一项突破性的研究发现，进化并不像以前认为的那样不可预测，这可以让科学家探索哪些基因可能对解决抗生素耐药性、疾病和气候变化等现实世界问题有用。
这项发表在《美国国家科学院院刊》(PNAS)上的研究，挑战了长期以来关于进化不可预测性的信念，并发现基因组的进化轨迹可能受到其进化史的影响，而不是由众多因素和历史事故决定的。
这项研究由诺丁汉大学生命科学学院的James McInerney教授和Alan Beavan博士以及诺丁汉特伦特大学的Maria Rosa Domingo-Sananes博士领导。
“这项研究的意义简直是革命性的，”该研究的主要作者麦金纳尼教授说。“通过证明进化并不像我们曾经认为的那样随机，我们为合成生物学、医学和环境科学的一系列可能性打开了大门。”
该研究小组对泛基因组进行了分析，以回答一个关键问题，即进化是可预测的，还是基因组的进化路径依赖于它们的历史，因此在今天是不可预测的。泛基因组是特定物种的完整基因集合。
利用一种被称为随机森林的机器学习方法，以及来自单一细菌物种的2500个完整基因组的数据集，该团队进行了数十万小时的计算机处理来解决这个问题。
在将数据输入高性能计算机后，研究小组首先从每个基因组的每个基因中制作出“基因家族”。
多明戈-萨纳内斯博士说:“通过这种方式，我们可以比较基因组中的同类。”
一旦确定了这些家族，研究小组就分析了这些家族在一些基因组中存在而在另一些基因组中缺失的模式。
“我们发现，当一个特定的基因家族已经存在时，一些基因家族从未出现在基因组中，而在其他情况下，一些基因非常依赖于另一个基因家族的存在。”
实际上，研究人员发现了一个看不见的生态系统，在这个生态系统中，基因可以相互合作，也可以相互冲突。
多明戈-萨纳内斯博士补充说:“基因之间的相互作用使进化的各个方面在某种程度上可以预测，而且，我们现在有了一种工具，可以让我们做出这些预测。”
比万博士说:“例如，从这项工作中，我们可以开始探索哪些基因‘支持’抗生素抗性基因。因此，如果我们试图消除抗生素耐药性，我们不仅可以针对病灶基因，还可以针对它的支持基因。
“我们可以用这种方法合成新的遗传结构，用于开发新药或疫苗。知道了我们现在所知道的，就打开了一扇通往许多其他发现的大门。”
这项研究的影响是深远的，并可能导致
- 新型基因组设计——允许科学家设计合成基因组，为遗传物质的可预测操作提供路线图。
- 对抗抗生素耐药性-了解基因之间的依赖关系可以帮助识别使抗生素耐药性成为可能的基因的“支持cast”，为靶向治疗铺平道路。
- 减缓气候变化这项研究的见解可以为微生物的设计提供信息，这些微生物可以捕获碳或降解污染物，从而减少污染为应对气候变化作出贡献。
- 医学应用-基因相互作用的可预测性可能会发生革命性变化伪人通过提供疾病风险和治疗效果的新指标来实现医学标准化。
