Isoform inflation and annotation heterogeneity can confound Kunitz-repertoire comparisons in blood-feeding animals: a gene-level reappraisal
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि सार्वजनिक जीनोम में आइसोफॉर्म मुद्रास्फीति (isoform inflation) और एनोटेशन विषमता (annotation heterogeneity), कुनिट्ज़ (Kunitz) रिपर्टोइर के क्रॉस-फाइलम तुलनाओं को भ्रमित करती है, जिससे यह प्रकट होता है कि रक्त चूसने वाले जीवों में प्रतीत होने वाले विस्तार अक्सर वास्तविक जैविक अभिसरण के बजाय डेटा प्रोसेसिंग के आर्टिफैक्ट्स हैं।
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लाखों वर्षों से, रक्त पीने की क्षमता लीच और मच्छरों से लेकर टिक्स और वैम्पायर बैट्स तक, जानवरों के कई अलग-अलग समूहों में स्वतंत्र रूप से विकसित हुई है। एक भोजन (रक्त) के लिए जीवित रहने के लिए, इन जीवों को मेजबान की प्राकृतिक रक्षा प्रणाली से पार पाना होता है, जो रक्तस्राव को रोकने और रक्त को जमने से रोकने का प्रयास करती है। ऐसा करने के लिए, वे प्रोटीन के एक मिश्रण (कॉकटेल) को इंजेक्ट करते हैं जो थक्का-रोधी (anticoagulants) के रूप में कार्य करते हैं, जिससे रक्त का प्रवाह बना रहता है। वैज्ञानिकों ने लंबे समय से देखा है कि इनमें से कई जानवर इस कार्य को करने के लिए एक विशिष्ट प्रकार की प्रोटीन संरचना, जिसे कुनिट्ज़ डोमेन (Kunitz domain) कहा जाता है, का उपयोग करते हैं। चूंकि यह समान उपकरण इतने विभिन्न जानवरों में दिखाई देता है, इसलिए यह व्यापक रूप से माना जाता था कि रक्त पर भोजन करने की क्रिया इन प्रजातियों को इन विशिष्ट प्रोटीनों के अपने संग्रह को विकसित और विस्तारित करने के लिए मजबूर करती है, जो कि अभिसारी विकास (convergent evolution) का एक पैटर्न है। औषधीय लीच (medicinal leech) को अक्सर इस नियम के एक दुर्लभ अपवाद के रूप में उद्धृत किया जाता था, क्योंकि इसमें अपने रक्त-भक्षी चचेरे भाइयों की तुलना में इन प्रोटीनों की बहुत कम संख्या है।
हालांकि, एक नया विश्लेषण बताता है कि यह लोकप्रिय कहानी जैविक वास्तविकता के बजाय एक गिनती की त्रुटि पर आधारित हो सकती है। शोधकर्ताओं ने पांच रक्त-भक्षी और तीन जो रक्त नहीं पीते हैं, सहित आठ अलग-अलग जीव प्रजातियों के आनुवंशिक ब्लूप्रिंट का पुन: परीक्षण किया। एक डेटाबेस में सूचीबद्ध प्रोटीन के प्रत्येक संस्करण को गिनने के बजाय, जिसमें एक ही जीन की कई थोड़ी भिन्न प्रतियां शामिल हो सकती हैं, उन्होंने सख्ती से स्वयं अद्वितीय जीनों को गिनने पर ध्यान केंद्रित किया। उन्होंने पाया कि जब उन्होंने वास्तविक जीनों की संख्या देखी, तो रक्त-भक्षी जानवरों के पास गैर-रक्त-भक्षी जानवरों की तुलना में इन थक्का-रोधी प्रोटीनों का संग्रह लगातार बड़ा नहीं था। वास्तव में, कुछ जानवर जो रक्त नहीं पीते हैं, उनमें इन जीनों की संख्या औसत रक्त-भक्षी से अधिक थी। पहले के अध्ययनों में देखी गई स्पष्ट प्रचुरता काफी हद तक उस तरीके का एक भ्रम थी जिससे डेटा को व्यवस्थित किया गया था; कुछ जीनोम प्रोजेक्ट्स एक ही जीन के कई संस्करणों को सूचीबद्ध करते हैं, जिससे वे प्रजातियां वास्तव में उपलब्ध भंडार की तुलना में बहुत बड़ा शस्त्रागार दिखाती हैं।
