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바이러스, 세균, 식물 및 포유류를 포함한 다양한 세포군의 핵산 서열에 대한 비교 분석은 지속적으로 약 45%의 패치형 서열 동질성을 드러냅니다. 이러한 동질성은 불일치로 삽입된 짧은 구간으로 구성됩니다. 유사하게, 무작위로 섞인 서열의 정렬에서도 동질성 패턴이 나타납니다. 이러한 발견은 패치형 동질성이 네 글자의 유전 알파벳의 내재적 통계적 특성을 반영한다는 것을 시사합니다. 이러한 패턴은 광범위한 상동성 없이 서열 삽입, 교환 및 재배치를 촉진하는 비합법적 재조합의 인식 신호로 작용할 가능성이 있습니다. 패치형 동질성은 외부 DNA의 통합 지점에서 관찰되었으며, 진화 혁신 및 신속한 다양화에 역할을 할 수 있습니다(예: SARS-CoV-2). 시뮬레이션 데이터는 일치하는 구간의 빈도와 길이 분포가 염기 조성을 기반으로 한 통계 모델에 의해 예측될 수 있음을 지원하지만, 또한 재조합에 유리한 지역 환경을 생성할 수 있음을 시사합니다. 게다가, 유전 알파벳의 통계적 구조는 생물학적 정보뿐만 아니라 진화 동안 유전체 재구성 및 적응의 잠재력을 암호화합니다. 이 연구는 핵산 서열 수준에서의 무작위성이 생명의 나무 전반에 걸쳐 질서와 복잡성을 어떻게 생성할 수 있는지를 탐구하는 프레임워크를 제공합니다.
David B. Pisoni (금요일)은 이 질문을 연구했습니다.