Deriva y tamaño efectivo. Deriva Genética Fisher-Wright Programa de simulación Generaciones

Presentación del tema: "Deriva y tamaño efectivo. Deriva Genética Fisher-Wright Programa de simulación Generaciones"— Transcripción de la presentación:

1 Deriva y tamaño efectivo

2 Deriva Genética Fisher-Wright Programa de simulación Generaciones http://www.handsongenetics.com/

3 Paso 1: registrar

4 Paso 2: ingresar los parámetros Haploides, 20 indiv, 2 alelos

5

6 Paso 3: ingresar los parámetros Haploides, 20 indiv, alelos múltiples

7

8 Paso 4: ingresar los parámetros Diploides, 20 indiv, alelos múltiples

9

10 Deriva Genética Programa de simulación ftp://evolution.genetics.washington.edu/pub/popgen/popg.html

11 Paso 1: ingresar los parámetros Diploides, 20 indiv, 2 alelos

12 Ejemplo de resultados

13 Paso 2: efecto del tamaño poblacional Diploides, 100 indiv, 2 alelos, p = 0.5 ?

14 Paso 3: efecto de la frecuencia inicial Diploides, 100 indiv, 2 alelos, p = 0.9 ? Diploides, 100 indiv, 2 alelos, p = 0.5 Diploides, 100 indiv, 2 alelos, p = 0.1

15 Paso 4: efecto de la mutación

16 Concepto de tamaño efectivo (en base al modelo de WF) que presentaría la misma diversidad genética que la observada El tamaño efectivo de una población real es el número de individuos de una población ideal teórica que presentaría la misma diversidad genética que la observada Población ideal teórica: - Misma probabilidad de dejar descendencia - Tamaño poblacional constante N H Ne ?

17 1. Efecto de un cuello de botella sobre el tamaño efectivo N = Tamaño poblacional Tiempo

18 Ne = N Ne > N Ne < N N = Tamaño poblacional Tiempo Ne

19 Heq = Ho N = Tamaño poblacional Tiempo Ho > Heq Ho < Heq Ho

20 N : alto H : alto Ne : alto N : bajo H : alto Ne : alto

21 N : bajo H : alto Ne : alto N : bajo H : mediano Ne : mediano N : bajo H : bajo Ne : bajo

22 N : bajo H : bajo Ne : bajo N : alto H : bajo Ne : bajo

23 -------------------------------------------------------------------------------- EASYPOP (v. 1.8) Autor: F. Balloux Disponible en: http://www.unil.ch/izea/softwares/easypop.html -------------------------------------------------------------------------------- Ploidy level = diploid Two sexes Mating system = Random mating Number of populations = 1 Number of females in each population = 5000 Number of males in each population = 5000 Number of loci = 10 Free recombination between loci Same mutation scheme for all loci Mutation rate = 0.001 Mutation model = Kam,(same probability to mutate to any allelic state) Number of possible allelic states = 100 Variability of the initial population = Maximal, (randomly assigned alleles) Number of generations = 10000 Creación de una población artificial al equilibrio de Wright-Fisher => Genotipos de 10 000 individuos => Sorteo de 100 individuos

24 N = Tamaño poblacional Tiempo 10.000 100 Prebot.txt bot001.txt bot100.txt Estimación de Ne después del cuello de botella (1-5-100 generaciones) bot005.txt

25 N = Tamaño poblacional Tiempo 10.000 100 Prebot.txt Estimación de Ne antes del cuello de botella

26

27 1 2 3 4

28

29

30 MuestraNe (He)Ne (LD) prebot ∞5871 bot001 bot005 bot100

31 N = Tamaño poblacional Tiempo 10.000 100 Prebot.txt bot001.txt Estimación de Ne antes del cuello de botella (primera generación)

32

33 MuestraNe (He)Ne (LD) prebot ∞5871 bot001 ∞2593 bot005 bot100

34 N = Tamaño poblacional Tiempo 10.000 100 Prebot.txt bot001.txt Estimación de Ne después del cuello de botella (primera generación)

35 Repetir pasos 2 a 5 para: - bot005 - bot100

36 N = Tamaño poblacional Tiempo 10.000 100 Prebot.txt bot001.txt Estimación de Ne después del cuello de botella bot100.txt bot005.txt

37 MuestraNe (He)Ne (LD) prebot ∞5871 bot001 ∞2593 bot005 320156 bot100 17118

38 N = Tamaño poblacional Tiempo 10.000 100 Prebot.txt Estimación de Ne después del cuello de botella (primera generación) bot001.txt bot100.txt bot005.txt

39 N = Tamaño poblacional Tiempo 10.000 100 Prebot.txt Estimación de Ne después del cuello de botella bot001.txt bot100.txt bot005.txt Ne

40 Estimación de Ne después del cuello de botella (1-100-500 generaciones) N = Tamaño poblacional Tiempo 10.000 100 Prebot.txt bot001.txt bot100.txt bot005.txt Ne

41 Heq = Ho = He N = Tamaño poblacional Tiempo Ho = He > Heq Ho = He < Heq Ho = He 2. Como detectar un cuello de botella ?

