Связь между фенотипической робастностью и средней продолжительностью жизни у Drosophila melanogaster


https://doi.org/10.18699/VJ17.301

Полный текст:


Аннотация

Любая долгоживущая система должна быть стабильной, т. е. обладать повышенной устойчивостью как к внешним воздействиям, так и к внутренним сбоям. Робастность биологических систем может быть определена как реципрокная величина к фенотипической изменчивости или, для положительно распределенных признаков, к коэффициенту вариации (C.V.). Рассматривая продолжительность жизни как интегральный фенотип всех функций организма, мы показали, что фенотипическая робастность организма положительно коррелирует с ожидаемой продолжительностью жизни. Мы определили параметры продолжительности жизни для ряда инбредных линий Drosophila melanogaster, выращенных при 29 ºС, из коллекции Drosophila Genetic Reference Panel (DGRP). Фенотипическая робастность продолжительности жизни (C.V.–1) для этих линий коррелировала положительно с ожидаемой продолжительностью жизни. Соотношение между робастностью и ожидаемой продолжительностью жизни сохраняется и для DGRP линий, выра щенных при 25 ºС. Помимо этого, в соответствии с ранее опубли кованными результатами, с изменением (уменьшением или увели чением) температуры кривые дожития масштабируются (растягиваются или сжимаются соответственно) по временной шкале. Иными словами, с увеличением температуры падает как средняя продолжительность жизни, так и стандартное отклонение от средней продолжительности жизни, в то время как коэффициенты вариации сохраняются в том же диапазоне. Исходя из этого, мы заключили, что коэффициенты вариации коррелируют со средней продолжительностью жизни и отражают фенотипическую робастность продолжительности жизни даже при ускоренном старении, вызванном температурой.


Об авторах

Л. П. Захаренко
Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук.
Россия
Новосибирск.


Д. В. Петровский
Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук.
Россия
Новосибирск.


И. Г. Дранов
Институт химической кинетики и горения им. В.В. Воеводского Сибирского отделения Российской академии наук.
Россия
Новосибирск.


С. А. Федорова
Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук.
Россия
Новосибирск.


Н. С. Юдин
Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук.
Россия
Новосибирск.


А. В. Пиндюрин
Институт молекулярной и клеточной биологии Сибирского отделения Российской академии наук.
Россия
Новосибирск.


Ю. М. Мошкин
Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук; Институт молекулярной и клеточной биологии Сибирского отделения Российской академии наук.
Россия
Новосибирск.


Список литературы

1. Ayyadevara S., Alla R., Thaden J.J., Shmookler Reis R.J. Remarkable longevity and stress resistance of nematode PI3K-null mutants. Aging Cell. 2008;7:13-22. DOI 10.1111/j.1474-9726.2007.00348.x.

2. Garinis G.A., van der Horst G.T., Vijg J., Hoeijmakers J.H. DNA damage and ageing: new-age ideas for an age-old problem. Nat. Cell Biol. 2008;10:1241-1247. DOI 10.1038/ncb1108-1241.

3. Gompertz B. On the Nature of the Function Expressive of the Law of Human Mortality, and on a New Mode of Determining the Value of Life Contingencies. Philosophical Transactions of the Royal Society of London. 1825;115:513-583. DOI 10.1098/rstl.1825.0026.

4. Greenwood F.R.S. “Laws” of mortality from the biological point of view. J. Hyg. 1928;28:267-294. DOI 10.1017/S002217240000961X.

5. Gumbel E.J. Statistics of extremes. N. Y.: Columbia University Press, 1958.

6. Huang W., Massouras A., Inoue Y., Peiffer J., Ramia M., Tarone A.M., Turlapati L., Zichner T., Zhu D., Lyman R.F., Magwire M.M., Blan-kenburg K., Carbone M.A., Chang K., Ellis L.L., Fernandez S., Han Y., Highnam G., Hjelmen C.E., Jack J.R., Javaid M., Jayasee-lan J., Kalra D., Lee S., Lewis L., Munidasa M., Ongeri F., Patel S., Perales L., Perez A., Pu L., Rollmann S.M., Ruth R., Saada N., Warner C., Williams A., Wu Y.Q., Yamamoto A., Zhang Y., Zhu Y., Anholt R.R., Korbel J.O., Mittelman D., Muzny D.M., Gibbs R.A., Barbadilla A., Johnston J.S., Stone E.A., Richards S., Deplancke B., Mackay T.F. Natural variation in genome architecture among 205 Drosophila melanogaster genetic reference panel lines. Genome Res. 2014;24:1193-1208. DOI 10.1101/gr.171546.113.

7. Hulbert A.J., Pamplona R., Buffenstein R., Buttemer W.A. Life and death: metabolic rate, membrane composition, and life span of animals. Physiol. Rev. 2007;87:1175-1213. DOI 10.1152/physrev.00047.2006.

8. Ivanov D.K., Escott-Price V., Ziehm M., Magwire M.M., Mackay T.F., Partridge L., Thornton J.M. Longevity GWAS using the Drosophila Genetic Reference Panel. J. Gerontol. Ser. A Biol. Sci. Med. Sci. 2015;70:1470-1478. DOI 10.1093/gerona/glv047.

9. Kapahi P., Kaeberlein M., Hansen M. Dietary restriction and lifespan: Lessons from invertebrate models. Ageing Res. Rev. 2017;39:3-14. DOI 10.1016/j.arr.2016.12.005.

10. Kaplan E.L., Meier P. Nonparametric estimation from incomplete observations. J. Am. Stat. Assoc. 1958;53:457-481. DOI 10.2307/2281868.

11. Kenyon C., Chang J., Gensch E., Rudner A., Tabtiang R. A C. elegans mutant that lives twice as long as wild type. Nature. 1993;366:461-464. DOI 10.1038/366461a0.

