분자계통학

분자계통학(molecular phylogenetics)은 유전적이고 유전되는 분자적 차이(주로 DNA 서열)를 분석하여 생물의 진화적 관계에 대한 정보를 얻는 계통학의 한 분야이다. 이러한 분석을 통해 종 사이의 다양성이 달성된 과정을 결정할 수 있다. 분자 계통학 분석의 결과는 계통수로 표현된다. 분자계통학은 분류학 및 생물지리학에서 분자 데이터의 사용을 포함하는 더 넓은 용어인 분자계통분류학(molecular systematics)의 한 측면이다.

분자계통학과 분자 진화는 서로 상관관계가 있다. 분자 진화는 생명의 나무(진화)의 다양한 가지 전반에 걸쳐 분자 수준(유전자, 단백질 등)에서 선택적인 변화(변이)가 일어나는 과정이다. 분자계통학은 분자 진화로 인해 발생하는 진화적 관계를 추론하고 계통수를 구축하는 결과를 낳는다.

 역사 

분자 계통분류학을 위한 이론적 틀은 1960년대 에밀 주커캔들, 에마누엘 마고리아쉬, 라이너스 폴링, 월터 M. 피치의 연구에서 마련되었다. 분자계통분류학의 응용은 찰스 시블리(새), 허버트 C. 데사워(양서파충류학), 모리스 굿맨(영장류)이 개척했으며, 앨런 윌슨, 로버트 K. 셀랜더, 존 C. 에이비스(다양한 집단을 연구함)가 그 뒤를 이었다. 단백질 전기영동을 이용한 연구는 1956년경 시작되었다. 비록 결과가 정량적이지 않았고 초기에는 형태학적 분류보다 개선되지 않았으나, 예를 들어 조류의 분류에 대한 기존의 관념들이 상당한 수정을 필요로 한다는 감질나는 힌트를 제공했다. 1974~1986년 기간에는 유전적 차이를 측정하기 위해 DNA-DNA 하이브리드화가 주요 기술로 사용되었다.

 이론적 배경 
분자계통분류학에 대한 초기 시도는 화학분류학이라고도 불렸으며 단백질, 효소, 탄수화물 및 크로마토그래피와 같은 기술을 사용하여 분리 및 특성화된 기타 분자들을 활용했다. 이러한 방법들은 최근 들어 다양한 기술로 추출된 DNA 또는 RNA 조각에서 정확한 뉴클레오타이드 또는 염기 서열을 생성하는 DNA 시퀀싱으로 대체되었다. 진화의 작용은 궁극적으로 유전 서열에 반영되므로, 일반적으로 이것이 진화 연구에 더 우수한 것으로 간주된다. 현재 한 생물의 전체 DNA(유전체) 서열을 분석하는 것은 여전히 길고 비용이 많이 드는 과정이다. 그러나 특정 염색체의 정의된 영역의 서열을 결정하는 것은 상당히 실현 가능하다. 전형적인 분자계통분류학 분석에는 약 1000 염기쌍의 서열 분석이 필요하다. 이러한 서열 내의 모든 위치에서 특정 위치에 발견되는 염기는 생물마다 다를 수 있다. 특정 생물에서 발견되는 특정한 서열을 그 생물의 하플로타입이라고 한다. 원칙적으로 네 가지 염기 유형이 있고 1000개의 염기쌍이 있다면 41000개의 뚜렷한 하플로타입이 존재할 수 있다. 그러나 특정 종 내의 생물이나 관련 종 집단에 대해 경험적으로 조사한 결과, 오직 소수의 부위만이 변이를 나타내며 발견되는 대부분의 변이는 서로 상관관계가 있어 실제로 발견되는 뚜렷한 하플로타입의 수는 상대적으로 적다는 것이 밝혀졌다.

400x220px|섬네일|계통수에는 수많은 그룹(계통군)이 존재한다. 계통군은 진화 과정에서 공통 조상을 갖는 생물 집단으로 정의될 수 있다. 이 그림은 계통수에서 계통군이 어떻게 표현되는지 보여준다.

