Estimation and analysis of the adaptive substitution rate in animals
Estimation et analyse du taux de substitution adaptatif chez les animaux
Résumé
Understanding the determinants of the adaptive substitution rate is a central question inmolecular evolution. In particular, the influence of the effective population size N e on positiveselection as well as the nature of amino acid changes that lead to adaptation are still debated. TheDFE-α method, which was derived from the seminal McDonald & Kreitman test, is a powerful toolfor estimating the adaptive substitution rate. However, it is sensitive to various sources of bias. Inthis thesis, we identified two major sources of bias of this test, long-term fluctuations of theselective-drift regime through demographic fluctuations, and GC-biased gene conversion (gBGC).Using simulations, we showed that under plausible scenarios of fluctuating demography, the DFE-αmethod can lead to a severe over-estimation of the adaptive substitution rate. We also showed thatpolymorphism data reflect a transient selective-drift regime which is unlikely to correspond to theaverage regime experienced by genes and genomes during the long-term divergence betweenspecies. This violates an important assumption of the DFE-α method. Our results also indicate thatgBGC leads to an over-estimation of the adaptive substitution rate in primates and birds. Using adataset of nine metazoan taxa for a total of 40 species, we started an analysis aiming at identifyingthe type of amino acid changes that are more prone to adaptation, and evaluated the link between N eand the adaptive substitution rate while accounting for the two sources of bias previously explored.We reveal for the first time a negative relationship between the adaptive substitution rate and life-history traits representative of long-term N e . This result is in contradiction with the widespreadhypothesis that adaptation is more efficient in large populations.
Comprendre les déterminants du taux d’adaptation est une question primordiale en évolution moléculaire. En particulier, l’influence de la taille efficace de population sur la sélection positive, ainsi que la nature des changements d’acides aminés qui mènent à de l’adaptation sont des questions encore débattues. Pour y répondre, la méthode DFE-α, dérivée du test fondateur de McDonald & Kreitman, est un outil puissant pour mesurer le taux de substitution adaptatif. Elle est néanmoins sensible à certains biais. Au cours de cette thèse, nous avons identifié deux biais majeurs de cette méthode, les fluctuations de long-terme du régime de sélection-dérive via des fluctuations démographiques, et la conversion génique biaisée vers GC (gBGC). Via des simulations, nous avons montré que divers scénarios plausibles de fluctuations démographiques peuvent mener à une sur-estimation du taux de substitution adaptatif. Nous avons aussi obtenu des indications empiriques que le régime de sélection-dérive récent ne reflète pas le régime de sélection-dérive de long-terme chez diverses espèces animales, ce qui représente une violation d’une hypothèse forte de la méthode DFE-α. D’autre part, nous avons montré que la gBGC entraîne une sur-estimation du taux de substitution adaptatif chez les primates et les oiseaux. Via un jeu de données de neuf taxons de métazoaires et un total de 40 espèces, nous avons d’une part initié une analyse visant à identifier la nature des changements d’acides aminés qui mènent à l’adaptation, et montré que les changements radicaux sont soumis à une plus forte sélection purificatrice que les changements conservatifs. D’autre part, nous avons pu évaluer le lien entre la taille efficace et le taux de substitution adaptatif tout en prenant en compte les deux sources de biais explorées précédemment. Nous avons mis en évidence pour la première fois une relation négative entre le taux de substitution adaptatif et des traits d’histoire de vie représentatifs de la taille de population de long-terme. Ce résultat va à l’encontre de l’hypothèse canonique d’une adaptation plus efficace en grandes populations.
Domaines
Génétique animale
Origine : Version validée par le jury (STAR)
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