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2.39 : Variation génétique - Biologie

2.39 : Variation génétique - Biologie


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Qu'est-ce qui aide à assurer la survie d'une espèce?

Variation génétique. C'est cette variation qui est l'essence de l'évolution. Sans différences génétiques entre les individus, la « survie du plus fort » serait peu probable. Soit tous survivent, soit tous périssent.

Variation génétique

Reproduction sexuée résulte en des possibilités infinies de variation génétique. En d'autres termes, la reproduction sexuée donne une descendance génétiquement unique. Ils diffèrent des deux parents et aussi l'un de l'autre. Cela se produit pour un certain nombre de raisons.

  • Lorsque des chromosomes homologues forment des paires pendant la prophase I de la méiose I, un croisement peut se produire. Traverser est l'échange de matériel génétique entre des chromosomes homologues. Il en résulte de nouvelles combinaisons de gènes sur chaque chromosome.
  • Lorsque les cellules se divisent pendant la méiose, les chromosomes homologues sont distribués de manière aléatoire aux cellules filles et différents chromosomes se séparent indépendamment les uns des autres. Cet appelé s'appelle assortiment indépendant. Il en résulte des gamètes qui ont des combinaisons uniques de chromosomes.
  • Dans la reproduction sexuée, deux gamètes s'unissent pour produire une progéniture. Mais quels seront-ils parmi les millions de gamètes possibles ? C'est probablement une question de chance. C'est évidemment une autre source de variation génétique dans la progéniture. Ceci est connu comme fécondation aléatoire.

Tous ces mécanismes fonctionnant ensemble entraînent une quantité incroyable de variation potentielle. Chaque couple humain, par exemple, a le potentiel de produire plus de 64 000 milliards d'enfants génétiquement uniques. Pas étonnant que nous soyons tous différents !

Voir Sources de variation à http://learn.genetics.utah.edu/content/variation/sources/ pour plus d'informations.

Traverser

Le croisement se produit pendant la prophase I, et c'est l'échange de matériel génétique entre les chromatides non sœurs de chromosomes homologues. Rappelons que pendant la prophase I, les chromosomes homologues s'alignent par paires, gène pour gène sur toute leur longueur, formant une configuration à quatre chromatides, connue sous le nom de tétrade. À ce stade, les chromatides sont très proches les unes des autres et une partie du matériel de deux chromatides change de chromosome, c'est-à-dire que le matériel se détache et se rattache à la même position sur le chromosome homologue (Chiffre au dessous de). Cet échange de matériel génétique peut se produire plusieurs fois au sein de la même paire de chromosomes homologues, créant des combinaisons uniques de gènes. Ce processus est également connu sous le nom de recombinaison.

Traverser. Un brin d'ADN maternel est représenté en rouge. Un brin paternel d'ADN est représenté en bleu. Le croisement produit deux chromosomes qui n'existaient pas auparavant. Le processus de recombinaison implique la rupture et la réunion des chromosomes parentaux (M, F). Cela se traduit par la génération de nouveaux chromosomes (C1, C2) qui partagent l'ADN des deux parents.

Assortiment indépendant et fertilisation aléatoire

Chez l'homme, il existe plus de 8 millions de configurations dans lesquelles les chromosomes peuvent s'aligner pendant la métaphase I de la méiose. Ce sont les processus spécifiques de la méiose, résultant en quatre cellules haploïdes uniques, qui entraînent ces nombreuses combinaisons. Cet assortiment indépendant, dans lequel le chromosome hérité du père ou de la mère peut se trier dans n'importe quel gamète, produit un potentiel de variation génétique énorme. Avec la fécondation aléatoire, il existe plus de possibilités de variation génétique entre deux personnes que le nombre d'individus vivants aujourd'hui. La reproduction sexuée est la fécondation aléatoire d'un gamète de la femelle à l'aide d'un gamète du mâle. Chez l'homme, plus de 8 millions (223) des combinaisons chromosomiques existent dans la production de gamètes à la fois chez le mâle et la femelle. Un spermatozoïde, avec plus de 8 millions de combinaisons de chromosomes, féconde un ovule, qui a également plus de 8 millions de combinaisons de chromosomes. C'est plus de 64 000 milliards de combinaisons uniques, sans compter les combinaisons uniques produites par le croisement. En d'autres termes, chaque couple humain pourrait produire un enfant avec plus de 64 000 milliards de combinaisons chromosomiques uniques !

