GLOSARIO FIJACIÓN: el proceso por el cual, tanto deriva o selección, una nueva mutación aumenta su frecuencia hasta reemplazar a las demás variantes,

Transcripción

1 GLOSARIO FIJACIÓN: el proceso por el cual, tanto deriva o selección, una nueva mutación aumenta su frecuencia hasta reemplazar a las demás variantes, alcanzando una frecuencia de 1 RELOJ MOLECULAR: cuando graficamos la acumulación de diferencias genéticas entre dos organismos en función del tiempo desde que compartieron su último ancestro común (estimado a partir del registro fósil), se observa una acumulación lineal de cambio genético a nivel de las secuencias de ADN o de aminoácidos. EVOLUCIÓN MOLECULAR: cambio en las moléculas de la vida a lo largo de las generaciones. La EM estudia los patrones y procesos de cambio que resultan en secuencias distintas. MUTACIÓN: Cambio heredable en el material genético que implica sustituciones de bases, inserciones, deleciones y reordenamientos. TEORÍA NEUTRALISTA: teoría de la evolución molecular por derivamutación que propone que la variación molecular es equivalente en función, de manera que su destino es gobernado por la deriva. SELECCIÓN POSITIVA: es el proceso por el cual nuevas mutaciones o variantes preexistentes ante un cambio ambiental que son ventajosas pueden incrementar su frecuencia hasta alcanzar la fijación. SELECCIÓN PURIFICADORA: selección contra variantes perjudiciales. Normalmente, este tipo de SN se debe a restricciones para mantener, típicamente, funciones esenciales

2 P(n)=[(2n)!/ i! (2Ni)!] (m(1+s)/nw )i [1( m(1+s)/nw)2ni] Heq = 4N / (4N + 1) K = 2N x (1/2N) = Evolución Molecular y Teoría Neutralista Ns << 1 T = 4Ne Θ = 4Nμ Ns >> 1 P = 1/2N P = (1e2s)/(1e2Ns)

3 Evolución Molecular Es el cambio de las moléculas de la vida a lo largo del tiempo por el interjuego entre la mutación y la fijación. Mutaciones y Fijación 1) Deletéreas (Selección negativa) 2) Neutras (deriva génica) 3) Ventajosas (selección positiva)

4 Principales ejes temáticos Qué es Evolución Molecular? Qué pretende explicar la Teoría Neutralista? Cuáles son los mecanismos evolutivos que gobiernan la evolución a nivel molecular? Cuál es la utilidad de la TN? Por qué se la considera la gran hipótesis nula de la evolución? De qué manera se pone a prueba si los datos ajustan a las predicciones de la TN?

5 Escuela Clásica Estructura genética de las Poblaciones Escuela Equilibrada A 1 B 2 C 3 D 2 E Selección purificadora A 2 B 3 C 4 D 2 E 5 Selección equilibradora

6 En los 60 y 70 se produjeron muchos estudios cuyo objetivo era medir la variabilidad en poblaciones naturales. Los estudios de los polimorfismos aloenzimáticos mostraron que las poblaciones son en general muy variables Inclinando la balanza a favor de la escuela equilibrada

7 Motoo Kimura The Neutral Theory of Molecular Evolution (1983)

8 Orígenes de la Teoría Neutralista Si la variabilidad se mantiene selectivamente por ventaja del heterocigota H = 2 p e q e = 2s 1 s 2 / (s 1 + s 2 ) 2 carga genética L = 1 w w = 1 (s 1 s 2 / s 1 +s 2 ) entonces L = s 1 s 2 / s 1 +s 2 Si s 1 = s 2 = 0,1: w = 1 0,05 H = 0,5 W = 0,95 Si el número de loci heteróticos es aproximadamente 3000 la carga génica es imposible de soportar

9 Una tasa de evolución molecular constante Hay un recambio (reemplazo o sustitución) regular (a tasa constante) de variantes a lo largo del tiempo.

