Decoding assumptions and inference about a robustness preference in codon reassignments along sampled histories
यह शोध पत्र इस बात की जांच करता है कि क्या जेनेटिक कोड के विकास में साइलेंट थर्ड-पोजीशन कोडन पुनरनिर्धारण (reassignment) का देखा गया संवर्धन मजबूती (robustness) के लिए चयन को दर्शाता है या केवल सुलभता और निर्धारण पूर्वाग्रह (accessibility and ascertainment bias) का एक आर्टिफैक्ट है, और यह निष्कर्ष निकालता है कि हालांकि डेटा विशिष्ट प्राथमिकता मॉडलों को सीमित करता है, वे इन प्रतिस्पर्धी स्पष्टीकरणों के बीच निश्चित रूप से अंतर नहीं कर सकते।
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आनुवंशिक कोड जीवन के लिए एक सार्वभौमिक निर्देश नियमावली है, एक ऐसी प्रणाली जो डीएनए के चार-अक्षर वाले वर्णमाला को उन बीस अमीनो एसिड में अनुवादित करती है जो प्रत्येक जीवित कोशिका में हर प्रोटीन का निर्माण करते हैं। अरबों वर्षों से, यह कोड उल्लेखनीय रूप से स्थिर रहा है, लेकिन कुछ वंशों में—जैसे कि कुछ माइटोकॉन्ड्रिया, बैक्टीरिया और एककोशिकीय जीवों में—यह बदल गया है। ये परिवर्तन, जिन्हें 'कोडोन पुनर्रचना' (codon reassignments) कहा जाता है, तब होते हैं जब एक विशिष्ट तीन-अक्षर वाला डीएनए अनुक्रम एक अर्थ देना बंद कर देता है और दूसरा अर्थ देने लगता है। वैज्ञानिक लंबे समय से यह सोचते आए हैं कि ये परिवर्तन क्यों होते हैं। एक लोकप्रिय विचार यह है कि प्राकृतिक चयन उन परिवर्तनों का पक्ष लेता है जो कोड को अधिक सुदृढ़ (robust) बनाते हैं, जिसका अर्थ है कि जीव के लिए तब त्रुटियों का शिकार होने की संभावना कम हो जाती है जब उसके डीएनए की नकल की जाती है या उसके प्रोटीन बनाए जाते हैं। यदि कोई परिवर्तन कोड को अधिक सुदृढ़ बनाता है, तो वह ऐसे परिवर्तन की तुलना में अधिक बार होना चाहिए जो इसे कम सुदृढ़ बनाता है। हालांकि, इसे सिद्ध करना कठिन है क्योंकि जीव विज्ञान के नियम जटिल हैं; जो परिवर्तन कोशिका के लिए शारीरिक रूप से संभव हैं, वे सभी परिवर्तनों के समान नहीं हैं जो सैद्धांतिक रूप से संभव हैं।
स्वतंत्र शोधकर्ता जोनाथन रीच द्वारा किया गया एक नया अध्ययन केवल अंतिम परिणाम को देखने के बजाय इन परिवर्तनों के इतिहास को देखकर इस प्रश्न पर विचार करता है। यह शोध 'पैकिंग ऑप्टिमम' (packing optimum) नामक सुदृढ़ता के एक विशिष्ट माप पर केंद्रित है। कल्पना कीजिए कि आनुवंशिक कोड डिब्बों का एक सेट है, जहाँ प्रत्येक डिब्बा समान डीएनए अनुक्रमों के एक समूह को रखता है। सबसे सुदृढ़ व्यवस्था वह है जहाँ वे अनुक्रम जिन्हें गलती से एक-दूसरे में बदलने की सबसे अधिक संभावना होती है, उन्हें एक ही डिब्बे में रखा जाता है, ताकि एक छोटी सी गलती निर्देश के अर्थ को न बदल दे। रीच जानना चाहते थे कि प्रकृति में दिखने वाले परिवर्तन इसलिए होते हैं क्योंकि वे इस आदर्श पैकिंग को प्राप्त करते हैं, या वे केवल इसलिए होते हैं क्योंकि कोशिका की जैविक मशीनरी कुछ परिवर्तनों को अन्य की तुलना में अधिक आसानी से सुलभ बनाती है।
इसका उत्तर देने के लिए, शोधकर्ता ने माइटोकॉन्ड्रिया, बैक्टीरिया और यीस्ट सहित छह विभिन्न समूहों के जीवों में 83 ज्ञात कोडोन पुनर्रचनाओं के विकासवादी इतिहास का पुनर्निर्माण किया। इन परिवर्तनों को शून्य में घटित मानने के बजाय, अध्ययन ने प्रत्येक परिवर्तन को उस विशिष्ट कोड तक ट्रैक किया जो उस जीव के पूर्वज में मौजूद था। टीम ने एक सरल प्रश्न पूछा: प्रत्येक परिवर्तन के लिए, क्या नया कोड पुराने कोड की तुलना में बेहतर पैकिंग कर रहा था? परिणामों ने एक स्पष्ट पैटर्न दिखाया: प्रकृति में देखे गए परिवर्तनों ने इस इष्टतम पैकिंग को अपेक्षित संयोग से कहीं अधिक बार प्राप्त किया। 200 पुनर्निर्मित विकासवादी इतिहासों के एक नमूने में, देखे गए परिवर्तनों ने एक इतिहास में 35.5 बार इष्टतम लक्ष्य को छुआ, जबकि एक यादृच्छिक चयन के लक्ष्यों ने इसे केवल 20.0 बार ही छुआ होता।