Voir Comment les cellules se divisent : mitose vs méiose à http://www.pbs.org/wgbh/nova/miracle/divide.html pour une animation comparant les deux processus.

Sommaire

  • La reproduction sexuée a le potentiel de produire une énorme variation génétique chez la progéniture.
  • Cette variation est due à l'assortiment indépendant et au croisement pendant la méiose, et à l'union aléatoire des gamètes pendant la fécondation.

Explore plus

Utilisez cette ressource pour répondre aux questions qui suivent.

  • Variation génétique sur http://www.eoearth.org/view/article/152942/.
  1. Qu'entend-on par variation génétique?
  2. La sélection naturelle se produirait-elle sans variation génétique ? Expliquez votre réponse.
  3. Qu'est-ce qui cause la variation génétique?
  4. Comment la variation génétique entraînerait-elle un changement de phénotype?
  5. Quelles sont les sources de variation génétique ? Expliquez votre réponse.

Revoir

  1. Qu'est-ce que le croisement et quand se produit-il ?
  2. Décrivez comment le croisement, l'assortiment indépendant et la fécondation aléatoire entraînent une variation génétique.
  3. Combien de combinaisons de chromosomes sont possibles à partir de la reproduction sexuée chez l'homme ?
  4. Créez un diagramme pour montrer comment se produit le croisement et comment il crée de nouvelles combinaisons de gènes sur chaque chromosome.

Profils épigénétiques de transcription héréditaire II, le vieillissement revisité

Auparavant, nous avons montré que les écarts par rapport au profil de transcription moyen d'un groupe de gènes fonctionnellement apparentés peuvent être transmis épigénétiquement aux cellules filles, impliquant ainsi la programmation nucléaire comme cause. Comme première étape pour caractériser davantage ce phénomène, il était nécessaire de déterminer dans quelle mesure de telles déviations se produisent dans des tissus non tumorigènes dérivés d'individus normaux. À cette fin, une base de données de puces à ADN dérivée de 90 donneurs humains âgés de 22 à 87 ans a été utilisée pour étudier les écarts par rapport au profil de transcription moyen des gènes du protéasome.

Résultats

L'augmentation de l'âge du donneur s'est avérée être corrélée à une diminution des écarts par rapport au profil de transcription général, cette baisse étant spécifique au sexe. L'indice lié à l'âge a diminué plus rapidement chez les hommes, bien qu'il ait commencé à un niveau plus élevé. De plus, les profils de transcription de tissus similaires étaient plus semblables que ceux de tissus différents, indiquant que des écarts surviennent au cours de la différenciation.

Conclusion

Ces résultats suggèrent que le vieillissement et la différenciation sont liés à des changements épigénétiques qui modifient le profil de transcription des gènes du protéasome. Étant donné que des modifications de la structure et de la fonction du protéasome sont peu probables, de telles modifications semblent se produire sans modification concomitante de la fonction des gènes.

Ces découvertes, si elles sont confirmées, pourraient avoir un impact significatif sur notre compréhension du processus de vieillissement.

Examen ouvert par les pairs

Cet article a été révisé par Nathan Bowen (nominé par I. King Jordan), Timothy E. Reddy (nominé par Charles DeLisi) et par Martijn Huynen. Pour les avis complets, veuillez vous rendre dans la section Commentaires des évaluateurs.


Fond

Les semis en germination de monocotylédones ont un coléoptile, qui est un tissu semblable à une gaine recouvrant la feuille primaire pour protéger la pousse émergente lorsqu'elle traverse le sol jusqu'à la surface. Le coléoptile cesse de croître après que la première vraie feuille ait poussé à travers le pore à l'extrémité. Le coléoptile est essentiel à l'établissement précoce de la culture et sa longueur détermine la profondeur maximale à laquelle la graine peut être semée [36, 40, 45, 46, 57]. Si les graines sont semées à une profondeur supérieure à la longueur de leur coléoptile, cela peut entraîner un taux de levée inférieur, une croissance précoce réduite, moins de talles et une diminution du rendement en grains [17, 45, 50]. Dans les zones de culture agricole sujettes à la sécheresse, l'humidité de la couche arable peut être insuffisante pour la germination des graines, et les graines doivent être semées plus profondément pour accéder à suffisamment d'humidité [31, 51] et à des températures plus basses [33]. Par conséquent, les variétés avec des coléoptiles plus longs sont préférables dans les régions de culture limitées en eau, par exemple, le blé d'hiver cultivé dans les zones d'approvisionnement en eau faible du nord-ouest du Pacifique des États-Unis est semé à une profondeur de 10 à 20 cm [52]. Dans les variétés australiennes, les gènes favorisant la longueur des coléoptiles se sont avérés augmenter la levée des plantules de blé à des profondeurs de semis de 12 cm sans affecter la hauteur de la plante [12]. L'ensemencement profond peut également réduire la menace de dommages causés par les souris ou d'autres animaux [8] et protéger les plantules des herbicides de pré-levée [38].