10 Neutralismo vs Seleccionismo Según la TN hay tres tipos de mutaciones: 1)Perjudiciales 2)Neutras 3)Ventajosas

11 Teoría Neutralista vs seleccionista Ojo!!! La TN no postula que la morfología, la fisiología o el comportamiento evolucionaron por DG Reconoce que el papel principal de la SN es purgar las variantes deletéreas, Sostiene que la mayoría de las variantes que se fijan a nivel molecular lo hacen al azar Una consecuencia del modelo de evolución por el equilibrio derivamutación es

12 La SN no puede producir este patrón ya que el ambiente también debería estar cambiando a tasa constante la evolución morfológica no procede a tasa constante

13 Qué significa neutralidad selectiva? s = 0 Esta definición es muy estricta, mejor es una definición operacional: son mutaciones cuyo efecto sobre el fitness es tan parecido que su destino lo gobierna el azar siendo más generales s << 1/2N Si s = 0,001 las frecuencias variarán al azar si N < 500 Pero si N = 5000 predominará la selección natural

14 Algunas cuentitas Si en promedio una mutación tarda 4N generaciones en fijarse, en el interín aparecerán nuevas mutaciones. Si la tasa es 10 9 mutaciones por bp por generación, un gen de 1000 bp tendrá 10 6 mutaciones por gameta por generación En cada generación se producirán en una población de tamaño N = 1000: 10 6 (mut por gameta) x 2x10 3 (si el organismo es diploide) que en el curso de 4000 generaciones serán 8 mutaciones

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16 Tasa de Evolución Molecular

17 Tasa de evolución K = f x T = o

18 Tasa de evolución K = f x T = o Cuál es el significado de f? qué es un constraint? Mutaciones sinónimas, pseudogenes. Funcionalidad y secuencia de aminoácidos

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20 H = 4N 0 / 4N 0 +1 Sp 1 Sp 2 K = 0 t D = 2 0 t

21 Esto implica que El polimorfismo es una fase transitoria entre eventos de sustitución Ahora bien: Cuándo se produce una sustitución se pasa por fases de monomorfismo? Si indagamos a nivel de las secuencias de nucleótidos.. y volvemos a la figura

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23 Principios básicos para entender la TN Frecuencia inicial de una nueva mutación: 1/2N Probabilidad de Fijación de una mutación 1/2N Tiempo medio que tarda una mutación en fijarse 4N (en organismos diploides) En el equilibrio la heterocigosidad es proporcional a 4N Tasa de evolución neutra K = f Divergencia entre secuencias d = 2 o t Probabilidad de Fijación de una mutación ventajosa P = 2s Tasa de sustitución adaptativa K = 4N s

24 En resumen qué tenemos hasta acá Kimura propuso que la SN juega un papel menor en el mantenimiento de la variabilidad y en la divergencia interespecífica a nivel molecular. En otras palabras, la mayoría de las mutaciones que se han fijado a nivel molecular durante la divergencia de dos especies son neutras o casi neutras Los genotipos tienen fitness casi igual Alelos neutros no significa que no tienen función sino que la cumplen casi con la misma eficacia (recordar s << 1/2N) La evolución de las variantes moleculares polimórficas y las que se fijan a nivel molecular está gobernada por la DG

25 How to attack neodarwinism and still end up in evolution textbooks The neutralist selectionist controversy a review by Gert Korthof 1 Jan 1999 (updated 17 Sep 2007) The neutral theory of molecular evolution Motoo Kimura " Looking back, I think that it is a curious human nature, that if a certain doctrine is constantly being spoken of favorably by the majority, endorsed by top authorities in their books and taught in classes, then a belief is gradually built up in one's mind, eventually becoming the guiding principle and the basis of value judgement. At any rate, this was the time when the panselectionist or 'neodarwinian' position was most secure in the history of biology: the heyday of the traditional 'synthetic theory' of evolution." (p22).

