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Genetica di popolazioni 8

Genetica di popolazioni 8: Mantenimento dei polimorfismi

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Page 1: Genetica di popolazioni 8: Mantenimento dei polimorfismi

Genetica di popolazioni 8

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Mantenimento dei polimorfismi

1. Il modello di Fisher e lo shifting balance di Wright

2. La teoria neutrale di Kimura

3. Verifica di alcune previsioni della teoria neutrale

Page 3: Genetica di popolazioni 8: Mantenimento dei polimorfismi

Fisher: mutazione e selezione

tempo

p

1.0

t0

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Fisher: mutazione e selezione

C’è troppo polimorfismo perché un modello di questo tipo possa avere un valore generale

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Loci diversi mostrano diversi livelli di polimorfismo

S = n di siti polimorficiπ = diversità nucleotidica media fra coppie di individui

Da Tishkoff e Verrelli 2003

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Ma dimostrare che si tratta dell’effetto della selezione è difficile

Strong evidence for the adaptive status of a trait would require the following: (1)evidence of differential fertility or mortality dependent on a particular genetic difference, (2)evidence from in vitro or in vivo studies of functional differences between genotypes that affect reproductive success, and (3)evidence of geographic concordance between the distribution of a genetic trait and some environmental factor that could be a selective force.

As a consequence of these demands for evidence, G.A. Harrison (1988) pointed out that evidence for polymorphisms being maintained [in humans] by selection is largely nonexistent." He observed that our strongest evidence of selection and genetic adaptation involves the polymorphisms at G6PD, at b-globin, and at the Duffy blood group, most likely maintained due to the selective pressures from falciparum malaria and vivax malaria.

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Paesaggi adattativi

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Il paesaggio adattativo di Wright

fitness

Y

X

massimo locale

massimo assoluto

picchi adattativi

Un sistema gravitazionale i cui oggetti (popolazioni) sono attratti dai picchi e vanno verso l’alto

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Teoria dello shifting balance di Wright

Fase 1. Deriva genetica

Fase 2. Selezione di massa (selezione vera e propria)

Fase 3. Selezione fra demi (flusso genico)

Epistasi

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Evoluzione nel paesaggio adattativo

fitness

Y

X

Problema: stima di Ne

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Programma 3

1. Il modello di Fisher e lo shifting balance di Wright

2. La teoria neutrale di Kimura

3. Verifica di alcune previsioni della teoria neutrale

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Il paesaggio adattativo neutrale

fitness

Y

X

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Teoria neutrale e selezione

Non è vero che la teoria neutrale non considera la selezione.Selezione purificatrice: s=0 oppure s=1 (ω=1 oppure ω=0)

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Un ruolo marginale della selezione?1. Frequenze alleliche in un branzino, Morone saxatilis

(Bielawski & Pumo 1997)

Marcatore 1 2 4 5

OPC-2*120 0.11 0.69 0.77 0.29

OPK-1*465 0.96 1.00 0.00 1.00

OPK-2*380 0.31 0.46 0.60 0.46

OPK-19*525 0.18 0.27 0.55 0.61

OPK-20**230 0.41 0.42 0.04 0.07

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2. Tasso evolutivo in regioni diverse della proinsulina di maiale

B C A

Tasso evolutivo:0.4 X 10-9/aa/anno

2.4 X 10-9/aa/anno

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3. Globina alfa

Sostituzioni e tempi di divergenza rispetto all’uomo

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L’orologio molecolare secondo

Kimura:10-9 sostituzioni per

sito aa per anno

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Presupposti empirici della teoria neutrale

• La variabilità genetica è maggiore di quanto si pensasse• Il tasso di sostituzioni amminoacidiche per anno è uniforme

nella stessa specie in proteine diverse• Il numero di sostituzioni nella stessa proteina di due specie è

correlato al loro tempo evolutivo di separazione (orologio molecolare: Zuckerkandl & Pauling 1965)

Evoluzione: mutazione neutrale + deriva casuale

Problema di ogni modello basato sulla deriva: Stima di Ne.