Les auxines sont une classe d'hormones végétales qui peuvent modifier les parois cellulaires des plantes et sont essentielles à l'allongement et à l'expansion des cellules coléoptiles [9]. Dans les coléoptiles de céréales, les modifications les plus significatives de la paroi cellulaire induites par l'auxine sont la baisse de la teneur en glucanes non cellulosiques [23, 35, 48] et la dégradation du 1,3:1,4-β-glucane [49], en activant l'exo-glucane [49] et les endo-β-glucanases associées aux parois cellulaires [25, 26, 30]. Cette dégradation partielle a entraîné un relâchement de la paroi cellulaire, augmentant ainsi l'extensibilité des cellules. L'auxine améliore également la synthèse du niveau de H + -ATPase dans la membrane plasmique pour augmenter l'extrusion de H + dans l'apoplaste afin de s'ajuster à un pH optimal pour l'élargissement de la paroi cellulaire [18]. Certaines études suggèrent que le gène du canal potassique Zea mays K + canal 1 (ZMK1) est régulée positivement par l'auxine et essentielle à l'élongation des coléoptiles en maintenant l'accumulation de K + et la turgescence [41]. Certaines autres protéines liées à la paroi cellulaire ont également été signalées comme des régulateurs clés de l'extension cellulaire, telles que la -expansine dans le riz [24] et la β-expansine dans les coléoptiles de blé [14]. Les gènes de la nucléoside diphosphate (NDP) kinase seraient également impliqués dans l'élongation du coléoptile [39]. Bien que l'auxine soit connue pour activer un groupe de gènes responsables de l'expansion cellulaire, les mécanismes exacts sous-jacents à l'élongation des coléoptiles restent flous.

Les variétés d'orge présentent des différences significatives pour la longueur des coléoptiles. Paynter et Clarke (2010) [33] ont déterminé la longueur des coléoptiles pour un total de 44 cultivars d'orge avec différentes origines de sélection, modes de croissance précoce (dressé ou prostré) et pedigrees. Dans cette collection, la longueur des coléoptiles variait de 38,7 mm (cultivar Morrell d'Australie occidentale (WA)) à 92,9 mm (cultivar Doolup de WA), avec une moyenne de 70,2 mm. Ils ont conclu que la longueur des coléoptiles n'était pas associée à l'origine de la reproduction et à l'habitude de croissance précoce dans leur collection d'orge. Takeda et Takahashi (1999) [58] ont évalué 5082 variétés d'orge et 1214 variétés de blé et ont trouvé des différences significatives dans la tolérance au semis profond, qui étaient liées à la longueur du coléoptile, à la longueur du premier entre-nœud et à la taille des graines. Des études ultérieures ont mené des analyses QTL pour la longueur des coléoptiles en utilisant plusieurs populations cartographiques d'orge haploïde doublée (DH) : Takahashi et al. (2001) [57] ont utilisé deux populations DH différentes (Harrington × TR306 et Steptoe × Morex) et identifié des QTL pour la tolérance à l'ensemencement profond, la longueur du coléoptile et la longueur du premier entre-nœud sur le bras long du chromosome 5H, correspondant aux QTL pour l'acide abscissique et réponse de l'acide gibbérellique. Takahashi et al. (2008) [56] ont utilisé une autre population Harrington × TR306 et cartographié les QTL pour l'élongation des coléoptiles sur les chromosomes 1H, 2H, 4H, 5H, 6H et 7H. Cependant, seuls 127 marqueurs pour la population Harrington × TR306 et 223 marqueurs pour la population Steptoe × Morex étaient disponibles. En conséquence, les QTL détectés couvraient des intervalles de 2 à 5 cM sur les sept chromosomes de l'orge, ce qui était une résolution trop faible pour identifier les gènes candidats. À ce jour, aucun gène candidat spécifique pour la longueur des coléoptiles de l'orge n'a été signalé.