26 Problemas con la TN La mayor influencia del tiempo generacional sobre la evolución no sinónima que sobre la sinónima El reloj molecular no parece ser suficientemente constante Los niveles de heterocigosidad son similares entre especies (a pesar de las notables diferencias en N) y demasiado bajos en especies con N grande Los niveles de polimorfismo y las tasas de evolución no muestran la relación predicha

27 La tasa de evolución molecular debería variar entre especies en función del número de generaciones y no del tiempo. En un dado t deberían acumularse más sustituciones en una especie con tiempo generacional corto que en una con t más largo. La evidencia apunta en la dirección opuesta, algunas proteínas evolucionan conforme a un reloj en fc del tiempo, independientemente del tiempo generacional

28 Tomoko Ohta y Motoo Kimura demostraron que la probabilidad de fijación de una nueva variante depende de Ne y s. Si 2N e s es muy cercano a 0, porque Ne o s son chicos la probabilidad de fijación es cercana a la de una variante neutra 2Ns 1 o si s 1/2N El comportamiento de la variante es igual al de una variante neutra

29 Teoría Neutralista A pesar de los problemas mencionados, la TN se ha transformado en la gran hipótesis nula de la Evolución

30 Poniendo a prueba la teoría Qué pasa con la heterocigosidad? En el equilibrio H = 4N o /4N o +1 = H = / + 1

31 Una manera de poner a prueba la TN es investigar si existe correlación entre el Ne y la heterocigosidad Por ejemplo: los loci del cromosoma X y los del Y tienen diferente Ne, entre sí y respecto de los autosomas

32 Heterocigosis para 5264 loci microsatélites autosómicos y del X en el hombre Cromosoma N o de Loci H 22 Autosomas X ,70 0,65 La expectativa es que H X /H A = 0,75

33 Poniendo a prueba la Teoría Neutralista I. La prueba K A / K S = f A T / f S T Genes mayores de histocompatibilidad (MHC) en mamíferos. Hughes y Nei compararon las tasas de sustitución silenciosa vs la de sustituciones de reemplazo. La TN sostiene que en general que las tasas de sustitución silenciosas deberían ser mayores que las de reemplazo, lo cual es en general cierto. Pero esto no ocurre en los genes MHC, en particular en los sitios que codifican los aac correspondientes al sitio de reconocimiento antigénico.

34 II. Prueba de McDonald y Kreitman. Alcohol dehidrogenasa en moscas de la fruta. La tasa de evolución neutra y el polimorfismo en sitios no sinónimos se espera que sean menores que en sitios sinónimos. La expectativa es que en un gen determinado la relación cambios no sinónimos/sinónimos debería ser constante. Los autores hallaron que el 29% de las diferencias fijadas entre especies eran de reemplazo, pero solamente el 5% de los polimorfismos eran del mismo tipo. POLIMORFISMO SUSTITUCIONES Reemplazo 2 7 Sinónima % Reemplazo 4,5 29,2

35 La evolución de las secuencias de ADN y la teoría de la coalescencia

36 1. WrightFisher (WF) model Las bases de la genética de poblaciones clásica R.A. Fisher La teoría que vamos a estudiar se basa en el modelo de WrightFisher que considera >>> S. Wright

37 1. Modelo de WrightFisher (WF) Modelo de WrightFisher (WF) La evolución de un locus neutral en una población de tamaño constante, con apareamiento al azar, y generaciones discretas. En cada generación t cada individuo tiene un número aleatorio de descendientes (mayor o igual a 0) en la generación t+1. Cada descendiente es: idéntico al parental con probabilidad 1μ; o portador de una mutación

38 1. WrightFisher (WF) model generation 0 generation 1 generation 2 generation 3 Time generation 4 generation 5 generation 6

39 2. Genealogies and the tree of life

40 2. Genealogies and the tree of life La Genealogía de una muestra actual Las siguientes diapositivas muestran como construir un árbol genealógico que relaciona a 22 individuos de una muestra tomada en la generación actual de una población, para un solo locus (e.g. del segmento norecombinante del cromosoma Y). Cada hijo tiene un solo padre, pero como cada padre puede tener más de un hijo, en la genealogía ocurren lo que se llama eventos de coalescencia. Estos cuales resultan en la reducción de ancestros. Eventualmente, queda un solo ancestro el Ancestro común Más Reciente (ACMR o MRCA).

