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Teoría casi neutral de la evolución molecular.

La teoría casi neutral de la evolución molecular es una modificación de la teoría neutral de la evolución molecular [1] que explica el hecho de que no todas las mutaciones son tan nocivas como para poder ignorarlas o son neutrales. Las mutaciones ligeramente perjudiciales se eliminan de forma fiable sólo cuando su coeficiente de selección es mayor que uno dividido por el tamaño efectivo de la población . En poblaciones más grandes, una mayor proporción de mutaciones excede este umbral para el cual la deriva genética no puede dominar la selección, lo que lleva a menos eventos de fijación y, por lo tanto, a una evolución molecular más lenta.

La teoría casi neutral fue propuesta por Tomoko Ohta en 1973. [2] El umbral dependiente del tamaño de la población para purgar mutaciones ha sido denominado "barrera de deriva" por Michael Lynch , y se utiliza para explicar las diferencias en la arquitectura genómica entre especies.

Orígenes

Según la teoría neutral de la evolución molecular, la tasa a la que se acumulan los cambios moleculares entre especies debería ser igual a la tasa de mutaciones neutrales y, por tanto, relativamente constante entre especies. Sin embargo, esta es una tasa por generación. Dado que los organismos más grandes tienen tiempos de generación más largos , la teoría neutral predice que su tasa de evolución molecular debería ser más lenta. Sin embargo, los evolucionistas moleculares descubrieron que las tasas de evolución de las proteínas eran bastante independientes del tiempo de generación.

Al señalar que el tamaño de la población es generalmente inversamente proporcional al tiempo de generación, Tomoko Ohta propuso que si la mayoría de las sustituciones de aminoácidos son ligeramente nocivas, esto aumentaría la tasa de mutación efectivamente neutral en poblaciones pequeñas, lo que podría compensar el efecto de tiempos de generación largos. Sin embargo, debido a que las sustituciones de ADN no codificante tienden a ser más neutrales, independientemente del tamaño de la población, se predice correctamente que su tasa de evolución dependerá del tamaño de la población/tiempo de generación, a diferencia de la tasa de cambios no sinónimos. [3]

En este caso, la tasa más rápida de evolución neutra en proteínas esperada en poblaciones pequeñas (debido a un umbral más indulgente para purgar mutaciones nocivas) se ve compensada por tiempos de generación más largos (y viceversa), pero en poblaciones grandes con tiempos de generación cortos, las proteínas no codificantes El ADN evoluciona más rápido mientras que la evolución de las proteínas se retrasa por la selección (que es más significativa que la deriva para poblaciones grandes) [3] En 1973, Ohta publicó una breve carta en Nature [2] sugiriendo que una amplia variedad de evidencia molecular apoyaba la teoría de que la mayoría Los eventos de mutación a nivel molecular son ligeramente perjudiciales en lugar de estrictamente neutrales.

Entre entonces y principios de la década de 1990, muchos estudios de evolución molecular utilizaron un "modelo de cambio" en el que el efecto negativo sobre la aptitud de una población debido a mutaciones nocivas vuelve a su valor original cuando una mutación alcanza la fijación. A principios de la década de 1990, Ohta desarrolló un "modelo fijo" que incluía mutaciones tanto beneficiosas como perjudiciales, de modo que no fuera necesario ningún "cambio" artificial en la aptitud general de la población. [3] Sin embargo, según Ohta, la teoría casi neutral cayó en gran medida en desgracia a finales de la década de 1980, debido a que la teoría neutral matemáticamente más simple sirvió para la investigación sistemática molecular generalizada que floreció después de la llegada de la secuenciación rápida del ADN . A medida que estudios sistemáticos más detallados comenzaron a comparar la evolución de las regiones del genoma sujetas a una selección fuerte versus una selección más débil en la década de 1990, la teoría casi neutral y la interacción entre la selección y la deriva se han convertido una vez más en un importante foco de investigación. [4]

Teoría

La probabilidad de fijación depende en gran medida de N para mutaciones perjudiciales (obsérvese la escala logarítmica en el eje y) en relación con el caso neutro de s=0. Las líneas discontinuas muestran la probabilidad de fijación de una mutación con s=-1/N. Tenga en cuenta que las poblaciones más grandes tienen mutaciones más nocivas (no ilustradas).
La probabilidad de fijación de mutaciones beneficiosas es bastante insensible a N. Tenga en cuenta que las poblaciones más grandes tienen más mutaciones beneficiosas (no ilustradas).

La tasa de sustitución es

,

donde es la tasa de mutación, el tiempo de generación y el tamaño efectivo de la población. El último término es la probabilidad de que se solucione una nueva mutación . Los primeros modelos asumieron que es constante entre especies y que aumenta con . La ecuación de Kimura para la probabilidad de fijación en una población haploide da:

,

donde es el coeficiente de selección de una mutación. Cuando (completamente neutral), y cuando (extremadamente nocivo), disminuye casi exponencialmente con . Las mutaciones con se denominan mutaciones casi neutras. Estas mutaciones pueden corregirse en poblaciones pequeñas mediante deriva genética . En poblaciones grandes, estas mutaciones se eliminan mediante selección. Si las mutaciones casi neutras son comunes, entonces la proporción depende de

El efecto de mutaciones casi neutras puede depender de las fluctuaciones en . Los primeros trabajos utilizaron un "modelo de cambio" en el que puede variar entre generaciones, pero la aptitud media de la población se restablece a cero después de la fijación. Básicamente, esto supone que la distribución de es constante (en este sentido, se puede considerar que el argumento de los párrafos anteriores se basa en el “modelo de cambio”). Esta suposición puede conducir a una mejora o deterioro indefinido de la función proteica. Alternativamente, el último “modelo fijo” [5] fija la distribución del efecto de las mutaciones sobre la función de las proteínas, pero permite que evolucione la aptitud media de la población. Esto permite que la distribución cambie con la aptitud media de la población.