Dans cette étude, nous avons effectué une cartographie des associations à l'échelle du génome avec plus de 30 000 marqueurs génétiques pour cartographier les associations marqueur-trait (MTA) pour la longueur des coléoptiles. Nous avons utilisé une collection mondiale de cultivars d'orge principalement domestiqués (un total de 328 accessions), dont une grande proportion de cultivars d'orge cultivés dans les régions les plus sèches du monde comme l'Australie. Les objectifs de cette étude étaient (i) d'étudier la variation phénotypique de la longueur des coléoptiles dans une collection mondiale diversifiée de génotypes d'orge, (ii) de déterminer les régions génomiques associées à la longueur des coléoptiles via GWAS, et (iii) d'identifier et de caractériser les des gènes candidats probables sous-jacents aux MTA.


Résultats

Expériences MA et séquençage du génome entier

Nous avons mené des expériences de MA à long terme sur UNE. thaliana dans les lignées de descendance monograine et les populations cultivées sous contrôle (jour 23 °C / nuit 18 °C), chaleur (jour 32 °C / nuit 27 °C) et réchauffement (jour 28 °C / nuit 23 °C) conditions (Fig. 1a, b) (voir « Méthodes »). Les traitements à température élevée, en particulier la chaleur (32 °C), ont entraîné divers symptômes de stress tels que la taille des feuilles considérablement réduite, des siliques plus courtes (Fig. 1c, d) et des temps de génération plus courts. Nous avons séquencé 35 A. thaliana génomes, y compris 15 plantes de lignées MA à la génération 10 (G10 cinq plantes de chaque traitement) et 15 plantes de populations MA [cinq plantes chacune de G16 (Témoin, A16), G19 (Réchauffement, C19) et G22 (Chaleur, B22 )], couvrant 10 à 22 générations successives, ainsi que leurs génomes ancêtres (cinq plantes individuelles de G0). Au total, environ 165 Go de lectures propres (30 bibliothèques) à partir de 30 génomes de descendance, et 25 Go de lectures propres à partir de cinq bibliothèques (voir « Méthodes ») représentant le fond génétique de l'ancêtre (Fichier supplémentaire 1 : Tableau S1) ont été obtenu. Pour toutes les lignées et populations MA, une moyenne de 99,68 % des lectures séquencées a été mappée sur le UNE. thaliana génome de référence, avec des profondeurs moyennes de 52,5×, 49,7×, 47,4×, 42,7×, 37,4× et 36,3× par individu dans D10 (contrôle), E10 (chaleur), F10 (réchauffement), A16 (contrôle), B22 ( Chaleur) et C19 (Réchauffement), respectivement. En conséquence, une moyenne de 116 Mb (96,9%) du génome de référence était accessible pour l'appel de variante (Fichier supplémentaire 1 : Tableau S1). Pour obtenir une couverture suffisante du fond génétique de l'ancêtre, les cinq bibliothèques G0 (couverture moyenne 37,1x) ont été combinées. Cette profondeur/couverture de séquençage et le nombre de sites de référence accessibles ont permis une détection précise des mutations au niveau du génome entier.

Illustration schématique et comparaison morphologique de A. thaliana cultivées dans des conditions de contrôle, de chaleur et de réchauffement. une Illustration schématique de UNE. thaliana lignées et populations d'accumulation de mutations (AM). Deux expériences d'AMM ont été menées dans cette étude (voir « Méthodes »). Pour les expériences de la lignée MA, les graines d'une seule plante ancêtre Col-0 ont été cultivées indépendamment dans des conditions de contrôle (D), de chaleur (E) ou de réchauffement (F) pendant 10 générations successives. Cinq plantes de 10e génération (génération 10, G10) (cinq lignées MA) de chaque traitement (D10, E10, F10) ont été utilisées pour le séquençage individuel du génome entier. Pour les expériences de population MA, les graines de la même plante ancêtre que les lignées MA ont été divisées en trois groupes (