41 2. Genealogies and the tree of life Imaginemos una población grande. Millones de individuos y generaciones!!! Present... Time... Past :. :.... :.

42 2. Genealogies and the tree of life De la población tomamos una muestra de 22 individuos y la seguimos. Present... Time... Past :. :.... :.

43 2. Genealogies and the tree of life Present 22 individuals 18 ancestors Time

44 2. Genealogies and the tree of life Present 22 individuals 18 ancestors 16 ancestors Time

45 2. Genealogies and the tree of life Present 22 individuals 18 ancestors 16 ancestors 14 ancestors Time

46 2. Genealogies and the tree of life Present 22 individuals 18 ancestors 16 ancestors 14 ancestors 12 ancestors Time

47 2. Genealogies and the tree of life Present 22 individuals 18 ancestors 16 ancestors 14 ancestors 12 ancestors 9 ancestors Time

48 2. Genealogies and the tree of life Present 22 individuals 18 ancestors 16 ancestors 14 ancestors 12 ancestors 9 ancestors 8 ancestors Time

49 2. Genealogies and the tree of life Present Time 22 individuals 18 ancestors 16 ancestors 14 ancestors 12 ancestors 9 ancestors 8 ancestors 8 ancestors

50 2. Genealogies and the tree of life Present Time 22 individuals 18 ancestors 16 ancestors 14 ancestors 12 ancestors 9 ancestors 8 ancestors 8 ancestors 7 ancestors

51 2. Genealogies and the tree of life Present Time 22 individuals 18 ancestors 16 ancestors 14 ancestors 12 ancestors 9 ancestors 8 ancestors 8 ancestors 7 ancestors 7 ancestors

52 2. Genealogies and the tree of life Present Time 22 individuals 18 ancestors 16 ancestors 14 ancestors 12 ancestors 9 ancestors 8 ancestors 8 ancestors 7 ancestors 7 ancestors 5 ancestors

53 2. Genealogies and the tree of life Present Time 22 individuals 18 ancestors 16 ancestors 14 ancestors 12 ancestors 9 ancestors 8 ancestors 8 ancestors 7 ancestors 7 ancestors 5 ancestors 5 ancestors

54 2. Genealogies and the tree of life Present Time 22 individuals 18 ancestors 16 ancestors 14 ancestors 12 ancestors 9 ancestors 8 ancestors 8 ancestors 7 ancestors 7 ancestors 5 ancestors 5 ancestors 3 ancestors

55 2. Genealogies and the tree of life Present Time 22 individuals 18 ancestors 16 ancestors 14 ancestors 12 ancestors 9 ancestors 8 ancestors 8 ancestors 7 ancestors 7 ancestors 5 ancestors 5 ancestors 3 ancestors 3 ancestors

56 2. Genealogies and the tree of life Present Time 22 individuals 18 ancestors 16 ancestors 14 ancestors 12 ancestors 9 ancestors 8 ancestors 8 ancestors 7 ancestors 7 ancestors 5 ancestors 5 ancestors 3 ancestors 3 ancestors 3 ancestors

57 2. Genealogies and the tree of life Present Time 22 individuals 18 ancestors 16 ancestors 14 ancestors 12 ancestors 9 ancestors 8 ancestors 8 ancestors 7 ancestors 7 ancestors 5 ancestors 5 ancestors 3 ancestors 3 ancestors 3 ancestors 2 ancestors

58 2. Genealogies and the tree of life Present Time 22 individuals 18 ancestors 16 ancestors 14 ancestors 12 ancestors 9 ancestors 8 ancestors 8 ancestors 7 ancestors 7 ancestors 5 ancestors 5 ancestors 3 ancestors 3 ancestors 3 ancestors 2 ancestors 2 ancestors

59 2. Genealogies and the tree of life Present Time 22 individuals 18 ancestors 16 ancestors 14 ancestors 12 ancestors 9 ancestors 8 ancestors 8 ancestors 7 ancestors 7 ancestors 5 ancestors 5 ancestors 3 ancestors 3 ancestors 3 ancestors 2 ancestors 2 ancestors 1 ancestor