분자계통분류학 분석에서는 정의된 핵산 영역에 대해 하플로타입을 결정한다. 대상 종 또는 다른 분류군의 상당한 수의 개체 표본이 사용되지만, 현재 많은 연구는 단일 개체에 기초한다. 밀접하게 관련되어 있지만 서로 다른 분류군 개체들의 하플로타입도 결정된다. 마지막으로 확실히 다른 분류군에서 소수의 개체로부터 하플로타입을 결정하는데, 이를 외군이라고 한다. 그 후 하플로타입의 염기 서열을 비교한다. 가장 간단한 경우, 두 하플로타입 사이의 차이는 염기가 다른 위치의 수를 세어 평가하는데, 이를 치환 수라고 한다(하플로타입 간에는 한 하플로타입에는 존재하지만 다른 하플로타입에는 없는 핵산 구간의 삽입과 같은 다른 종류의 차이도 발생할 수 있다). 생물 간의 차이는 대개 분석된 염기쌍의 수로 치환 수를 나누어 백분율 발산(percentage divergence)으로 다시 표현한다. 이 측정값이 시퀀싱된 DNA 구간의 위치나 길이에 독립적이기를 기대하는 것이다.

구식이며 대체된 접근 방식은 DNA-DNA 하이브리드화를 통해 개체의 유전자형 사이의 발산을 결정하는 것이었다. 유전자 시퀀싱보다 하이브리드화를 사용하는 것의 장점으로 주장된 점은 DNA의 특정 섹션이 아니라 전체 유전자형에 기초했다는 것이었다. 현대의 서열 비교 기술은 다중 서열을 사용하여 이러한 이의를 극복한다.

모든 표본 쌍 사이의 발산이 결정되면, 결과로 나온 차이의 삼각행렬을 어떤 형태의 통계적 클러스터 분석에 적용하고, 그 결과인 덴드로그램을 검토하여 표본들이 해당 집단의 분류학에 대한 현재 아이디어에서 예상되는 방식으로 클러스터를 형성하는지 확인한다. 다른 어떤 하플로타입보다 서로 더 유사한 하플로타입들의 그룹은 계통군을 구성한다고 할 수 있으며, 이는 오른쪽 그림에서 시연하는 바와 같이 시각적으로 표현될 수 있다. 부트스트랩 및 잭나이프와 같은 통계학적 기술은 진화수 내 하플로타입 위치에 대한 신뢰도 추정치를 제공하는 데 도움이 된다.

 기술 및 응용 
모든 살아있는 생물은 데옥시리보핵산(DNA), 리보핵산(RNA), 그리고 단백질을 포함하고 있다. 일반적으로 밀접하게 관련된 생물은 이러한 물질의 분자 구조에서 높은 유사성을 보이는 반면, 멀리 떨어진 생물의 분자는 종종 불일치 패턴을 보인다. 미토콘드리아 DNA와 같이 보존된 서열은 시간이 지남에 따라 돌연변이가 축적될 것으로 예상되며, 돌연변이 속도가 일정하다고 가정할 때 발산 시기를 추정하기 위한 분자 시계를 제공한다. 분자계통학은 이러한 데이터를 사용하여 다양한 생물의 개연성 있는 진화를 보여주는 "관계도"를 구축한다. 1977년 생어 염기서열 분석의 발명으로 이러한 분자 구조를 분리하고 식별하는 것이 가능해졌다. 고처리량 시퀀싱은 생물의 전사체를 얻는 데에도 사용될 수 있으며, 이를 통해 전사체 데이터를 이용한 계통 관계 추론이 가능해진다.

가장 일반적인 접근 방식은 서열 정렬 기술을 사용하여 유사성을 식별하는 유전자의 상동 서열 비교이다. 분자계통학의 또 다른 응용은 DNA 바코딩으로, 미토콘드리아 DNA 또는 엽록체 DNA의 작은 부분을 사용하여 개별 생물의 종을 식별한다. 이를 가능하게 하는 기술의 또 다른 응용 사례는 인간 유전학의 매우 한정된 분야에서도 볼 수 있는데, 예를 들어 아이의 친부를 결정하기 위한 유전자 검사의 대중적인 사용과 유전자 지문으로 알려진 증거에 초점을 맞춘 범죄 법과학의 새로운 분야의 등장이 있다.

 분자계통학 분석 
분자계통학 분석을 수행하는 데는 여러 가지 방법이 있다. DNA/아미노산 인접 서열 조립, 다중서열정렬, 모델 테스트(최적의 치환 모델 테스트), 최대가능도 및 베이즈 추론을 이용한 계통 재구축을 포함하여 계통수를 구축하는 포괄적인 단계별 프로토콜을 포함하는 한 방법은 Nature Protocol에서 확인할 수 있다.