35 plants par groupe) et plantés en conditions de contrôle (A) pendant 16 générations, en conditions de réchauffement (C) pendant 19 générations, ou en conditions de chaleur (B) pendant 22 générations [les 9 premières générations cultivées en réchauffement progressif, c'est-à-dire augmentation de 1 °C par génération (de 24/18 °C à 32/27 °C [jour/nuit]) les 13 générations suivantes ont été cultivées à 32/27 °C constant]. Cinq plantes de 16e, 22e et 19e générations de chaque population traitée ont également été sélectionnées au hasard pour le séquençage. Pour maximiser la couverture et fournir des informations génétiques de base sur les progéniteurs (séquence du génome de référence) pour les expériences de MA, cinq individus (G0) ont été combinés pour le séquençage. Les plantes séquencées du génome des lignées et des populations MA sont surlignées dans des cases jaunes et grises (contour bleu), respectivement voir aussi Fichier supplémentaire 1 : Tableau S1. b Statut de croissance des plantes MA exposées à des conditions de contrôle, de chaleur et de réchauffement au stade 5 (montaison) et aux stades 8 à 9 (maturation de la silique et sénescence). Les feuilles au stade 5 (grand axe ≤ 1 cm) ont été échantillonnées pour l'extraction et le séquençage de l'ADN. Barre d'échelle, 5 cm. c Siliques affinées issues des traitements Contrôle, Chaleur et Réchauffement. Barre d'échelle, 0,5 cm. Statistiques phénotypiques de la surface foliaire et de la longueur de la silique sous différents traitements thermiques. Les feuilles au stade 5 (montaison) et les siliques au stade 9 ont été mesurées. Les expériences ont été répétées trois fois et les données sont présentées sous forme de moyennes ± erreurs standard de la moyenne (SEM m = 30). Des différences significatives ont été révélées en utilisant l'analyse de la variance (ANOVA) avec des tests post hoc (*p < 0.05, **p < 0,01 par rapport au contrôle ou au réchauffement)

Mutations accumulées et taux de mutation dans les lignées et les populations MA à des températures élevées

Nous avons obtenu un total de 211 mutations homozygotes de novo de lignées MA sous trois traitements thermiques (Fig. 2a et Fichier complémentaire 1 : Tableaux S2-S3), dont 39 mutations (31 variants mononucléotidiques [SNV] et 8 indels) en D10 (Témoin), 98 mutations (69 SNV et 29 indels) dans E10 (Heat) et 74 mutations (54 SNV et 20 indels) dans F10 (Warming). La plupart (85,9 %) des 57 indels des lignées MA étaient des délétions (dels) et des insertions (ins) courtes (1 à 3 pb) (Fig. 2c). De plus, les indels de E10 (25 dels contre 4 ins) et F10 (17 dels contre 3 ins) ont montré de forts biais vers les dels. En outre, nous avons également détecté 376 mutations homozygotes de novo dans les populations MA, dont 70 mutations (60 SNV et 10 indels) dans A16 (contrôle), 183 mutations (130 SNV et 53 indels) dans B22 (Heat) et 123 mutations ( 88 SNV et 35 indels) en C19 (Réchauffement) (Fig. 2b et Fichier Additionnel 1 : Tableaux S2-S3). Semblable aux indels identifiés à partir des lignées MA, la plupart des indels dans les populations MA étaient courts (1 à 3 pb) et biaisés vers les dels en B22 (42 dels contre 11 ins) et C19 (22 dels contre 13 ins) (Fig. 2d). De plus, nous n'avons trouvé aucun nouvel événement d'insertion d'élément transposable (TE) dans aucune lignée ou population MA.

Distribution à travers les chromosomes des mutations de novo [variantes à nucléotide unique (SNV) et petites insertions et délétions (indels)] détectées dans les génomes de Arabidopsis des lignées et populations Heat, Warming et Control MA. une,b Les étiquettes indiquent le type de mutation. Les couleurs indiquent la classe fonctionnelle ou la conséquence prévue. Les insertions (ins) et les suppressions (dels) à base unique sont indiquées par des lettres de base précédées d'un signe plus et d'un signe moins, respectivement. Les grands ins et dels sont indiqués par un signe plus (avec le nombre de paires de bases insérées) et un signe moins (avec le nombre de paires de bases supprimées), respectivement. Les couleurs individuelles indiquent la région intergénique (rouge), intron (jaune), synonyme/non-frameshift (orange), non synonyme/frameshift/stop gain (bleu), UTR3/5 (violet), amont/aval (vert), épissage (rose ), élément transposable (violet) et mutations non codantes/pseudogènes (bleu lac). Les étiquettes rouges dans chaque population MA indiquent les mêmes mutations détectées dans au moins deux échantillons séquencés. c, Les fréquences et les catégories d'ins et de dels ont été déterminées en fonction de leurs longueurs d'indel (voir aussi le fichier supplémentaire 1 : tableau S3)