60 2. Genealogies and the tree of life Present Time Se pueden simplificar mucho las cosas. Considerando solamente los ancestros de la muestra hasta el ACMR: el ARBOL GENEALOGICO de la muestra

61 2. Genealogies and the tree of life Present Time Ancestro común más reciente (ACMR)

62 2. Genealogies and the tree of life Tener un Ancestro Común es un proceso aleatorio. Así como que ocurra una Mutación Al comparar las secuencias de ADN de una muestra de individuos detectamos sitios polimórficos (segregantes) y no variables

63 Sequence polymorphism ANDERSON TTCTGGCCCTACCTTGACACACACCCACCTCCC GUI 1...C..T...C... GUI 2...C..T...C... GUI 3.C..AA...T.C.A.T...C.TG.T.C..T GUI 4...A.T.TC.TGC...TG...CT.. GUI 5 C..C...T.C...T...T.TT...C... GUI 6 C...G...T...T... GUI 7..TC...T.C...T.T...TT.G..C... GUI 8...A...C..C..GT...T...T GUI 9...CC..C...T... GUI 10...A...T.CC..T...T..T.C.TT GUI 11...C..T..G...C...

64 Si las mutaciones se mapean en la genealogía, pueden servir para dividirla en subgrupos (representados por colores diferentes)

65 2. Genealogies and the tree of life Present TCGAGGTATTAAC TCTAGGTATTAAC Time mutation Most recent common ancestor (MRCA)

66 2. Genealogies and the tree of life Present TCGAGGTATTAAC TCTAGGTATTAAC Time mutation Most recent common ancestor (MRCA)

67 2. Genealogies and the tree of life Present TCGAGGTATTAAC TCTAGGTATTAAC TCGAGGCATTAAC Time Most recent common ancestor (MRCA)

68 2. Genealogies and the tree of life Present TCGAGGTATTAAC TCTAGGTATTAAC TCGAGGCATTAAC Time Most recent common ancestor (MRCA)

69 2. Genealogies and the tree of life Present TCGAGGTATTAAC TCTAGGTATTAAC TCGAGGCATTAAC TCTAGGTGTTAAC Time Most recent common ancestor (MRCA)

70 2. Genealogies and the tree of life Present TCGAGGTATTAAC TCTAGGTATTAAC TCGAGGCATTAAC TCTAGGTGTTAAC Time Most recent common ancestor (MRCA)

71 2. Genealogies and the tree of life Present TCGAGGTATTAAC TCTAGGTATTAAC TCGAGGCATTAAC TCTAGGTGTTAAC TCGAGGTATTAGC Time Most recent common ancestor (MRCA)

72 2. Genealogies and the tree of life Present TCGAGGTATTAAC TCTAGGTATTAAC TCGAGGCATTAAC TCTAGGTGTTAAC TCGAGGTATTAGC Time Most recent common ancestor (MRCA)

73 2. Genealogies and the tree of life Present Time TCGAGGTATTAAC TCTAGGTATTAAC TCGAGGCATTAAC TCTAGGTGTTAAC TCGAGGTATTAGC TCTAGGTATCAAC Most recent common ancestor (MRCA)

74 2. Genealogies and the tree of life Present Time TCGAGGTATTAAC TCTAGGTATTAAC TCGAGGCATTAAC TCTAGGTGTTAAC TCGAGGTATTAGC TCTAGGTATCAAC Most recent common ancestor (MRCA)

75 2. Genealogies and the tree of life Present Time TCGAGGTATTAAC TCTAGGTATTAAC TCGAGGCATTAAC TCTAGGTGTTAAC TCGAGGTATTAGC TCTAGGTATCAAC * ** * * Most recent common ancestor (MRCA)

76 Resumiendo: La estructura de la variación hereditaria actual de una población se puede pensar como la superposición de dos procesos aleatorios: el coalescente y la mutación

77 3. The coalescent La matemática es simple (ignorando la mutación y la recombinación) La probabilidad de que dos individuos tengan un ancestro común en la generación anterior es 1 N caso haploide La probabilidad de que dos alelos provengan de un mismo ancestro en la generación anterior es 1 caso diploide 2 N