또 다른 분자계통학 분석 기술은 펩스너(Pevsner)에 의해 설명되었으며 다음 문장들에 요약되어 있다 (Pevsner, 2015). 계통 분석은 일반적으로 5가지 주요 단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 서열 획득으로 이루어진다. 다음 단계는 다중서열정렬을 수행하는 것으로, 이는 계통수를 구축하는 근본적인 기초이다. 세 번째 단계는 DNA 및 아미노산 치환의 다양한 모델을 포함한다. 여러 치환 모델이 존재한다. 몇 가지 예로 해밍 거리, 주크스-캔터(Jukes and Cantor) 1-매개변수 모델, 기무라(Kimura) 2-매개변수 모델 등이 있다(DNA 진화 모델 참조). 네 번째 단계는 거리 기반 및 형질 기반 방법을 포함한 다양한 나무 구축 방법으로 구성된다. 정규화된 해밍 거리와 주크스-캔터 보정 공식은 각각 발산 정도와 뉴클레오타이드가 다른 것으로 변할 확률을 제공한다. 일반적인 나무 구축 방법으로는 거리 기반 방법인 UPGMA와 이웃 결합 방법, 형질 기반 방법인 최대 절약법, 그리고 형질 기반/모델 기반 방법인 최대가능도 방법 및 베이즈 추론이 있다. UPGMA는 간단한 방법이지만 이웃 결합 방식보다 정확도가 떨어진다. 마지막으로, 마지막 단계는 나무를 평가하는 것으로 구성된다. 이러한 정확도 평가는 일관성, 효율성 및 견고성으로 구성된다.

800x80px|가운데|섬네일|분자계통학 분석의 5단계

MEGA는 사용자 친화적이며 무료로 다운로드하여 사용할 수 있는 분석 소프트웨어이다. 이 소프트웨어는 거리 기반 및 형질 기반 나무 방법론을 모두 분석할 수 있다. MEGA에는 휴리스틱 접근 방식 및 부트스트랩과 같이 사용자가 선택하여 활용할 수 있는 여러 옵션도 포함되어 있다. 부트스트랩은 계통수에서 위상(topology)의 견고성을 측정하는 데 일반적으로 사용되는 접근 방식으로, 수많은 반복 후에 각 계통군이 지지되는 백분율을 보여준다. 일반적으로 70%보다 큰 값은 유의미한 것으로 간주된다. 오른쪽에 표시된 흐름도는 설명된 펩스너의 분자계통학 분석 기술의 5단계 순서를 시각적으로 보여준다.

 한계 
분자계통분류학은 본질적으로 분지학적 접근 방식이다. 즉, 분류는 계통적 하강과 일치해야 하며 모든 유효한 분류군은 단계통군이어야 한다고 가정한다. 이는 종종 계통수의 일부를 이분하고 재연결하는 과정을 수반하는 최적의 나무를 결정하려고 할 때 한계가 될 수 있다.

최근 생물들 사이에서 광범위한 수평적 유전자 이동(HGT)이 발견되면서 분자계통분류학에 상당한 복잡성이 더해졌으며, 이는 동일한 생물 내의 서로 다른 유전자가 서로 다른 계통을 가질 수 있음을 나타낸다. HGT는 여러 계통학적 방법을 사용하여 감지하고 제외할 수 있다( 참조).

또한, 분자 계통은 이를 만드는 데 들어가는 가정과 모델에 민감하다. 첫째, 서열이 정렬되어야 하며, 그 다음 롱 브랜치 어트랙션, 포화 및 분류군 샘플링 문제와 같은 이슈들이 해결되어야 한다. 이는 동일한 데이터 세트에 다른 모델을 적용함으로써 눈에 띄게 다른 결과를 얻을 수 있음을 의미한다. 나무 구축 방법 또한 나무 위상, 진화 속도 및 샘플링에 대한 구체적인 가정을 수반한다. 단순한 UPGMA는 뿌리 있는 나무와 균일한 분자 시계를 가정하는데, 이 둘 다 틀릴 수 있다.

단일 유전자의 낮은 해상력은 다중 유전자 계통을 사용하여 극복되었지만, HGT 문제는 여전히 신중한 알고리즘 설계를 필요로 한다.

 같이 보기 
 계산계통학
 미생물 계통학
 분자 시계
 분자 진화
 PhyloCode
 계통 분류 명명법

 각주 

 더 읽어보기 
 
 

 외부 링크 
 NCBI – 계통분류학 및 분자계통학
 MEGA 소프트웨어

분류:계통학
분류:분자 진화