Nous avons en outre estimé la précision des pipelines d'appel de mutation à l'aide de deux tests de simulation [14, 35]. Pour le premier test, nous avons simulé 600 SNV aléatoires en utilisant six copies de génomes de référence (voir « Méthodes »). Après avoir lu la cartographie et le filtrage SNV contre les génomes de référence mutés, notre pipeline a récupéré 588 (98%) des 600 SNV attendus (Fichier supplémentaire 1 : Tableau S4). Pour le deuxième test de simulation, nous avons introduit des SNV homozygotes et effectué un filtrage des SNV hétérozygotes, résultant en la récupération de 71 à 91 % de SNV homozygotes (Fichier supplémentaire 1 : Tableau S5). Pour confirmer nos appels de mutation, nous avons examiné expérimentalement tous les SNV et indels des lignées MA par séquençage Sanger. Au total, 205 des 211 mutations ont été confirmées (six mutations ont été identifiées comme des échecs de PCR) (Fichier supplémentaire 1 : Tableau S6).

Nous avons estimé le taux de mutation du SNV (??SNV) et le taux de mutation indel (??indel) par site et par génération dans les lignes MA. Croissance multigénérationnelle de A. thaliana dans des conditions de chaleur a causé des augmentations significatives par rapport au témoin D dans les taux moyens de SNVs [??E-SNV = 1,18 (± 0,09) × 10 − 8 vs. ??D-SNV = 5,28 (± 0,95) × 10 − 9 deux échantillons t test, p = 1,0 × 10 − 3 ] et des indels [??E-indel = 4,94 (± 0,50) × 10 − 9 vs. ??D-indel = 1.36 (± 0.43) × 10 − 9 , p = 6,3 × 10 − 4 Fig. 3a]. De même, le réchauffement a également augmenté le SNV [??F-SNV = 9.21 (± 0.68) × 10 − 9 , p = 9,9 × 10 − 3 ] et indel [??F-indel = 3.41 (± 0.71) × 10 − 9 , p = 0,04] ​​taux de mutation. De plus, les taux de mutation de dels étaient plus de 5 fois plus élevés que ceux de ins dans les deux Heat E [??E-del = 4,26 (± 0,47) × 10 − 9 vs. ??E-ins = 6,82 (± 1,70) × 10 − 10 ] et réchauffement F [??F-del = 2,90 (± 0,88) × 10 − 9 vs. ??F-ins = 5,12 (± 3,41) × 10 − 10 ], contrairement à l'absence de différence observée dans le contrôle D. Les taux de mutation MA globaux (SNV et indels) des lignées Heat et Warming étaient de 1,67 (± 0,06) × 10 − 8 (??E-total) et 1,26 (± 0,13) × 10 − 8 (??F-total) par site par génération, environ 2,5 fois (p = 8,6 × 10 − 6 ) et 1,9 fois (p = 4 × 10 − 3 ) supérieur au contrôle [??D-total = 6,65 (± 0,83) × 10 − 9 ], respectivement (Fig. 3a). De plus, nous avons observé des taux significativement plus élevés de mutations totales et de SNV dans Heat E par rapport à Warming F (p < 0,05), alors que la différence dans les taux d'indel n'était pas significative (p = 0.1).

Estimation des taux de mutation des mutations observées (SNV, indels) et des spectres moléculaires dans les lignées et populations MA Control, Warming et Heat. une, b SNV, indel et taux de mutation totaux (par site et par génération) des mutations de novo dans les lignées et populations MA soumises à différents traitements thermiques. Des différences significatives ont été révélées à l'aide d'un test bilatéral de Student. t test (*p < 0.05, **p < 0.01 par rapport aux traitements Contrôle ou Réchauffement). c, Taux de mutation de différents types de mutation dans les lignées MA et les populations soumises à différents traitements thermiques. Les taux conditionnels de chaque type de mutation par site et par génération ont été estimés en divisant le nombre de mutations observées par le nombre de sites analysés capables de produire une mutation donnée et le nombre de générations de MA dans chaque lignée et lignée de population de contrôle, de réchauffement et de chaleur. . Les barres d'erreur indiquent SEM. e, F Fréquences de mutation (par génome par génération) des mutations de transition et de transversion accumulées dans les lignées MA et les populations soumises à différents traitements thermiques. Des différences significatives ont été révélées à l'aide d'un modèle de Student bilatéral. t test (*p < 0.05, **p < 0.01 par rapport aux traitements Contrôle ou Réchauffement). g Rapports de transition/transversion (Ts/Tv) des SNV accumulés dans les lignées MA et les populations soumises à différents traitements thermiques