78 3. The coalescent El Tiempo de coalescencia se calcula recursivamente. La Probabilidad de que dos alelos vengan del mismo progenitor depende solo de N (tamaño poblacional). 1 P (coalescencia) =, p(no coalescencia)= 1 2N 1 2N P(t) = E[T ACMR ] = 2N 1 1 2N 63% de los casos tienen T MRCA < 2N t 1 1 2N

79 3. The coalescent A mayor N, el árbol es más largo, más variabilidad. Población grande Población chica

80 3. The coalescent Tiempo al ACMR Para múltiples linajes, el tiempo al ACMR se estima usando la siguiente ecuación E T ACMR 4N n 1 i 1 i i 1 la cual converge rápidamente a 4N a medida que n (tamaño muestral) aumenta. Es decir, el ACMR para una muestra se aproxima al de la población. 1

81 Coalescencia y mutaciones neutras Podemos calcular: 1) el número de bases en que difieren dos alelos de la población, 2) inferir las relaciones entre alelos, es decir reconstruir el árbol de genes

82 Si en cada linaje ocurren mutaciones a una tasa por generación, entonces para dos alelos que compartieron un ancestro común t CA generaciones en el pasado se habrán acumulado x t CA mutaciones en cada linaje

83 Parámetros del proceso T = suma de la longitud de todas las ramas de la genealogía E (T) = 4N S = número de mutaciones en la genealogía E(S) = E(T), donde S = a i Donde θ = 4N (recordar la heterocigosis del equilibrio mutación/deriva?) Y se lo conoce como parámetro mutacional de la teoría neutralista Es decir que el número de mutaciones en la genealogía (S) es un estimador de la heterocigosidad

84 Otros estimadores de = 4N El número promedio de diferencias entre secuencias que depende de las frecuencias en que se encuentran las variantes que segregan en la población. Es la heterocigosidad esperada por sitio Los sitios que más aportan a este estimador son los que están en frecuencias intermedias = (N/N1) p i p j ij

85 Estimadores del parámetro mutacional Watterson: S (número de sitios segregantes) Tajima: número promedio de diferencias = S / a i = = (n / n 1) p i p j ij

86 Qué ocurre con la variación neutra cuando las suposiciones del modelo WF no se cumplen? A) Aparecen mutaciones no neutras. Los distintos de tipos de selección dejan huellas diferentes en la estructura de los árboles (en los patrones de variación neutra). la SN positiva que lleva a la fijación de una variante disminuye el Ne y por lo tanto acorta la longitud del árbol. En cambio la SN equilibradora que tiende a preservar alelos por mas tiempo que la DG, entonces habrá linajes del árbol que persistirán por mas tiempo que 4N La SN negativa producirá un exceso de alelos de divergencia reciente, porque las variantes deletéreas permanecen por poco tiempo hasta su remoción por SN. B) N no constante Si el tamaño de la población se ha incrementado las ramas del árbol son más cortas en el pasado (porque Ne era más chico) Si la población se ha reducido (cuello de botella) las ramas son cortas en el presente y más largas en el pasado

87 La selección positiva Barrido Selectivo El rápido aumento de una variante selectivamente ventajosa puede reducir los niveles de variación neutra en regiones ligadas

88 Positive selection produces Selective Sweeps A T T T A C G A T A C G G G G A G C C C T A T T T G A A G G G T A No Recombination A T T T A G A T A C G G G G A G C C C T A T Recombination 3. Selection at the molecular level

89 3. Selection at the molecular level Selección Positiva: Cambio adaptativo. Novedades evolutivas. Eliminación de la variación ligada. Si la evolución se acelera entonces podemos tener que Ka/Ks > 1

90 Genealogías de genes bajo modelos alternativos

91 Si el tamaño de la población se ha incrementado las ramas del árbol son mas cortas en el pasado (porque Ne era mas chico) También los distintos de tipos de selección dejan huellas diferentes en la estructura de los árboles (en los patrones de variacion neutra). 1) la SN positiva que lleva a la fijación de una variante disminuye el Ne y por lo tanto acorta la longitud del árbol. 2) La SN equilibradora 3) La SN negativa producirá un exceso de alelos de divergencia reciente, porque las variantes deletéreas permanecen por poco tiempo hasta su remoción por SN.

