조경유전학

Landscape genetics
강과 산은 분산의 장벽으로 작용할 수 있기 때문에 인구 사이의 유전자 흐름을 막을 수 있다.

경관유전학은 인구유전학과 경관생태학을 결합한 과학 분야다. 그것은 표본 모집단이 살고 있는 조경 특성과 매트릭스 품질에 대한 데이터와 함께 식물 또는 동물 모집단 유전자 데이터를 분석하는 모든 연구를 포괄한다. 이를 통해 조경 공간 패턴에 비추어 종에 영향을 미치는 미세진화 과정을 분석할 수 있어 개체군이 환경과 상호작용하는 방식을 보다 사실적으로 파악할 수 있다.[1] 경관유전학은 어떤 지형적 특징이 분산과 유전자 흐름에 장벽인지, 인간이 일으킨 풍경의 변화가 인구의 진화에 어떤 영향을 미치는지, 주어진 모집단의 원천-싱크 역학관계, 질병이나 침습적 종들이 어떻게 경관 전체에 퍼지는지를 판단하려고 시도한다.[2]

조경유전학은 보다 미세한 시간적, 공간적 척도(즉, 모집단 내의 개별적 유전적 변이 수준)로 정보를 제공함으로써 생물지질학, 식물지질학 분야와 다르다. 조경유전학은 개인 표본 추출에 중점을 두기 때문에 분석 전에 개별 모집단을 주관적으로 정의할 필요가 없다는 장점이 있다. 유전적 도구는 개체군 내 개인들 간의 갑작스러운 유전적 차이를 감지하는 데 사용되고 통계적 도구는 이러한 유전적 불연속성과 경관 및 환경적 특징을 상호 연관시키는 데 사용된다.[3] 경관유전학 연구의 결과는 생물학적 보존과 토지 관리 관행에 잠재적으로 중요한 응용을 가지고 있다.[3]

역사

조경 유전학은 마넬 외 연구원의 "경관유전학: 조경생태학과 인구유전학을 결합한"이라는 제목의 정논문이 2003년 "생태와 진화의 경향"이라는 학술지에 실린 이후 그 자신의 분야로 떠올랐다. 그 기사에 따르면, 풍경 패턴이 유기체의 분포 방식에 영향을 미친다는 개념은 어거스틴 피라무스 드 칸돌레와 알프레드 러셀 월리스의 저서에서 18세기와 19세기로 거슬러 올라간다.[3] 현대 분야는 학제간으로 인구유전학과 경관생태학뿐만 아니라 공간통계학 분야도 통합돼 있다.[4] 2008년 현재 655개 이상의 기사가 다양한 유전학과 생태학 학술지에 실렸다.[2]

미국 아이다호 북부의 맥아더 호수 야생 회랑 지도 그것은 인접한 황무지와 연결된다.

진전과 응용 프로그램

경관유전학은 실제 이질적인 풍경에서 유전자의 흐름과 적응이 어떻게 발생하는지에 대한 이해를 용이하게 함으로써 생태학적, 진화적 이론을 발전시켰다. 그것은 또한 풍경 전반에 걸친 기능적 연결성의 추정을 허용했다.[4] 분산장벽이나 촉진제 역할을 하는 녹화된 경관 특징은 파편화된 경관을 연결하는 야생동물 복도의 건설이나 보존을 알려줄 수 있다. 또한 경관유전학은 질병이 어떻게 한 경관에 퍼질지 또는 제안된 관리 조치가 모집단에 어떤 영향을 미칠지 예측하는 데 도움이 될 수 있다. 마지막으로, 경관유전학은 인구가 지속되는 세계 변화에 얼마나 잘 적응할지를 예측하는 데 도움을 줄 수 있다.[2]

방법들

유전자 표식기

DNA 미세위성, 미토콘드리아 DNA, 증폭된 파편 길이 다형성, 알로엔자임과 같은 유전적 다양성의 분자 표지는 한 경관을 가로지르는 특정 종의 무작위 개인에서 시험된다.[2] 이 마커들은 테스트된 개인의 유전자형(유전자적 구성)을 결정하는 데 사용된다.

