maanantai 11. helmikuuta 2013

Sadat luonnonvalintaa koskevat tutkimukset voivat olla virheellisiä


Penn State yliopiston ja Japanin Kansallisen Perinnöllisyysinstituutin tutkijat ovat osoittaneet, että useat tilastolliset menetelmät, joita biologit käyttävät osoittamaan luonnonvalintaa molekyylitasolla, antavat virheellisiä tuloksia. Tutkimusraportti on julkaistu Proceedings of the National Academy of Sciences-tiedelehdessä.

Kuvassa on kaavio naudan rodopsiiniproteiinista. Siniset pallot esittävät aminohappoja, joihin on kokeellisten tulosten perusteella kohdistunut luonnonvalintaa. Punaisten pallojen kohdalla oleviin aminohappoihin on kohdistunut luonnonvalintaa tilastollisten menetelmien mukaan.(Kuva: Masafumi Nozawa, Penn State [ Yokoyama et al. 2008 PNAS])

"Havaintomme tarkoittaa sitä, että sadat luonnonvalintaa koskevat vertaisarvioidut julkaisut ovat saattaneet päätyä virheellisiin johtopäätöksiin," tutkimusryhmän johtaja professori [Penn State Evan Pugh Professor of Biology] Masatoshi Nei kertoo.

Nei sanoo, että monet tiedemiehet, jotka ovat tutkineet ihmisen evoluutiota, ovat käyttäneet virheellisiä tilastollisia menetelmiä tutkimuksissaan. Tämän vuoksi heidän johtopäätöksensä voivat olla virheellisiä. Esimerkiksi eräässä julkaistussa tutkimuksessa tiedemiehet käyttivät tilastollista menetelmää osoittamaan kattavaa luonnonvalintaa ihmisen evoluutiossa. "Tutkimusryhmä dokumentoi adaptiivista evoluutiota monissa geeneissä aivoissa, kilpirauhasessa ja istukassa, joiden oletetaan olevan tärkeitä ihmisen evoluutiolle," tutkijatohtori Masafumi Nozawa sanoo. "Mutta mikäli käytetty tilastollinen menetelmä ei ole luotettava, niin silloin tuloksetkaan eivät ole luotettavia," Nei lisää.

Tutkimusryhmä tarkasteli haarapiste-menetelmää (branch-site method) ja useita erilaisia ennustepiste-menetelmiä (site-prediction method), joita yleisesti käytetään luonnonvalinnan molekyylitason tilastollisissa analyyseissä. Haarapiste-menetelmän avulla voidaan määritellä, onko luonnonvalintaa tapahtunut tietyssä geenissä. Ennustepiste-menetelmä ennustaa geenissä tarkan paikan, johon luonnonvalinta on kohdistunut. "Molempia menetelmiä käytetään yleisesti, koska ne näyttävät antavan arvokasta tietoa siitä, mihin geeneihin luonnonvalinta on kohdistunut," Nei sanoo.

"Mutta kumpikaan näistä menetelmistä ei näytä antavan tarkkaa kuvaa siitä, mitä todella on tapahtunut." Nei kertoo, että hän on jo monia vuosia epäillyt tilastollisten menetelmien luotettavuutta. "Menetelmissä oletetaan, että luonnonvalinnan seurauksena aminohappomuutoksiin johtavien nukleotidimuutosten määrä kasvaa, verrattuna tilanteeseen, jossa luonnonvalintaa ei ole. Mutta tämä oletus voi olla väärä. Itseasiassa valtaosa aminohappomuutoksista ei johda toiminnallisiin muutoksiin ja proteiinin adaptiivinen muutos johtuu usein harvinaisesta aminohappomuutoksesta (rare amino acid substitution). Tämän vuoksi tilastolliset menetelmät voivat antaa virheellisiä johtopäätöksiä."

Nei uskoo myös, että menetelmät ovat epätarkkoja silloin, kun havaittujen aminohappomuutosten määrä on pieni. Osoittaakseen tilastollisten menetelmien virheellisyyden, Nein ryhmä tarkasteli kalojen näkökykyyn sekä useiden eläimien värinäköön liittyviä geenejä. Ryhmä vertasi tilastollisesti ennustettuja luonnonvalinnan geenikohtia kokeellisesti määriteltyihin kohtiin. He havaitsivat, että tilastolliset menetelmät ennustivat vain harvoin luonnonvalinnan geenikohdat, jotka Nein kollega Shozo Yokoyama oli tunnistanut kokeellisesti.
"Joissain tapauksissa tilastolliset menetelmät epäonnistuivat totaalisesti todellisten luonnonvalinnan kohteiksi joutuneiden geenikohtien tunnistamisessa," Nei kertoo.

Nei sanoo, että tiedemiesten pitäisi tehdä enemmän kokeellista tutkimusta ja verrata kokeellisia tuloksia tilastollisiin, jotta he saisivat realistisemman kuvan luonnonvalinnasta. Kokeellista tutkimusta ei kuitenkaan haluta tehdä, koska se on vaikeaa ja aikaa vievää.

Vertaisarviointi ei siis takaa tutkimuksen luotettavuutta. Eikä tämä asia ole erityisen yllättävää kehitysopin puitteissa.


Lähde:


http://phys.org/news157648673.html#nRlv

Ei kommentteja:

Lähetä kommentti