Flujo génico en poblaciones estructuradas

Presentación del tema: "Flujo génico en poblaciones estructuradas"— Transcripción de la presentación:

1 Flujo génico en poblaciones estructuradas
Ecología Molecular – Clase 4 Flujo génico en poblaciones estructuradas

2 Diversidad genética Población Cromosoma Individuo DNA Alelo a un locus

3 Diversidad genética inferencia Estructura Cromosoma Individuo DNA
Población Cromosoma Individuo DNA inferencia Alelo a un locus Estructura Especie

4 50 km

5

6

7 La diferenciación genética
Mecanismo Detección

8 Las fuerzas evolutivas
Factores que cambian las frecuencias génicas en las poblaciones Selección natural Deriva genética Pool génico Flujo genético Mutaciones

9 Deriva genética N Binomial sampling (N, pt)  N población t pt = 0.5
Pool alélico N pt+1 = 0.6 población t+1

10 Cambios en frecuencias alélicas
Diferenciación: cambios aleatorios independientes en distintas poblaciones

11 La diferenciación genética
Mecanismo Detección - Distribución de los alelos entre poblaciones - Calculo de un índice de diferenciación

12 A a p1 q1 n2 n1 ? A a p2 q2 A a Pob1 n1p1 n1q1 n1 Pob2 n2p2 n2q2 n2 Σ

13 A a 0,3 0,7 30 20 ? A a 0,6 0,4 A a Pob1 6 14 20 Pob2 18 12 30 24 26

14 6 14 20 18 12 30 24 26 9,6 10,4 20 14,4 15,6 30 24 26 Critical values of chi-square for df= 3 [.050]   7.81 [.025]   9.35 [.010]   [.005]   [.001]   16.27

15 Fisher´s Exact test P1 P2 P21
20 4 26 30 24 19 1 20 5 25 30 24 26 20 24 6 30 26 P1 P2 P21 Calculo de la probabilidad de cada tabla asumiendo una distribución aleatoria de los alelos

16 20 4 26 30 24 19 1 20 5 25 30 24 26 20 24 6 30 26

17 Tabla de contingencia r x k
Generalización Tabla de contingencia r x k r poblaciones k alelos

18 A a 0,3 0,7 ? 20 30 0,6 0,4

19 p = 0.5, Vp = 0, FST = 0 p = 0.5 , Vp = 0.25, FST = 1

20 A a 0,3 0,7 20 30 0,6 0,4 ¿Y qué? Permutaciones de los alelos y construcción de la distribución de probabilidad de Fst

21 A a p1 q1 A a p2 q2 p3 q3 n subpoblaciones Conjunto Por pares

22 Análisis de la Varianza Molecular (AMOVA)
Excoffier L., Smouse P.E. and Quattro J.M., Analysis of molecular variance inferred from metric distances among DNA haplotypes: Application to human mitochondrial DNA restriction data. Genetics 131:

23 1 R1 R2 R1 + R2 pR1+R2 pR1 pR2 p1 p2 p3 p4 p5 p6 R 1 R 2 A a p2 q2 A a
p1 p2 p3 p4 p5 p6 1 R1 R2 R1 + R2

24 pR1+R2 p1 p2 p3 p4 p5 p6 1 R1 R2 R1 + R2

25 pR1 pR2 p1 p2 p3 p4 p5 p6 1 R1 R2 R1 + R2

26 pR1+R2 pR1 pR2 1 R1 R2 R1 + R2

27 A a p2 q2 A a p1 q1 R1 A a p3 q3 A a p5 q5 A a p4 q4 R2 A a p6 q6

28 Proporción de la varianza total en las frecuencias alélicas, debida a la subdivisión en 2 regiones.
Índice de estructuración de la población total en regiones y en sub-poblaciones dentro de regiones

29 Secuencias

30 π1/2 π1 π2 πT πT = πinter + πintra

31

32 Estructura genética vs filogeográfica
Frecuencias vs número de diferencias

33 Mya arenaria

34

35 Diploides p1,q1 p2,q2 p22 2p2q2 q22 AA Aa aa p12 2p1q1 q12

36 p1,q1 p3,q3 p2,q2 AA Aa aa p12 2p1q1 q12 p22 2p2q2 q22 p32 2p3q3 q32

37 Tres poblaciones, cada una en equilibrio de HW
Pop1 Pop2 Pop2 Genotipo A AA Aa aa Pop1 0,2 0,04 0,32 0,64 Pop2 0,6 0,36 0,48 0,16 Pop3 1

