据《每日科学》报道，美国科学家日前利用最新的计算方法，有望能够把人类的整个进化过程，以及目前极具争议的生命最初形式最终呈现于世人面前。据科学家介绍，该计算方法将十分有助于科学家们理解生命最初如何“降临”到地球的整个过程，该方法有望把生命的演变过程也十分清晰的呈现出来，从而最终解决掉科学界关于生命形态的诸多争论。

    该项研究项目是由美国宾夕法尼亚大学生命科学院工作人员负责的，该项目的主要负责人之一兰丹·帕特森（Randen Patterson）教授表示，“我们正处于犹如发现一片新大陆后的喜悦当中，我们正在试图利用我们所改进的方法得出我们所需要的结论。我们相信，该方法极有可能实现我们的最初愿望，使我们最终揭开生命起源的神秘面纱，解决掉当前所存在的所有疑问。”

    专家们表示，该研究团队多年来一直致力于生命进化领域研究，主要对人类染色体组的进化演变进行深入探寻，目前已经对人类大约50%的染色体组进行了分析存档，而这些基因基本都对于人体衰老以及疾病等方面起到了极为重要的作用，而例如艾滋病染色体组就是其中较为重点的研究部分。帕特森解释道，“我们通常将该研究称为“复古成分研究”（retroelements），该研究项目中的染色体组往往属于那种可以“高度可逆”的类型。此外，由于其具有可逆的特点，我们也可以会因此而得到许多新的发现。尽管我们的方法目前还不是特别的成熟，但是我们十分欣慰的发现，我们已经取得了许多重大的进展，我们最终解开生命奥秘的日子指日可待。”据介绍，该研究方法主要依靠数学的运算法则，该方法过程并不像想象中的那么晦涩难懂，专家们甚至表示，具有高等教育背景的普通民众也能够对该研究思路有着大致的了解，目前他们正在计划将该研究方法中可以公布的部分作为免费的网络资源，呈现在互联网上以供大众分享。

    科学家们通过对比基因组以及蛋白质序列图，将生命有机组织的进化过程呈现出来，该生命有机组织大都具有普遍性的特点，即该组织的最原始形态是近乎相同的，此外它们当前的序列形式也较为相近。据介绍，在科学家们的研究过程中，他们曾经对比过11组“复古成分蛋白”，所属类型由普通的细菌到人类携带的艾滋病病毒体各不相同，科学家们希望能够通过这样的对比研究来获得生命体进化方面的突破。事实上，整个对比研究过程是极为复杂的，有时需要数学分析中的排列组合方法，将所有可以对比的组织序列进行一一对比。而最终所得到的对比数据将可以分析出该组织序列的近似度范围，得到它们的进化时间差以及它们的族谱关系。帕特森教授表示，整个研究过程十分有益于科学家们对生命体进化进行重新的理解，此外，所得的研究结果还可以澄清过去的研究结论中的错误认知。

    据工作人员介绍，此前的传统研究方法被称为“多序列比对方法”，该研究方法自身存在许多缺陷，，虽然“多序列比对方法”也创建类似于进化图谱的树形图档案，但该方法对于远距离相关蛋白质的认同度十分低，对于这些有“亲缘关系”但外观或特征差异比较明显的蛋白质的认知感应十分迟钝，在绝大多数的情况下，该方法甚至只按照一种对比方法将蛋白质序列组进行对比，这样必将会以偏概全，从而错失掉许多“蛋白质血亲关系进行相认”的机会。帕特森教授同时表示，“当然，如果想一个不漏的将具有血亲关系的蛋白质进行一一对比，从而得出预先想要得到的结果，那只能依赖于人工手动操作，而这将大大增加科学家们的工作量，目前来说这样的工作显然不是理想的方案。”

    该研究团队的另一名主要负责人，宾夕法尼亚大学生物学教授达米安·范·罗梭（Damian van Rossum）表示，“人类大脑的分析过程是最为可靠以及强大的模式识别工具，然而这样的分析方法却很难得到复制。比如说，两个人一同做相同的事情，最终的结果以及方法过程都会有很大不同。而我们所研究的这一数学分析方法或许可以解决这一难题，该方法就像一个标度尺，并以此为根据将“亲缘蛋白质”进行分类，而这也是我们目前所欣慰看到的进展。此外，该方法也可以看作传统分析方法的一次升华，最终得到一张清晰的蛋白质进化图谱。”据介绍，该方法将被发表在最新一期的美国《国家科学院院刊》

PNAS doi: 10.1073/pnas.0803860105，Randen L. Patterson，Damian B. van Rossum

Phylogenetic profiles reveal evolutionary relationships within the “twilight zone” of sequence similarity

Gue Su Chang*,?, Yoojin Hong?,?, Kyung Dae Ko*, Gaurav Bhardwaj*, Edward C. Holmes*, Randen L. Patterson*,§,?, and Damian B. van Rossum*,§,?

Inferring evolutionary relationships among highly divergent protein sequences is a daunting task. In particular, when pairwise sequence alignments between protein sequences fall <25% identity, the phylogenetic relationships among sequences cannot be estimated with statistical certainty. Here, we show that phylogenetic profiles generated with the Gestalt Domain Detection Algorithm–Basic Local Alignment Tool (GDDA-BLAST) are capable of deriving, ab initio, phylogenetic relationships for highly divergent proteins in a quantifiable and robust manner. Notably, the results from our computational case study of the highly divergent family of retroelements accord with previous estimates of their evolutionary relationships. Taken together, these data demonstrate that GDDA-BLAST provides an independent and powerful measure of evolutionary relationships that does not rely on potentially subjective sequence alignment. We demonstrate that evolutionary relationships can be measured with phylogenetic profiles, and therefore propose that these measurements can provide key insights into relationships among distantly related and/or rapidly evolving proteins.