El "modelo fijo" proporciona una explicación ligeramente diferente de la tasa de evolución de las proteínas. En poblaciones grandes, la selección detecta rápidamente mutaciones ventajosas, lo que aumenta la aptitud media de la población. En respuesta, la tasa de mutación de las mutaciones casi neutras se reduce porque estas mutaciones están restringidas a la cola de la distribución de los coeficientes de selección.

El “modelo fijo” amplía la teoría casi neutral. Tachida [6] clasificó la evolución bajo el “modelo fijo” basado en el producto y la varianza en la distribución de : un producto grande corresponde a una evolución adaptativa, un producto intermedio corresponde a una evolución casi neutral y un producto pequeño corresponde a una evolución casi neutral. evolución. Según esta clasificación, las mutaciones ligeramente ventajosas pueden contribuir a una evolución casi neutral.

La teoría de la "barrera a la deriva"

Michael Lynch ha propuesto que la variación en la capacidad de purgar mutaciones ligeramente nocivas (es decir, la variación en ) puede explicar la variación en la arquitectura genómica entre especies, por ejemplo, el tamaño del genoma o la tasa de mutación. [7] Específicamente, las poblaciones más grandes tendrán tasas de mutación más bajas, arquitecturas genómicas más optimizadas y, en general, adaptaciones más afinadas. Sin embargo, si la solidez ante las consecuencias de cada posible error en procesos como la transcripción y la traducción reduce sustancialmente el costo de cometer dichos errores, poblaciones más grandes podrían desarrollar tasas más bajas de revisión global y, por lo tanto, tener tasas de error más altas. [8] Esto puede explicar por qué Escherichia coli tiene tasas más altas de error de transcripción que Saccharomyces cerevisiae . [9] [10] Esto está respaldado por el hecho de que las tasas de error transcripcional en E. coli dependen de la abundancia de proteínas (que es responsable de modular la fuerza de selección específica del locus), pero lo hacen solo para C con una tasa de error alta. a errores de desaminación U en S. cerevisiae . [11]

Ver también

Referencias

  1. ^ Kimura M (febrero de 1968). "Tasa de evolución a nivel molecular". Naturaleza . 217 (5129): 624–626. Código Bib :1968Natur.217..624K. doi :10.1038/217624a0. PMID  5637732. S2CID  4161261.
  2. ^ ab Ohta T (noviembre de 1973). "Sustituciones mutantes ligeramente nocivas en la evolución". Naturaleza . 246 (5428): 96–98. Código Bib :1973Natur.246...96O. doi :10.1038/246096a0. PMID  4585855. S2CID  4226804.
  3. ^ abc Ohta T, Gillespie JH (abril de 1996). "Desarrollo de teorías neutrales y casi neutrales". Biología Teórica de Poblaciones . 49 (2): 128-142. CiteSeerX 10.1.1.332.2080 . doi :10.1006/tpbi.1996.0007. PMID  8813019. 
  4. ^ Ohta T (agosto de 1996). "La importancia actual y el estatus de las teorías neutrales y neutrales". Bioensayos . 18 (8): 673–7, discusión 683. doi :10.1002/bies.950180811. PMID  8779656.
  5. ^ Ohta T, Tachida H (septiembre de 1990). "Estudio teórico de la casi neutralidad. I. Heterocigosidad y tasa de sustitución de mutantes". Genética . 126 (1): 219–229. doi :10.1093/genética/126.1.219. PMC 1204126 . PMID  2227381. 
  6. ^ Tachida H (mayo de 1991). "Un estudio sobre un modelo de mutación casi neutral en poblaciones finitas". Genética . 128 (1): 183-192. doi :10.1093/genética/128.1.183. PMC 1204447 . PMID  2060776. 
  7. ^ Lynch M (2007). Los orígenes de la arquitectura del genoma . Sunderland: Asociados de Sinauer.
  8. ^ Rajon E, Masel J (enero de 2011). "Evolución de las tasas de error molecular y las consecuencias para la evolucionabilidad". Actas de la Academia Nacional de Ciencias de los Estados Unidos de América . 108 (3): 1082–1087. Código Bib : 2011PNAS..108.1082R. doi : 10.1073/pnas.1012918108 . PMC 3024668 . PMID  21199946. 
  9. ^ "Corrección de Traverse y Ochman, tasas conservadas y patrones de errores de transcripción en estilos de vida y estados de crecimiento bacteriano". Actas de la Academia Nacional de Ciencias de los Estados Unidos de América . 113 (29): E4257–E4258. Julio de 2016. Bibcode : 2016PNAS..113E4257.. doi : 10.1073/pnas.1609677113 . PMC 4961203 . PMID  27402746. 
  10. ^ Xiong K, McEntee JP, Porfirio DJ, Masel J (enero de 2017). "Barreras de deriva para el control de calidad cuando los genes se expresan en diferentes niveles". Genética . 205 (1): 397–407. doi : 10.1534/genética.116.192567 . PMC 5223517 . PMID  27838629. 
  11. ^ Más KM, Nelson PG, Xiong K, Masel J (enero de 2020). "Las altas tasas de errores de transcripción varían en función del nivel de expresión genética". Biología y evolución del genoma . 12 (1): 3754–3761. doi : 10.1093/gbe/evz275 . PMC 6988749 . PMID  31841128. 

enlaces externos