92 2. Selection and polymorphism Selección equilibradora

93 La selección equilibradora Tiende a preservar alelos por un tiempo mayor a 4N generaciones, que es lo que persiste en promedio un alelo por deriva. que los tiempos de coalescencia son mayores y que las ramas son más largas

94 Genealogías de genes bajo modelos alternativos

95 Si el tamaño de la población se ha incrementado las ramas del árbol son mas cortas en el pasado (porque Ne era mas chico) También los distintos de tipos de selección dejan huellas diferentes en la estructura de los árboles (en los patrones de variacion neutra). 1) la SN positiva que lleva a la fijación de una variante disminuye el Ne y por lo tanto acorta la longitud del árbol. 2) En cambio la SN equilibradora que tiende a preservar alelos por mas tiempo que la DG, entonces habrá linajes del árbol que persistirán por mas tiempo que 4N 3) La SN negativa producirá un exceso de alelos de divergencia reciente, porque las variantes deletéreas permanecen por poco tiempo hasta su remoción por SN.

96 Selección purificadora. También elimina la variabilidad ligada A T T T A C G G A T A C G G G G A G C C C T A T A T T C A T A C G G G A G C C C T A No Recombination 3. Selection at the molecular level A T T T C A T A G C G G G A G C C C T A T Recombination

97 3. Selection at the molecular level Selección purificadora: Muestra lo que no puede cambiar (conservado) genes relacionados con enfermedades Detección de nuevas funciones

98 Genealogías de genes bajo modelos alternativos

99 Sin embargo, algunos eventos demográficos (N no constante) dejan huellas en el genoma que pueden confundirse con SN

100 4. The coalescent with selection La expansión poblacional y la selección positiva pueden generar árboles muy similares N t Tendremos muchas variantes en baja frecuencia

101 Genealogías bajo diferentes historias demográficas A Tamaño constante Expansión poblacional

102 4. The coalescent with selection Bajo selección positiva, el estimador basado en S es más grande que, porque tenemos un exceso de mutaciones en baja frecuencia W W n 1 i 1 ij S 1 i 4N e xix j ij

103 4. The coalescent with selection La prueba de Tajima (D) compara y S y determina si la distribución de frecuencias de las variantes es compatible con la neutralidad = Pairwise nucleotide diversity S=Number of segregating sites D Var W D ˆ ˆ W Var ˆ ˆ S S Bajo neutralidad, D = 0 W La selección positiva o los cambios demográficos, afectan y S de diferente modo. D < 0 4N e

104 4. The coalescent with selection Un ejemplo: mtdna humano Ingman et al. (2000) 52 secuencias de mtdna completas 521 sitios segregantes S / a 44.2 a Vˆ ( d) D No. sites Observed Expected Rare allele frequency mtdna Humano tiene un exceso de variantes raras Expansión poblacional o selección positiva?

105 4. The coalescent with selection Selección equilibradora es equivalente a la subdivisión poblacional. En este caso el D de Tajima es positivo porque habrá un exceso de variantes en frecuencia intermedia D W Var W

106 4. The coalescent with selection Cómo sabemos si el estadistico D de Tajima es significativo? Usamos el coalescente!!! Corriendo simulaciones de coalescencia bajo neutralidad, usando n y S estimado a partir de los datos. En cada simulación se calcula D y así obtenemos la distribución.

107 4. The coalescent with selection Hay muchas pruebas estadisticas

108 Aplicación de la coalescencia El origen del hombre moderno

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110 Si la separación de las poblaciones es reciente, el tiempo de coalescencia (t c ) de los alelos es por lo general mayor o igual al tiempo de división de las poblaciones (t P ). En pocos casos t c < t P debido a pérdida de alelos. O t P <<< t c si hay alelos bajo selección equilibradora

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