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2. Deriva casuale

Probabilità di fissazione: PF = qR, PF = qB

PF (nuovo allele) = 1/2N

qR qB

Tasso di mutazione = μ per sito per anno

Probabilità di mutazione = PM = μ X 2N

1. Mutazione neutrale

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Tasso evolutivoTasso evolutivo = TE = probabilità di fissazione di un mutante

TE dipende dall’effetto congiunto di due processi indipendenti, mutazione neutrale e deriva casuale

PF (nuovo allele) = 1/2N PM = 2Nμ

TE = PM x PF = 2Nμ / 2N = μ

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Se il tasso evolutivo è = μ

Orologio molecolare:•Se il tasso di mutazione è 10-6 per locus per anno, il tempo medio fra due sostituzioni alleliche a quel locus sarà 106 anni.•Se il tasso di mutazione è 10-9 per sito per anno, il tempo medio fra due sostituzioni amminoacidiche a quel sito sarà 109 anni.

Tempo medio fra due sostituzioni = 1/TE = 1/ μ

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Considerando l’intervallo fra fissazioni non c’è bisogno di conoscere Ne

da Maynard-Smith 1989

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Alberi filogenetici

1. Una matrice di distanze; 2. Un metodo di costruzione

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Metodi per costruire alberi filogenetici

Rooted Unrooted

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Metodi per costruire alberi filogenetici

UPGMANeighbor joiningMassima parsimoniaMassima likelihood…

NetworkNeighbor joiningUPGMA Massima parsimonia…

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UPGMA: Unweighted Pair-Group Method with Arithmetic Mean

A B C D

A 0

B dAB 0

C dAC dBC 0

D dAD dBD dCD 0

1. A ogni passaggio, le due OTU più vicine sono raggruppate;2. Si ricalcola la matrice di distanze sostituendo alle righe/colonne

delle due OTU raggruppate la loro media.

A BC D

A 0

BC dA(BC) 0

D dAD D(BC)D 0

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SAHN (UPGMA)

Taxon 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

A 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0

B 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0

C 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1

D 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1

E 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1

Dataset

Matrice di dissimilaritàSAHN: Sequential Agglomerative Hierarchical and Nested clustering methods

UPGMA: Unweighte Pair-Group Method, Arithmetic averaging

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Taxon 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

A 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0

B 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0

C 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1

D 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1

E 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1

Matrice di dissimilarità %

A 0

B 0.20 0

C - - 0

D - - - 0

E - - - 0.40 0

A B C D E

SAHN (UPGMA)

Page 29: Genetica di popolazioni 8: Mantenimento dei polimorfismi

SAHN (UPGMA)

Taxon 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

A 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0

B 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0

C 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1

D 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1

E 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1

Matrice di dissimilarità %

A 0

B 0.20 0

C 0.55 0.65 0

D 0.60 0.25 0.50 0

E 0.90 0.80 0.55 0.40 0

A B C D E

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SAHN (UPGMA)

Clustering Algorithm

C DE

A

B

0.10.7 0.50.6 0.30.4 0.2

(AB) C = =AC+BC

2

0.55+0.65

2= = 0.60

0

AB 0

C 0.60 0

D 0.43 0.50 0

E 0.85 0.55 0.40 0

AB C D E

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C

A

B

0.10.7 0.50.6 0.30.4 0.2 0

D

E

SAHN (UPGMA)

AB 0

C 0.43 0

DE 0.64 0.53 0

AB C DE

AB 0

C 0.60 0

D 0.43 0.50 0

E 0.85 0.55 0.40 0

AB C D E

Page 32: Genetica di popolazioni 8: Mantenimento dei polimorfismi

SAHN (UPGMA)

A

B

0.10.7 0.50.6 0.30.4 0.2 0

D

E

C

AB 0

C 0.43 0

DE 0.64 0.53 0

AB C DE

AB 0

CDE 0.59 0

AB CDE

Page 33: Genetica di popolazioni 8: Mantenimento dei polimorfismi

SAHN (UPGMA)

A

B

0.10.7 0.50.6 0.30.4 0.2 0

D

E

C

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internal atrialtwo

temporal pedicillate

Taxon amnion legs scales blood nostrils septum fenestrations hemipenes gizzard teeth feathers wings vertebraeperch no no yes cold no no no no no no no no yescoelocanth no no yes cold yes yes no no no no no no yessalamander no yes no cold yes yes no no no yes no no yesfrog no yes no cold yes yes no no no yes no no yesturtle yes yes yes cold yes yes no no no no no no yeshuman yes yes no warm yes yes no no no no no no yesgecko yes yes yes cold yes yes yes yes no no no no yessnake yes no yes cold yes yes yes yes no no no no yesalligator yes yes yes cold yes yes yes no yes no no no yesbudgy yes yes no warm yes yes yes no yes no yes yes yes