हालाँकि, यह अध्ययन यह निष्कर्ष नहीं निकालता कि यह सिद्ध करता है कि प्राकृतिक चयन ही कारण है। शोधकर्ता ने पाया कि उत्तर पूरी तरह से इस पर निर्भर करता है कि उस समय जीव के पास कौन से जैविक उपकरण उपलब्ध थे। कोशिका डीएनए को पढ़ने के लिए टीआरएनए (tRNA) जैसे अणुओं का उपयोग करती है, और इन अणुओं को विभिन्न तरीकों से संशोधित किया जा सकता है। यदि शोधकर्ता यह मान ले कि कोशिका के पास इन उपकरणों की एक विस्तृत श्रृंखला उपलब्ध थी, तो इष्टतम परिवर्तनों का अतिरिक्त प्रभाव समाप्त हो जाता है; परिवर्तन केवल प्रतिरोध के सबसे सुलभ मार्ग का अनुसरण करते हुए दिखाई देते। महत्वपूर्ण रूप से, जब अध्ययन ने पूर्वजों की विशिष्ट डिकोडिंग अवस्थाओं को निश्चित के बजाय अनिश्चित माना, तो सांख्यिकीय परीक्षणों ने यह विचार खारिज कर दिया कि परिवर्तन उनके सुलभ विकल्पों के भीतर यादृच्छिक थे। वास्तव में, सिमुलेशन ने दिखाया कि सुदृढ़ता के लिए कोई प्राथमिकता न होने पर भी, 'पुल्ड एक्सेसिबिलिटी' (pooled accessibility) का एक मॉडल उसी इष्टतम परिवर्तनों के अतिरिक्त को उत्पन्न कर सकता था जो एक निश्चित-अवस्था वाले मॉडल का उपयोग करते समय देखा गया था। अध्ययन स्पष्ट रूप से कहता है कि डेटा यह स्थापित नहीं करता है कि संवर्धन (enrichment) एक्सेसिबिलिटी बाधाओं, सुदृढ़ता की प्राथमिकता, या चयन पूर्वाग्रह (ascertainment bias) द्वारा उत्पन्न किया गया था।
शोध ने यह भी परीक्षण किया कि यह कितनी संभावित है कि वैज्ञानिकों ने "अच्छे" परिवर्तनों को "बुरे" परिवर्तनों की तुलना में अधिक बार देखा। यदि कोई परिवर्तन कोड को अधिक सुदृढ़ बनाता है, तो उसे जीनोम में पहचानना आसान हो सकता है, जिससे डेटा में पूर्वाग्रह आ सकता है। अध्ययन ने गणना की कि इस प्रकार के पहचान पूर्वाग्रह द्वारा पूरी तरह से समझाया जाने के लिए, एक सुदृढ़ परिवर्तन को रिकॉर्ड करने की संभावना गैर-सुदृढ़ एक को रिकॉर्ड करने की संभावना से लगभग दोगुनी होनी चाहिए। जबकि यह संभव है, अध्ययन निष्कर्ष निकालता है कि डेटा इन संभावनाओं के बीच अंतर नहीं कर सकता है: पैटर्न या तो कोशिका की भौतिक सीमाओं द्वारा, या सुदृढ़ता के लिए चयन द्वारा, या डेटा एकत्र करने के तरीके द्वारा संचालित हो सकता है।
अंततः, यह शोध पत्र दर्शाता है कि आनुवंशिक कोड का इतिहास बाधाओं की एक कहानी है। जो परिवर्तन हुए थे, वे स्वतंत्र रूप से कहीं भी नहीं जा सकते थे; वे पूर्वज में उपलब्ध विशिष्ट आणविक उपकरणों द्वारा सीमित थे। अध्ययन सिद्ध करता है कि जब आप इन सीमाओं को ध्यान में रखते रखते हैं, तो परिवर्तन कुछ धारणाओं के तहत एक अधिक सुदृढ़ अवस्था की ओर बढ़ते हुए दिखाई देते हैं, लेकिन यह कहने से पीछे हट जाता है कि चयन ही चालक था। शोधकर्ता निष्कर्ष निकालते हैं कि कोशिका की मशीनरी की सटीक स्थिति को इतिहास के हर बिंदु पर जाने बिना, हम यह सुनिश्चित नहीं कर सकते कि कोड पूर्णता की ओर इसलिए विकसित हुआ क्योंकि उसे ऐसा करने के लिए चुना गया था, या केवल इसलिए क्योंकि पूर्णता का मार्ग ही एकमात्र खुला मार्ग था। यह कार्य इन प्रश्नों को पूछने के लिए एक कठोर ढांचा प्रदान करता है, यह दिखाते हुए कि उत्तर जैविक मशीनरी के विवरणों पर निर्भर करता है, वे विवरण जो अक्सर समय के साथ लुप्त हो जाते हैं।
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