अध्ययन ने यह भी जांचा कि क्या लीच वास्तव में इन प्रोटीनों के छोटे संग्रह वाले एक अपवाद के रूप में मौजूद है। गिनती के तरीके को ठीक करने के बाद भी, लीच के पास इन जीनों का बहुत कम संग्रह था, लेकिन शोधकर्ताओं ने पाया कि लीच और अन्य जानवरों के बीच का अंतर उतना स्पष्ट नहीं था जितना पहले सोचा गया था। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि उन्होंने पाया कि वैज्ञानिक जीनोम को एनोटेट (annotate) कैसे करते हैं—यानी वे जीनों को कैसे लेबल और गिनते हैं—यह विभिन्न शोध समूहों और सॉफ्टवेयर प्रोग्रामों के बीच बहुत भिन्न होता है। एक टीम एक एकल जीन को दर्जनों अलग-अलग प्रविष्टियों के रूप में गिन सकती है, जबकि दूसरी टीम इसे केवल एक के रूप में गिन सकती है। यह विसंगति का अर्थ है कि विभिन्न प्रजातियों के बीच प्रोटीन सूचियों की तुलना करना सेब के वजन की तुलना संतरे के वजन से करने जैसा है जब तराजू अलग-अलग तरह से कैलिब्रेट किए गए हों। शोधकर्ताओं ने दिखाया कि गिनती के इन तरीकों में भिन्नता कुछ मामलों में प्रोटीनों की स्पष्ट संख्या को लगभग पांच गुना बढ़ा सकती है, जो इन जानवरों के पास वास्तव में क्या है, इसकी तस्वीर को पूरी तरह से विकृत कर देती है।
केवल जीनों को फिर से गिनने से परे, टीम ने एक कठिन प्रश्न पूछा: क्या हम कभी निश्चितता के साथ यह सिद्ध कर सकते हैं कि रक्त पीना इन प्रोटीन परिवारों के विस्तार का कारण बनता है? इसके लिए, उन्हें करीबी से संबंधित जानवरों के जोड़े खोजने होंगे, जिनमें से एक रक्त पीता हो और दूसरा नहीं, जिनका आनुवंशिक डेटा पूरी तरह से मेल खाता हो। उन्होंने सभी उपलब्ध सार्वजनिक डेटाबेस की खोज की लेकिन पाया कि ऐसे पूर्ण जोड़े अविश्वसनीय रूप से दुर्लभ हैं। वास्तव में, वे अपने सख्त मानकों के लिए केवल एक संभावित जोड़ा ही ढूंढ सके। इसके अलावा, उन्होंने कंप्यूटर सिमुलेशन चलाया यह देखने के लिए कि क्या उनके पास एक पैटर्न का पता लगाने के लिए पर्याप्त डेटा है यदि वह मौजूद हो। परिणामों ने दिखाया कि यदि वे सभी उपलब्ध जीनोम एकत्र भी कर लें, तो स्वतंत्र रक्त-भक्षी वंशों की संख्या इतनी कम है कि एक सांख्यिकीय रूप से मजबूत उत्तर देने के लिए पर्याप्त नहीं है। डेटा के पास वर्तमान उपकरणों और उपलब्ध प्रजातियों के साथ इस सिद्धांत की पुष्टि या खंडन करने के लिए पर्याप्त शक्ति नहीं है।
शोधकर्ता निष्कर्ष निकालते हैं कि हालांकि रक्त-भक्षी जानवर निश्चित रूप से थक्का-रोधी पदार्थों का उपयोग करते हैं, लेकिन यह विचार कि वे सार्वभौमिक रूप से कुनिट्ज़ प्रोटीनों के अपने संग्रह का विस्तार करते हैं, साक्ष्यों द्वारा समर्थित नहीं है जब डेटा को साफ किया जाता है। पिछला विश्वास कि इन जानवरों में इन जीनों का एक विशाल, अभिसारी विस्तार है, डेटा को गिनने और व्यवस्थित करने के तरीके का एक दुष्प्रभाव प्रतीत होता है, न कि एक जैविक तथ्य। यह अध्ययन विकासात्मक जीव विज्ञान (evolutionary biology) के क्षेत्र के लिए एक चेतावनी भरा उदाहरण है, जो वैज्ञानिकों को याद दिलाता है कि अभिसरण (convergence) के पैटर्न की घोषणा करने से पहले, उन्हें यह सुनिश्चित करना चाहिए कि वे 'सेब की तुलना सेब से' कर रहे हैं। जब तक जीनोम डेटा मानकीकृत नहीं हो जाता और जानवरों के अधिक मेल खाने वाले जोड़े उपलब्ध नहीं होते, तब तक रक्त भोजन इन विशिष्ट आनुवंशिक परिवारों को किस हद तक आकार देता है, यह अनिश्चित बना हुआ है। सबक यह नहीं है कि जानवर इन उपकरणों का उपयोग नहीं करते हैं, बल्कि यह है कि उन्हें मापने का हमारा वर्तमान तरीका बहुत शोर वाला (noisy) है ताकि पूरी कहानी बताई जा सके।
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