突变－当 DNA 复制出错
假如没有突变，生命将缺乏变化，不可能由简单的单细胞结构，演化成如此复杂的人类。某些突变能带来优势，对生存有利，例如高海拔缺氧环境的适应力；然而，突变却也会造成遗传性疾病、让人得到癌症。还有许多突变，既不有利，也不有害，就是个没有存在感的遗传变异（最适合作为追溯遗传史的“祖源分析”材料）。
绝大部分生物以 DNA 为遗传材料，假如 DNA 复制时产生错误（RNA 病毒亦同），制造出与本来不同的核苷酸，例如把 A 做错成 G，而修复机制又没能成功修理，那么和原本不同的序列就会保留下来，成为基因组中新的变异。
了解突变发生的机率，也就是突变率（mutation rate）相当重要。知晓突变率能有很多用途，像是探讨不同生物间的亲缘关系，了解如兹卡病毒之类传染病的传播历程；癌细胞更是以突变闻名，知道突变率，才能追踪癌症的演化，评估治疗方案。
在过去，想计算少数基因的突变率还能办到，但是延伸到整个基因组并不容易。基因组很大，突变率就算再高，突变总数也一定是九牛一毛，占整体的比例很低。不过随着 DNA 定序技术突飞猛进，如今即使定序几十个基因组，也不是太费力气。科技进步使得遗传学家，能够深入探讨有关突变率的问题。
今年三月底举行的“Mutation Rate Evolution Meeting”，请到多位研究突变率的学者与会；Science 新闻特别报导了这场研讨盛会。
延伸阅读：《未来人类：人类将演化到哪里去？》－认识演化法则，思考我们的将来遗传多样性愈大，突变率愈低
比较亲代与子代基因组之间的差异，能够得知突变率。归功 DNA 定序技术的发达，遗传学家算出约 40 种生物的突变率，而且取样全面，包括单细胞的原核生物、单细胞真核生物，以及各式多细胞生物，特别是人类的猿猴近亲们。
不同生物的突变率藏着什么玄机？若是再加上“有效族群量（effective population size ）”这个数据，将能看出非常有趣的趋势：有效族群量愈小，突变率愈大，两者呈现反比关系。
有效族群量，意思是一种生物中，参与生殖的个体总数；假如遗传多样性愈高，估计的有效族群量就会愈大。有效族群量未必和当下的个体数目成正比，最知名的案例就是人类；人类祖先演化史上一直人口不丰，还经历过瓶颈，损失大把多样性，使得尽管如今超过 70 亿人口，却仍没有累积多少遗传差异，有效族群量估计值只有一万人左右。
人类的几种灵长类亲戚，突变率都差不多，是已知生物中最高的。牠们的有效族群量也都很小，黑猩猩、非洲绿猴稍微低于人类，红毛猩猩、大猩猩则是稍高。相比之下，蜜蜂的有效族群量更大（16 万），突变率明显比人类低；黄果蝇与老鼠 80 多万，突变率又更低一些。
至于单细胞生物们，不论是原核的大肠杆菌，或是真核的草履虫，有效族群量通通超过 5 亿，是所有生物中最高的一群；而它们的突变率，也处于各种生物中最低的极端。Kelley Harris 博士表示，假如人类细胞修复 DNA 的能力如草履虫强大，将不会有机会罹患癌症。
人类突变率为什么这么高？
演化名家 Michael Lynch 提出“漂变障碍假说（drift barrier hypothesis）”，解释突变率与有效族群量为何呈现反比。生物演化时，若 DNA 序列随机变化称作遗传漂变，相对于天择是非随机的，一个变异若是有利，频率就会增加，反之亦然。在较大的族群中，天择作用的力量较强；而较小的族群内，漂变会增加影响力。
新突变诞生后，有害的机率大于有益，因此天择理论上倾向降低突变率。然而人类由于演化史大部分时间中，算是人口不多的小族群，因此漂变比天择更有影响力；换句话说，天择扫除有害突变的效果不是太好。所以灵长类突变率高的原因，是牠们的族群太小，导致漂变影响力太大，使得天择无法有效降低突变率（例如优化 DNA 损伤修理基因的能力）。
突变也可能受到外在环境影响。另一有趣的发现是，在欧洲新石器时代早期，农夫基因组中由 C 变 T 的突变，远超过采集狩猎族群。Kelley Harris 猜测是由于农夫营养不良，造成基因缺陷，使得 C 变 T 这一类突变增加所致。若是推论正确，意谓环境会影响突变率。
漂变障碍假说很有意思，营养匮乏影响突变率听来也很合理，随着基因体学进展，未来更多研究将能阐明这些论点是否正确。当我们更了解遗传奥秘，实在的应用将随之而来，总是如此。
文 / 寒波
延伸阅读：让基因检测更正确 从非洲探索失落的遗传多样性参考文献：
1. Mutation Rate Evolution Meeting 2018. http://spfeiferlab.org/meeting/
2. Why microbes are better than people at keeping DNA mutations at bay
http://www.sciencemag.org/news/2018/04/why-microbes-are-better-people-keeping-dna-mutations-bay
3. Sung, W., Ackerman, M. S., Miller, S. F., Doak, T. G., & Lynch, M. (2012). Drift-barrier hypothesis and mutation-rate evolution. Proceedings of the National Academy of Sciences, 109(45), 18488-18492.
4. Sniegowski, P., & Raynes, Y. (2013). Mutation rates: how low can you go?. Current biology, 23(4), R147-R149.
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