42 Método: comparar H e con Ĥ eq Ĥ eq es un estimado de H e al equilibrio mutación-deriva, es decir en una población de Wright-Fisher en la cual la perdida de diversidad esta compensada por la mutación Algunas formulas simples para estimar Ĥ eq

43 Populations that have experienced a recent reduction of their effective population size exhibit a correlative reduction of the allele numbers (k) and gene diversity (He, or Hardy-Weinberg heterozygosity) at polymorphic loci. But the allele numbers is reduced faster than the gene diversity. Thus, in a recently bottlenecked population, the observed gene diversity is higher than the expected equilibrium gene diversity (Heq) which is computed from the observed number of alleles (k), under the assumption of a constant-size (equilibrium) population (Luikart et al. 1998).

44 N = Tamaño poblacional Tiempo 10.000 100 Prebot.gtx bot001.gtx bot100.gtx bot500.gtx

45 N = Tamaño poblacional Tiempo 10.000 100 Prebot.gtx bot001.gtx bot100.gtx bot500.gtx

46 Prebot.gtx

47

48

49

50 Ho = Heq N = Tamaño poblacional Tiempo Ho > Heq Ho < Heq

51 bot001.gtx

52

53

54

55 Heq = Ho N = Tamaño poblacional Tiempo Ho >> Heq Ho < Heq

56

57

58 Modelos de mutación http://www.montpellier.inra.fr/URLB/microsat/Estoup2.pdf

59

60

61

62 bot100.gtx

63

64

65

66 Heq = Ho N = Tamaño poblacional Tiempo Ho > Heq Ho < Heq

67

68

69

70 bot500.gtx

71

72

73

74 Heq = Ho N = Tamaño poblacional Tiempo Ho > Heq Ho < Heq

75

76

77

78 bot10000.gtx

79

80

81

82

83 BOTTLENECK version 1.2.02 (16.II.1999) Ejemplo del jurel

84 Frecuencias de los alelos microsatélites Tt29

85 Frecuencias de los alelos microsatélites Tt62

86 Frecuencias de los alelos microsatélites Tt74

87 Frecuencias de los alelos microsatélites Tt133

88 Modelos de mutación http://www.montpellier.inra.fr/URLB/microsat/Estoup2.pdf

89 Bottleneck --- Version 1.2.02 (16.II.99) Copyright © 1997-1999, INRA, Laboratoire de Modélisation et Biologie Evolutive, All rights reserved. ======================================================================== File: E:\Genetic Softwares\Genetix-copie\Tt29-1pop.gtx Data type: Genetix format Title: C:\Genetic Softwares\Genetix\Tt29-1pop.gtx Estimation based on 1000 replications. Date: 20/04/2004 Time: 16:46:40. Population : Talcahuano observed | under the I.A.M. | under the S.M.M. locus n ko He | Heq S.D. DH/sd Prob | Heq S.D. DH/sd Prob Tt29 306 14 0.766 | 0.748 0.100 0.181 0.4750 | 0.880 0.024 -4.839 0.0020 ___________________________________________________________________________________ Tt29

90 Tt62 Bottleneck --- Version 1.2.02 (16.II.99) Copyright © 1997-1999, INRA, Laboratoire de Modélisation et Biologie Evolutive, All rights reserved. ============================================================================= File: E:\Genetic Softwares\Genetix-copie\Tt62-1pop.gtx Data type: Genetix format Title: C:\Genetic Softwares\Genetix\Tt62-1pop.gtx Estimation based on 1000 replications. Date: 20/04/2004 Time: 16:52:48. Population : Population1 observed | under the I.A.M. | under the S.M.M. locus n ko He | Heq S.D. DH/sd Prob | Heq S.D. DH/sd Prob Tt62 316 15 0.827 | 0.771 0.083 0.668 0.2720 | 0.888 0.021 -2.866 0.0190 ____________________________________________________________________________________

91 Bottleneck --- Version 1.2.02 (16.II.99) Copyright © 1997-1999, INRA, Laboratoire de Modélisation et Biologie Evolutive, All rights reserved. ==================================================================================== File: E:\Genetic Softwares\Genetix-copie\Tt74-1popnew.gtx Data type: Genetix format Title: C:\Genetic Softwares\Genetix\Tt74-1popnew.gtx Estimation based on 1000 replications. Date: 20/04/2004 Time: 16:59:24. Population : Population1 observed | under the I.A.M. | under the S.M.M. locus n ko He | Heq S.D. DH/sd Prob | Heq S.D. DH/sd Prob Tt74 318 41 0.945 | 0.927 0.022 0.857 0.1770 COMPUTATION ABORTED. Date: 20/04/2004 Time: 17:33:10. Tt74

92 Tt29 Modelo de mutaciónProbabilidad SMM0.002 TPM (99% SMM)0.001 TPM (95% SMM)0.011 TPM (90% SMM)0.027 TPM (70% SMM)0.083 TPM (50% SMM)0.148 IAM0.475 ¿Cuál es el modelo de mutación que más detecta el cuello de botella?