12. Lopez-Otin C., Galluzzi L., Freije J.M., Madeo F., Kroemer G. Metabolic control of longevity. Cell. 2016;166:802-821. DOI 10.1016/j.cell.2016.07.031.

13. Mackay T.F., Richards S., Stone E.A., Barbadilla A., Ayroles J.F., Zhu D., Casillas S., Han Y., Magwire M.M., Cridland J.M., Richard- son M.F., Anholt R.R., Barron M., Bess C., Blankenburg K.P., Carbone M.A., Castellano D., Chaboub L., Duncan L., Harris Z., Javaid M., Jayaseelan J.C., Jhangiani S.N., Jordan K.W., Lara F., Lawrence F., Lee S.L., Librado P., Linheiro R.S., Lyman R.F., Mackey A.J., Munidasa M., Muzny D.M., Nazareth L., Newsham I., Perales L., Pu L.L., Qu C., Ramia M., Reid J.G., Rollmann S.M., Rozas J., Saada N., Turlapati L., Worley K.C., Wu Y.Q., Yamamoto A., Zhu Y., Bergman C.M., Thornton K.R., Mittelman D., Gibbs R.A. The Drosophila melanogaster genetic reference panel. Nature. 2012; 482:173-178. DOI 10.1038/nature10811.

14. Mair W., Goymer P., Pletcher S.D., Partridge L. Demography of dietary restriction and death in Drosophila. Science. 2003;301:1731-1733. DOI 10.1126/science.1086016.

15. Markov A.V., Naimark E.B., Yakovleva E.U. Temporal scaling of age-dependent mortality: dynamics of aging in Caenorhabditis el-egans is easy to speed up or slow down, but its overall trajectory is stable. Biochemistry (Moscow). 2016;81:906-911. DOI 10.1134/S0006297916080125.

16. Missov T.I., Lenart A., Nemeth L., Canudas-Romo V., Vaupel J.W. The Gompertz force of mortality in terms of the modal age at death. Demographic Res. 2015;32:1031-1048. DOI 10.4054/DemRes.2015.32.36.

17. Moore D.F. Applied Survival Analysis Using R. Springer International Publishing, 2016.

18. Pan H., Finkel T. Key proteins and pathways that regulate lifespan. J. Biol. Chem. 2017;292:6452-6460. DOI 10.1074/jbc.R116.771915.

19. Proshkina E.N., Shaposhnikov M.V., Sadritdinova A.F., Kudryavtseva A.V., Moskalev A.A. Basic mechanisms of longevity: A case study of Drosophila pro-longevity genes. Ageing Res. Rev. 2015;24: 218-231. DOI 10.1016/j.arr.2015.08.005.

20. Rigby R.A., Stasinopoulos D.M. Generalized additive models for location, scale and shape. J. Royal Statistical Society: Series C (Applied Statistics). 2005;54:507-554. DOI 10.1111/j.1467-9876.2005.00510.x.

21. Rogina B. INDY-A New link to metabolic regulation in animals and humans. Front. Genet. 2017;8:66. DOI 10.3389/fgene.2017.00066.

22. Shaw R.F., Bercaw B.L. Temperature and life-span in poikilothermous animals. Nature. 1962;196:454-457. DOI 10.1038/196454a0.

23. Speakman J.R. Body size, energy metabolism and lifespan. J. Exp. Biol. 2005;208:1717-1730. DOI 10.1242/jeb.01556.

24. Stasinopoulos D.M., Rigby R.A. Generalized additive models for location scale and shape (GAMLSS). J. Stat. Softw. 2007;23:46. DOI 10.18637/jss.v023.i07.

25. Stroustrup N., Anthony W.E., Nash Z.M., Gowda V., Gomez A., Lo-pez-Moyado I.F., Apfeld J., Fontana W. The temporal scaling of Caenorhabditis elegans ageing. Nature. 2016;530:103-107. DOI 10.1038/nature16550.

26. Tacutu R., Craig T., Budovsky A., Wuttke D., Lehmann G., Tara-nukha D., Costa J., Fraifeld V.E., de Magalhaes J.P. Human ageing genomic resources: integrated databases and tools for the biology and genetics of ageing. Nucleic Acids Res. 2013;41:D1027-D1033. DOI 10.1093/nar/gks1155.

27. Therneau T.M., Grambsch P.M. Modeling Survival Data: Extending the Cox Model. N. Y.: Springer-Verlag, 2000.

28. Van Raamsdonk J.M. Mechanisms underlying longevity: A genetic switch model of aging. Exp. Gerontol. 2017. Ahead of print. DOI 10.1016/j.exger.2017.08.005.

29. Vermeij W.P., Dolle M.E., Reiling E., Jaarsma D., Payan-Gomez C., Bombardieri C.R., Wu H., Roks A.J., Botter S.M., van der Eer-den B.C., Youssef S.A., Kuiper R.V., Nagarajah B., van Oos-trom C.T., Brandt R.M., Barnhoorn S., Imholz S., Pennings J.L., de Bruin A., Gyenis A., Pothof J., Vijg J., van Steeg H., Hoeij-makers J.H. Restricted diet delays accelerated ageing and genomic stress in DNA-repair-deficient mice. Nature. 2016;537:427-431. DOI 10.1038/nature19329.

30. Zane L., Sharma V., Misteli T. Common features of chromatin in aging and cancer: cause or coincidence? Trends Cell Biol. 2014;24:686-694. DOI 10.1016/j.tcb.2014.07.001.


Дополнительные файлы

Просмотров: 96

Обратные ссылки

  • Обратные ссылки не определены.


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2500-0462 (Print)
ISSN 2500-3259 (Online)