Вычислительная модель оценивает продолжительность жизни любого вида рыб по его геномной последовательности
Продолжительность жизни — ключевой параметр для управления рыболовством. Однако многие виды живут дольше, чем можно наблюдать, а короткоживущие виды сложно изучать в природе.
Исследователи разработали модель для прогнозирования продолжительности жизни любого вида рыб. Костные рыбы включают почти 30 000 видов — около половины всех позвоночных. Для предсказания достаточно геномной последовательности одной особи.
Разнообразие продолжительности жизни
Известная продолжительность жизни рыб варьируется от менее года у карликового бычка до почти 400 лет у гренландской акулы (чей геном ещё не секвенирован).
Доктор Алисса Бадд, постдок в Environomics Future Science Platform (FSP), отмечает, что знание продолжительности жизни помогает оценить устойчивые объёмы вылова, риск вымирания и инвазионный потенциал видов-вредителей.
«Долгоживущие виды поздно достигают половой зрелости, имеют меньше потомства, но больше в него инвестируют. Зная продолжительность жизни, можно примерно оценить темп роста популяции», — говорит Алисса.
«Проблема в том, что для большинства видов рыб мы не знаем этот параметр. Правила, работающие для млекопитающих (например, маленький размер = короткая жизнь), для рыб сложнее. Даже у близкородственных видов продолжительность жизни может сильно различаться. Например, у разных видов морских окуней она составляет от 10 до более 200 лет».
Как работает модель
Ранее Environomics FSP разработала вычислительную модель для прогнозирования продолжительности жизни млекопитающих и других позвоночных, а также ДНК-тест для определения возраста отдельных рыб по крошечному образцу ткани плавника.
Модель предсказания продолжительности жизни использует геномную последовательность вида. Она анализирует комбинации A, G, C и T, подсчитывая количество последовательностей C-G в промоторах генов — регионах ДНК, которые определяют активность гена. Последовательности C-G действуют как переключатели «вкл/выкл», и их количество коррелирует со скоростью старения вида.
Алисса и её команда из CSIRO и Университета Кёртина усовершенствовали модель, адаптировав её для рыб. Исследование опубликовано в журнале Molecular Ecology Resources.
«Мы добавили в модель сотни новых видов рыб и использовали специфичные для рыб промоторные последовательности генов, так как эти регионы сложно найти в геноме при сравнении с отдалённо родственными видами», — поясняет Алисса.
«Мы обучили модель на видах рыб с известной продолжительностью жизни. Теперь мы можем загрузить геном любого вида и оценить его продолжительность жизни.
«Большинство геномов доступны в публичных базах данных, и в последние годы наблюдается взрывной рост публикаций геномов видов. Нам нужен всего один геном, почти любого качества, чтобы сделать прогноз».