En parallèle, nous avons également estimé les taux de mutation moyens dans les populations MA (Fig. 3b). Les plantes cultivées dans des conditions de chaleur avaient des taux de SNV significativement plus élevés que les plantes témoins, telles que ??B-SNV (chaleur) = 1,03 (± 0,06) × 10 − 8 vs. ??A-SNV (Témoin) = 6,53 (± 0,76) × 10 − 9 (p = 1,6 × 10 − 4 ), alors qu'aucune différence significative n'a été observée entre le réchauffement (??C-SNV = 8,08 (± 0,63) × 10 − 9 ) et Conditions de contrôle (p = 0,2). Cependant, les taux de mutation totaux de Heat B et Warming C étaient de 1,45 (± 0,09) × 10 − 8 (??B-total) et 1,13 (± 0,09) × 10 − 9 (??C-total), près de 2,0 et 1,5 fois (p < 0,05) plus élevé que dans le contrôle A [??Un total = 7,61 (± 0,08) × 10 − 9 ], respectivement (Fig. 3b). De plus, par rapport au réchauffement C, Heat B présentait des taux de mutation totale et de SNV significativement plus élevés (p < 0.05). Cependant, les taux de SNV et les taux de mutation totaux étaient plus faibles dans les populations Heat et Warming que dans les lignées MA sous des températures élevées.

Spectres moléculaires de mutations dans A. thaliana sous des températures élevées

Les spectres de mutation par substitution de base variaient après une croissance multigénérationnelle de UNE. thaliana dans des conditions de chaleur, de réchauffement et de contrôle. Nous avons trouvé un fort biais C:G → T:A (conduit par C → T et G → A) dans six spectres mutationnels qui se sont couramment produits dans les lignées MA sous les trois traitements de température (Fig. 3c) cependant, C:G → T Les mutations :A sous des températures élevées (chaleur et réchauffement) avaient des taux beaucoup plus élevés par rapport au témoin. De plus, par rapport à Heat E (??E-C:G → T:A = 1,47 × 10 − 8 par site et par génération), Warming F présentait un taux de mutation C:G → T:A plus faible (??F-C:G → T:A = 1,23 × 10 − 8 ). De plus, dans Heat E et Warming F, la deuxième substitution la plus fréquente était A:T → T:A (taux de mutation, ??E-A:T → T:A = 3,20 × 10 − 9 ) cependant, cela différait du contrôle D, dans lequel la deuxième substitution la plus fréquente était A:T → G:C (??E-A:T → G:C = 2,39 × 10 − 9 ). En général, le taux moyen de mutations survenant sur les sites C:G était presque 3 fois plus élevé que sur les sites A:T dans Heat E et Warming F (Fig. 3c), contrairement à

2 fois dans le contrôle D. Dans les populations MA, nous avons observé des résultats similaires sous Heat and Warming (Fig. 3d) par exemple, les substitutions les plus fréquentes dans Heat B et Warming C étaient également biaisées vers C:G → T:A (??B-C:G → T:A = 1.50 × 10 − 8 ??C-C:G → T:A = 1,54 × 10 − 8 ) et étaient plus élevés que dans le témoin A (??A-C:G → T:A = 1,01 × 10 − 8 ). Les deuxièmes substitutions les plus fréquentes (taux de mutation) dans Heat B se sont produites à A:T → T:A (??B-A:T → T:A = 2,37 × 10 − 9 ) sites, similaires aux lignes Heat MA. En revanche, les deuxièmes substitutions les plus fréquentes dans Warming C étaient A:T → G:C (??C-A:T → G:C = 2,16 × 10 − 9 ), quelque peu différent des lignes Warming MA.

Nous avons calculé les fréquences de transition et de transversion (par génome par génération) pour les trois traitements. Dans les lignes MA, les fréquences de transition (Ts) et de transversion (Tv) dans Heat E (0,84 et 0,54, respectivement) et Warming F (0,68 et 0,40, respectivement) ont montré des augmentations évidentes par rapport au contrôle D (0,46 et 0,16, respectivement Fig. 3e,f), entraînant une diminution significative des rapports Ts/Tv aux deux températures élevées (Fig. 3g et fichier supplémentaire 1 : Tableau S7). De plus, par rapport à Heat E, Warming F avait un rapport Ts/Tv plus élevé, ce qui peut être attribué à ses fréquences plus basses de Ts et Tv. Les rapports Ts/Tv étaient plus élevés dans les populations MA Heat and Warming que dans les lignées MA (Fig. 3g). Au sein des populations MA, les rapports Ts/Tv étaient significativement diminués dans Heat B (1,83) par rapport au Contrôle A (2,53 Fig. 3g). Néanmoins, la population Warming a montré un rapport Ts/Tv élevé en raison de ses taux de transition plus élevés et de ses taux de transversion plus faibles par rapport aux populations Heat et Control.