38 H0 = 0,27 Pop1 Pop2 Pop2 Genotipo A AA Aa aa Pop1 0,2 0,04 0,32 0,64
0,36 0,48 0,16 Pop3 1 Juntas 0,47 0,27 0,26 H0 = 0,27

39 Déficit en Heterocigotos
Freq A AA Aa aa Pop1 0,2 0,04 0,32 0,64 Pop2 0,6 0,36 0,48 0,16 Pop3 1 Total 0,47 0,27 0,26 Esperado (HW) H0 = 0,27 He = 0,48 Déficit en Heterocigotos

40 En cada población i, observamos (bajo HW)
pi² individuos AA, 2piqi Aa, qi² aa. Sobre el conjunto:

41 Pero:

42 Déficit en Heterocigotos
Sabemos que: Entonces: Déficit en Heterocigotos

43 Ho = 2pq (1 – FST)

44 Fis se transforma en un Fst
Estructura genotípica observada (Hardy-Weinberg generalizado a una metapoblación con cada población panmictica): (AA) = p² + pq FST (Aa) = 2pq (1 – FST) (aa) = q² + pq FST Efecto Wahlund: observamos un déficit en heterocigotos cuando muestreamos una población estructurada (que creímos panmictica). Fis se transforma en un Fst

45 Déficit en Heterocigotos
Freq A AA Aa aa Pop1 0,2 0,04 0,32 0,64 Pop2 0,6 0,36 0,48 0,16 Pop3 1 Total 0,47 0,27 0,26 Esperado (HW) 2pq(1-Fst) = 0,48 Fst = 0.44 Déficit en Heterocigotos

46 Fis se transforma en un Fst
Efecto Wahlund: observamos un déficit en heterocigotos cuando muestreamos una población estructurada (que creímos panmictica). Fis se transforma en un Fst

47 ¿Cómo interpretar un Fis estadísticamente significativo?
Sistema de reproducción Efecto Wahlund Selección Alelos nulos

48 Las fuerzas evolutivas
Factores que cambian las frecuencias génicas en las poblaciones Selección natural Deriva genética Pool génico Flujo génico Mutaciones

49 Modelo de Wright – Fisher
2 poblaciones J : Probabilidad de que dos haplotipos sean idénticos por descendencia Tiempo J ?

50 2 de la misma población 1 de cada población 2 de la otra población

51 Con J = F ¡Muy complicado!

52 Modelo infinito de Islas
Poblaciones Wright-Fisher Poblaciones de mismo tamaño N Misma tasa de migración entre islas

53 Deriva genética + mutaciones + migraciones
Tasa de mutación u Tasa de migración m 1- u Equilibrio migración-deriva <=> Equilibrio mutación-deriva Generaciones

54 Deriva genética + mutaciones + migraciones
Equilibrio:

55 En el modelo infinito de Islas:

56 Con Nem : Número de inmigrantes efectivos por generaciones
Si μ <<m Con Nem : Número de inmigrantes efectivos por generaciones

57

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59 Después de la separación, Fst aumenta con el tiempo
Generaciones Flujo génico fantasma…

60 AA Aa aa p2 2pq q2 1 Locus, 2 alelos A(p) y a(q = 1-p)

61

62 AA Aa aa p2 2pq q2 p,q p,q AA Aa aa p2 2pq q2 AA Aa aa p2 2pq q2 p,q

63

64 T = 0 p,q p,q p,q AA Aa aa p2 2pq q2 AA Aa aa p2 2pq q2 AA Aa aa

65 Fst = 0  Nm =  ¿Conclusiones?

66 Tiempo esperado para fijación
? m N/2 N/2

67 Deriva con m = 0

68 Deriva con m = 0.01 Deriva con m = 0.1

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70

71 Modelo Continente-Isla
Modelos de dispersión Modelo n-Islas Modelo 2-Islas Modelo Continente-Isla

72 Modelo Continente-Isla
N muy grande k muy grande P Cada inmigrante lleva un alelo nuevo pt = Frecuencia después de t generaciones p0 = Frecuencia inicial P = Frecuencia del alelo en el continente m = Tasa de migración por generación pt