SAHN (UPGMA)

Page 35: Genetica di popolazioni 8: Mantenimento dei polimorfismi

Percent %

matrix

SAHN (UPGMA)

SimilaritySimilarity

Page 36: Genetica di popolazioni 8: Mantenimento dei polimorfismi

perchcoelacanthturtlehumangeckosnakealligatorbudgy

salamander

frog

SAHN (UPGMA)

Page 37: Genetica di popolazioni 8: Mantenimento dei polimorfismi

SAHN (UPGMA)

ties

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N di sostituzioni a coppie

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Albero dei viventi, costruito sulla base dell’RNA ribosomale 16S

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Alberi e orologio molecolare

a: TTATCAAGCCAAT b: TTATCAGGCCAAT1

c: TTATGAGGCCATT

3 2

a b cN di sostituzioni

1

2

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Alberi e orologio molecolare

a: TTATCAAGCCAAT b: TTATCAGGCCAAT1

c: TTATGAGGCCATT

3 2

a b cN di anni

9.000.000

18.000.000

Page 42: Genetica di popolazioni 8: Mantenimento dei polimorfismi

E la selezione?

μ = L μ’ f

tasso di mutazioneper un locus

lunghezza in bp

tasso di mutazione per sito

frazione di siti a cui lamutazione è neutrale

f = 1 per cambiamenti sinoniminegli introni (?)negli pseudogeninelle regioni intrageniche

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Vantaggi e limiti dell’orologio molecolare

1. Se le macromolecole si evolvono a tasso costante si possono utilizzare per datare eventi di speciazione

2. Fornisce un’ipotesi nulla sotto cui confrontare geni diversi nella stessa specie e geni omologhi in specie diverse

3. I tempi di divergenza si riferiscono a mutazioni fissate; non è chiaro fino a che punto le stime siano accurate se si trattano siti polimorfici come se non lo fossero

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Programma 3

1. Il modello di Fisher e lo shifting balance di Wright

2. La teoria neutrale di Kimura

3. Verifica di alcune previsioni della teoria neutrale

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Tutto comincia da qui

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Per saggiare le previsioni della teoria neutrale

Ci interessa la lunghezza dei segmenti verdi, ma in genere possiamo misurare solo quello arancione

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H0 H1

O O O

AA

AB

BB

Per discriminare fra l’ipotesi neutrale H0 e l’ipotesi alternativa H1 ci manca un dato

Page 48: Genetica di popolazioni 8: Mantenimento dei polimorfismi

H0 H1

O O O

AA

AB

BB

xA= kAC + kAB – kBC xB= kBC + kAB – kAC d= kAC- kBC

2 2H0: d =0 H1: d ≠ 0

A

B

OC

xA

xBoutgroup

xC

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Il test del tasso relativo:ratto e topoSe d > 1.96 V(d), P<0.05

r=ratto, t=topo, cu= coniglio o uomo

Page 50: Genetica di popolazioni 8: Mantenimento dei polimorfismi

Il test del tasso relativo: uomo e primatiSe d > 1.96 V(d), P<0.05

Page 51: Genetica di popolazioni 8: Mantenimento dei polimorfismi

Riassumendo

• Il tasso di sostituzione varia fra loci nello stesso gruppo tassonomico e fra gruppi tassonomici per gli stessi loci

• Il tasso evolutivo è uguale (local clock) in certi gruppi di organismi ma non in altri, per certi geni ma non per altri

E quindi?

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Problemi irrisolti fra Fisher e Wright

Wade e Goodnight 1998

Page 53: Genetica di popolazioni 8: Mantenimento dei polimorfismi

Anche Fisher e Wright hanno i loro guai

Wade e Goodnight 1998

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Sintesi

• Nel modello di Fisher il polimorfismo è l’eccezione e rappresenta uno stadio transitorio nel processo di adattamento

• Nel modello di Wright il polimorfismo è la regola e riflette l’interazione fra selezione, deriva e flusso genico

• Nel modello di Kimura il polimorfismo è la regola e riflette l’equilibrio fra mutazione e deriva sotto selezione purificatrice

• Qual è quello buono? Dipende

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Prudic K.L., Jeon, C., Cao, H., & Monteiro, A. (2011) Developmental Plasticity in Sexual Roles of Butterfly Species Drives Mutual Sexual Ornamentation. Science. 331:73-75

Cold weather causes female butterflies to act like males.(Byciclus aninana)