Universität zu Köln

Adaptive Evolution in Linked Genomes

Schiffels, Stephan (2011) Adaptive Evolution in Linked Genomes. PhD thesis, Universität zu Köln.

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    Abstract

    Adaptive evolution is governed by various forces: Mutations occur randomly in the genome and generate variability in the individuals’reproductive success; natural selection shifts this variability in the population towards individuals with high fitness; genetic drift introduces random fluctuations in the number of offspring of an individual and affects weakly selected or neutral mutations. On top of these, genetic linkage can be an important evolutionary force. Linkage generates interference interactions, by which simultaneously occurring mutations affect each other’s chance of fixation. Here, we develop a comprehensive model of adaptive evolution in linked genomes, which integrates interference interactions between multiple beneficial and deleterious mutations into a unified framework. By an approximate analytical solution, we predict the fixation rates of these mutations, as well as the probabilities of beneficial and deleterious alleles at fixed genomic sites. We find that interference interactions generate a regime of emergent neutrality: all genomic sites with selection coefficients smaller in magnitude than a characteristic threshold have nearly random fixed alleles, and both beneficial and deleterious mutations at these sites have nearly neutral fixation rates. We show that this dynamics limits not only the speed of adaptation, but also a population’s degree of adaptation in its current environment. We apply the model to different scenarios: stationary adaptation in a time-dependent environment, and approach to equilibrium in a fixed environment. In both cases, the analytical predictions are in good agreement with numerical simulations. Our results suggest that interference can severely compromise biological functions in an adapting population, which sets viability limits on adaptive evolution under linkage. We furthermore develop a likelihood-based inference method for genomic data, which explicitly takes into account genetic linkage. Tests with simulated datasets show that our method correctly predicts the amount of positive selection in linked sequence. In contrast, many existing tests falsely interpret traces from linkage as spurious positive selection. We apply our method to fruit fly genome data (Drosophila melanogaster), and find that a substantial fraction of sequence differences between two related fly species is in fact caused by linkage instead of natural selection.

    Item Type: Thesis (PhD thesis)
    Translated abstract:
    AbstractLanguage
    Adaptive Evolution wird von verschiedenen Kräften beherrscht: Mutationen entstehen zufällig im Genom und erzeugen Unterschiede im reproduktiven Erfolg einzelner Individuen; natürliche Selektion verschiebt diese Variabilität zugunsten von Individuen mit hoher Fitness; Gendrift erzeugt Zufallsfluktuationen in der Zahl der Nachkommen und beeinflusst vor allem Mutationen mit schwachem Fitness-Effekt. Darüber hinaus stellt Genkopplung eine wichtige evolutionäre Kraft dar. Genkopplung erzeugt Interferenzen und Wechselwirkungen, durch die gleichzeitig entstehende Mutationen sich gegenseitig beeinflussen. In dieser Arbeit entwickeln wir ein umfassendes Modell für adaptive Evolution, welches Wechselwirkungen durch Genkopplung zwischen vorteilhaften und schädlichen Mutationen in einem einheitlichen System zusammenfasst. Unsere näherungsweise analytische Lösung beschreibt sowohl die Fixationsraten solcher Mutationen, als auch das Verhältnis zwischen vorteilhaften und schädlichen Allelen in der Sequenz. Unser Ergebnis zeigt, dass Wechselwirkungen durch Genkopplung ein Regime effektiver Neutralität erzeugen: Gene mit einem Fitness-Effekt, der kleiner ist als ein charakteristischer Wert, haben zufällig fixierte Allele, und sowohl vorteilhafte als auch schädliche Mutationen in diesen Regionen haben nahezu neutrale Fixationsraten. Diese Dynamik begrenzt nicht nur die Geschwindigkeit adaptiver Prozesse, sondern auch die Anpassung einer Population an ihre Umgebung. Wir wenden unser Modell auf zwei verschiedene Szenarien an: stationäre Adaptation in einer zeitabhängigen Umgebung, und Anpassung an eine konstante Umgebung. In beiden Fällen stimmen unsere analytischen Vorhersagen gut mit Simulationen überein. Unser Ergebnis zeigt, dass Genkopplung biologische Funktionen einer adaptierenden Population beeinträchtigen kann, wodurch natürlicher Anpassungsfähigkeit Grenzen gesetzt sind. Darüber hinaus entwickeln wir ein probabilistisches Modell, mit welchem Genom-Daten analysiert werden können, und welches Genkopplung explizit berücksichtigt. Tests anhand simulierter Daten zeigen, dass unsere Methode das Maß an positiver Selektion einer gekoppelten Sequenz korrekt vorhersagt. Im Gegensatz dazu interpretieren bisherige Methoden Genkopplungs-Effekte fälschlicherweise als positive Selektion. Wir wenden unsere Methode auf Genom-Daten der Spezies Drosophila melanogaster an und zeigen, dass ein substantieller Anteil der Sequenzunterschiede zweier Fliegen-Arten nicht auf natürliche Selektion, sondern auf Genkopplung zurückzuführen ist.German
    Creators:
    CreatorsEmail
    Schiffels, Stephanstephan.schiffels@mac.com
    URN: urn:nbn:de:hbz:38-47958
    Subjects: Physics
    Life sciences
    Uncontrolled Keywords:
    KeywordsLanguage
    Molecular Evolution, Adaptation, Linkage, RecombinationEnglish
    Faculty: Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
    Divisions: Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät > Institut für Theoretische Physik
    Language: English
    Date: 05 December 2011
    Date Type: Publication
    Date of oral exam: 27 January 2012
    Full Text Status: Public
    Date Deposited: 30 Jul 2012 16:31:46
    Referee
    NameAcademic Title
    Lässig, MichaelProf. Dr.
    URI: http://kups.ub.uni-koeln.de/id/eprint/4795

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