경관 및 환경적 특징

조경 특성은 조경 구성(풍부하고 다양한 패치 유형), 조경 구성(이 패치를 공간에 배치하는 방법), 매트릭스 품질(특정 종에[5] 대한 서식지 패치 사이의 조경 공간)을 포함한다. 지형, 고도, 서식지 유형, 강이나 도로와 같은 잠재적 장벽이 경관 변수의 예다.[6]

통계 도구

유전적 패턴 확인

수집된 유전자 표지의 유전적 패턴을 식별하기 위해 다양한 통계 도구를 활용한다. 유전적 분화법이나 거리에 따라 개인을 하위 집단으로 묶는 방법, 즉 고정 지수(FST)와 베이시안 할당법이 자주 사용된다. 그러나 개인이 한 경관을 가로질러 공간적으로 군집화되기보다는 고르게 분포하는 경우도 있기 때문에 이러한 방법들은 제한적이며 대안적인 방법들이 개발되고 있다.[2]

유전적 패턴과 풍경과의 상관관계

맨텔 테스트나 부분 맨텔 테스트와 같은 통계 도구는 유전적 패턴과 지형적 특징을 연관시키기 위해 일반적으로 사용된다. 선형 회귀 모형과 순서 지정 기법도 일반적이다.[2] 지리적 정보 시스템(GIS)은 지평 지도에 유전자 데이터를 표시하여 공간 전체에 걸쳐 유전적 패턴을 시각화하는 데 사용할 수 있다. [3]

흰꼬리사슴

예

2012년에[7] 발표된 한 연구는 위스콘신주와 일리노이주의 흰꼬리사슴의 경관유전학을 분석했다. 그들은 64개 읍에 걸쳐 수확한 사슴 2,069마리의 림프절에서 DNA를 추출했다. 유전자형을 만드는 데 15개의 마이크로 위성 표지가 사용되었다. 베이시안 인구 할당 테스트에서 유전자 데이터에 근거한 뚜렷한 하위 집단은 발견되지 않았다. 상관관계는 미세한 사회구조를 해명하는 데 사용되었고, 숲이 무겁게 깔려 있고 단편화된 마을일수록 개별적인 사슴 사이에 유전적 연관성이 더 높다는 것을 발견했다. 공간 주성분 분석은 광범위한 모집단 연결성을 설명하기 위해 사용되었다. 부분 맨텔 테스트는 유전적 거리와 지리적 장벽, 특히 도로와 강 사이의 상관관계를 발견했다. 그러나 이것들은 절대적인 장벽이 아니었고 사슴을 뚜렷한 하위 집단으로 나누지 않았다.

표본 사슴들 사이에서 높은 유전적 연결성의 발견은 수확 수와 모집단 목표 설정에 관리상의 영향을 미친다. 높은 유전적 연관성의 발견은 사슴들 사이에 만성적인 낭비성 질병의 확산에도 영향을 미친다.

하위학문

바다경관유전학

대부분의 경관유전학 연구는 지상 시스템에 초점을 맞추었다.[2] 바다경관유전학은 경관유전학의 방법에서 차용되지만, 해양시스템에 적용하여 현재와 수온과 같은 바다경관생태 변수를 고려한다. [4][8]

조경유전체학

조경 유전체학 또한 유전 데이터와 조경 데이터를 연관시키지만, 유전 데이터는 집단 유전체학에서와 같이 유기체의 게놈에 걸친 다중 위치(염색체의 위치)에서 나온다. 조경 유전학은 일반적으로 유기체에서 12개 미만의 다른 미세 위성들을 측정하는 반면, 조경 유전학은 종종 수천 개의 로키에서 단일 뉴클레오티드 다형성을 측정한다.[9] 이를 통해 선택 중에 있을 수 있는 특이치 로키를 식별할 수 있다. 경관 데이터와의 상관관계를 통해 유전적 적응에 기여하는 경관 요인을 식별할 수 있다. 이 분야는 차세대 염기서열화 기술의 발전으로 성장하고 있다.[4]

