ලේෂණය කිරීමේ හැකියාව, ඉහළ පෝෂණ අගය, විශේෂ රස සහ පළිබෝධ හා රෝග ප්රතිරෝධය වැනි ආහාර ශාක ලක්ෂණ පරිණාම ඉතිහාසය පුරා ලබාගෙන පවත්වාගෙන ගියේ කෙසේද යන්න ජාන මට්ටමින් තේරුම් ගැනීමට පදනමක් සපයයි.
මේ අනුව, ආහාර ලෙස භාවිත ශාකවල විවිධත්වය පිළිබඳ අපගේ අවබෝධය ගැඹුරු කිරීමටත්, වැඩිදියුණු කළ වර්ග සහ තිරසාර සම්පත් භාවිතය සංවර්ධනය කිරීමටත් මෙම ක්රමය වැදගත් පදනමක් සපයයි.