73 Aplicaciones Ese tipo de modelo suele aplicarse cuando la migración se produce principalmente de un grupo hacia un otro. Ejemplo: Flujo génico de la población blanca hacia la población negra en Estados- Unidos (los mulatos siendo considerado como perteneciente a la población negra). El alelo Fya del locus Duffy es casi inexistente en África Oeste, lugar de originen de los Afro-americanos, pero esta bien representado en la población blanca. Estudio de Adams et Ward (1973, Science 180:1137) en Georgia PFya(blanca) = 0.422 PFya(negra) = 0.045 t = 10 generaciones Es decir un flujo génico promedio de 1 % en cada genéración.

74 Flujo génico desde la variedad cultivada (y transgénica) hacia la variedad silvestre
Beta vulgaris Beta vulgaris ssp maritima Arnaud et al. 2003 Proc. R. Soc. Lond. B 270:1565–1571

75 Modelo Infinito de Islas
- Cada poblacion (isla) cumple el modelo de Wright-Fisher - Cada poblacion tiene la misma probabilidad de recibir un inmigrante - Cada inmigrante tiene la misma probabilidad de llegar desde cualquier poblacion

76 Modelo Q-Islas Modelo 2-Islas
Q = numero de poblaciones Con mutacion:…

77 Aislamiento por distancia
Modelo Stepping-stone (migración paso a paso) Stepping-stone circular Stepping-stone a 2 dimensiones Modelo continuo

78 Incremento de la diferenciación genética con la distancia entre poblaciones
Distancia geografica ó Log (Distancia) FST / (1-FST) Pendiente es inversamente proporcional a la distancia promedia de dispersion Rousset 1997 Genetics 145: Stepping-stone model (isolation by distance) Island model Test de Mantel

79 ¿Cuando estimar un flujo genético?
Distancia geográfica Distancia genética ¿Cuando estimar un flujo genético? Distancia geográfica Distancia genética Distancia geográfica Distancia genética

80 El ejemplo de la anchoveta
Engraulis ringens Perú Centro-Norte Perú Sur Chile Norte Chile Centro-Sur

81 n = 31 n = 47 n = 48

82 S = 31 K = 43 126 individuos (secuencias)

83 Comparación de las frecuencias haplotípicas
43 haplotipos (o alelos)

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85 Estructura genética de la anchoveta

86 Aislamiento por distancia
- Distribución continua - Diferenciación aumenta con la distancia geográfica

87 Datos captura - recaptura
Modelo de flujo génico Presente estudio 400 km 200 km Datos captura - recaptura Informe FIP 1998

88 Metapoblaciones

89 Metapoblaciones Distintos tamaños poblacionales
=> intensidad de la deriva variable Distintas tasas de migración => acción homogeneisante variable Extincciones => pérdida de diversidad globalmente Recolonisaciones => efectos fundadores

90 Metapoblaciones Como estudiar la estructura genética de una metapoblación? Necesidad de integrar la información destacada por el análisis de la estructura genética (diferenciación global y diferenciación por par de poblaciones) con informaciones acerca de la dinámica de esta metapoblación

91 Para esto se ha desarrollado nuevos análisis
Responden diferentes preguntas Promedio histórico Instantáneo

92 - basados en análisis de asignación individual
Instantáneo: - basados en análisis de asignación individual Estadística bayesiana (ej. BAYESASS) Ind Loc1 Loc2 Loc2 A A Calcula parametros independientes para A y B (Fi, M, etc) a partir de MCMC Ind Loc1 Loc2 Loc2 B B Positivo: permite estimar migración asimétrica Negativo: no es muy eficiente cuando A y B son muy cercanas

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94 Histórico: Basados en coalescencia (utiliza una tasa de mutación) Los supuestos son menos estrictas

95 Verosimilitud de los datos D Según la genealogía G
Infiere parámetros poblacionales utilizando máximo de verosimilitud basado en la teoría de coalescencia Verosimilitud de los datos D Según la genealogía G Probabilidad de una genealogía G Datos las variables P Incluye: Tamaño poblacional Crecimiento poblacional Tasa de migración Tasa de recombinación

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97 Rabidosa rabida