함정스

명시적으로 식별된 모범 사례가 없는 새롭고 빠르게 성장하는 학제간 분야로서, 연구 설계와 해석 모두에서 많은 결함을 받아왔다.[10] 2016년 한 간행물은[2] 수정 대상으로 삼아야 할 4가지 경관유전학 연구의 일반적인 함정을 확인했다. 여기에는 유전자 흐름이 항상 유리하다고 가정하고, 결과를 지나치게 일반화하며, 모집단의 유전 구조에 영향을 미치는 다른 과정을 고려하지 않고, 강력한 연구 설계를 위해 정량적 방법을 오인하는 것 등이 포함된다.[10] 특히 저자들에게는 샘플링 설계, 분자 데이터의 재현성, 활용되는 공간 데이터 세트 및 공간 분석의 세부사항 등을 보고하도록 권장하고 있다.[2] 유전자의 흐름에 미치는 풍경의 영향은 보편적이지 않기 때문에 광범위한 일반성은 만들어질 수 없으며 종별별 연구가 필요하다.[2]

이러한 함정의 대부분은 조경유전학의 학제간 특성에서 기인하며, 인구유전학, 조경생태학, 공간통계학, 지리학 분야의 전문가들 간의 더 나은 협업을 통해 피할 수 있었다.[6]

참조

  1. ^ Holderegger, Rolf; Wagner, Helene H. (2006-08-01). "A brief guide to Landscape Genetics". Landscape Ecology. 21 (6): 793–796. doi:10.1007/s10980-005-6058-6. ISSN 1572-9761.
  2. ^ a b c d e f g h i j Storfer, Andrew; Murphy, Melanie A.; Spear, Stephen F.; Holderegger, Rolf; Waits, Lisette P. (2010). "Landscape genetics: where are we now?". Molecular Ecology. 19 (17): 3496–3514. doi:10.1111/j.1365-294X.2010.04691.x. ISSN 1365-294X. PMID 20723061.
  3. ^ a b c d Manel, Stephanie; Schwartz, Michael K; Luikart, Gordon; Taberlet, Pierre (2003-04-01). "Landscape genetics: combining landscape ecology and population genetics". Trends in Ecology & Evolution. 18 (4): 189–197. doi:10.1016/S0169-5347(03)00008-9. ISSN 0169-5347.
  4. ^ a b c d Manel, Stephanie; Holderegger, Rolf (2013-10-01). "Ten years of landscape genetics". Trends in Ecology & Evolution. 28 (10): 614–621. doi:10.1016/j.tree.2013.05.012. ISSN 0169-5347. PMID 23769416.
  5. ^ Wagner, Helene H.; Holderegger, Rolf (2008-03-01). "Landscape Genetics". BioScience. 58 (3): 199–207. doi:10.1641/B580306. ISSN 0006-3568.
  6. ^ a b Storfer, A; Murphy, MA; Evans, JS; Goldberg, CS; Robinson, S; Spear, SF; Dezzani, R; Delmelle, E; Vierling, L (2007). "Putting the 'landscape' in landscape genetics". Heredity. 98 (3): 128–142. doi:10.1038/sj.hdy.6800917. ISSN 1365-2540. PMID 17080024.
  7. ^ Robinson, Stacie J.; Samuel, Michael D.; Lopez, Davin L.; Shelton, Paul (2012). "The walk is never random: subtle landscape effects shape gene flow in a continuous white-tailed deer population in the Midwestern United States". Molecular Ecology. 21 (17): 4190–4205. doi:10.1111/j.1365-294X.2012.05681.x. ISSN 1365-294X. PMID 22882236.
  8. ^ Riginos, Cynthia; Liggins, Libby (2013). "Seascape Genetics: Populations, Individuals, and Genes Marooned and Adrift". Geography Compass. 7 (3): 197–216. doi:10.1111/gec3.12032.
  9. ^ Storfer, Andrew; Patton, Austin; Fraik, Alexandra K. (2018). "Navigating the Interface Between Landscape Genetics and Landscape Genomics". Frontiers in Genetics. 9: 68. doi:10.3389/fgene.2018.00068. ISSN 1664-8021. PMC 5859105. PMID 29593776.
  10. ^ a b Richardson, Jonathan L.; Brady, Steven P.; Wang, Ian J.; Spear, Stephen F. (2016). "Navigating the pitfalls and promise of landscape genetics". Molecular Ecology. 25 (4): 849–863. doi:10.1111/mec.13527. ISSN 1365-294X. PMID 26756865.