Distribution de fréquence de mutation dans différentes régions génomiques dans A. thaliana sous des températures élevées

Nous avons annoté les mutations et estimé leurs fréquences dans différentes régions génomiques dans les lignées et les populations MA. Toutes les lignées MA ont montré des fréquences de mutation plus élevées dans les régions intergéniques que dans les régions géniques. Heat E et Warming F ont montré des augmentations de plus de 50 % des fréquences de mutation dans les régions géniques (augmentations de 1,4 à 2,2 fois) et intergéniques (augmentations de 0,5 à 1 fois) par rapport au témoin D (p < 0.05 Fig. 4a Fichier supplémentaire 1 : Tableau S8A). Notamment, dans les régions géniques de Heat E et Warming F, des fréquences de mutation plus élevées se sont produites dans les régions codantes que dans les régions non codantes, différentes du contrôle D. La prédominance des variants dans les régions codantes de Heat E et Warming F a été attribuée à l'occurrence disproportionnée de non synonymes. mutations (Fichier supplémentaire 1 : Tableau S8A). Par exemple, les mutations non synonymes dans Heat E (0,26) étaient significativement plus fréquentes que dans Control D (0,02 p < 0.05). De plus, Heat E a montré des fréquences de mutation plus élevées dans les régions intergéniques et géniques que Warming F, mais cette différence n'était pas significative (p > 0,05). Dans les régions non codantes, les fréquences de mutations des régions introniques et non traduites (UTR) étaient les plus élevées dans la chaleur E. Fait intéressant, davantage de mutations se sont produites dans les éléments transposables (TE) sous le traitement thermique, avec une fréquence significativement accrue dans la chaleur E par rapport au contrôle D (p = 0,02). Enfin, nous avons calculé les taux de SNV dans les régions intergéniques, géniques et TE (Fig. 4a), qui ont tous augmenté avec la température.

Comparaison des fréquences de mutation dans diverses régions génomiques parmi les lignées Control, Heat et Warming (une) et les populations (b). Les valeurs numériques dans le graphique à barres empilées indiquent les fréquences des mutations totales (SNV et indels) dans les régions génomiques. La fréquence de mutation de chaque région dans chaque échantillon a été calculée à l'aide de la formule m = m/g, où m est le nombre de mutations identifiées et g est le nombre de générations. En conséquence, la fréquence moyenne de mutation de chaque traitement (cinq échantillons) a été estimée par le ∑m/5. Les valeurs numériques au-dessus des barres indiquent les taux de SNV dans les régions génomiques. Les taux de SNV de chaque région génomique (par site par génération) ont été estimés en divisant le nombre de mutations observées par le nombre de sites analysés capables de produire une mutation donnée et le nombre de générations de MA

Dans les populations MA, nous avons constaté que les fréquences de mutation des régions intergéniques et des TE dans Heat B étaient significativement plus élevées que celles du contrôle A (p < 0.01 Fig. 4b). En revanche, la fréquence des mutations non synonymes dans Heat B (0,07) était inférieure à celle de Warming C (0,18) (Fichier supplémentaire 1 : Tableau S8B). De manière constante, la fréquence de mutation des régions codantes dans Heat B (0,13) était inférieure à celles dans Warming C (0,26) (Fig. 4b). Notamment, les fréquences de mutation des régions codantes dans les populations Heat and Warming étaient également plus faibles que dans les lignées Heat and Warming, avec une fréquence significativement plus faible de mutations non synonymes observées dans la population Heat B (0,07) que dans les lignées Heat E (0,26) ( Fichier supplémentaire 1 : tableau S8B), cela indique les effets de sélection les plus forts pour les mutations non synonymes dans les populations MA à des températures élevées. Pour étudier plus avant les effets de sélection sur les populations MA, nous avons utilisé le calculateur KaKs pour déterminer le rapport des substitutions non synonymes aux substitutions synonymes (rapport Ka/Ks). Les lignées Heat E avaient un rapport Ka/Ks de 0,92, tandis que la population Heat B avait un rapport Ka/Ks > 1 (1,51), suggérant que la population Heat MA avait été soumise à une sélection positive.

Les SNV non synonymes, les gains et les pertes de codons stop et les indels dans les régions codantes sont susceptibles d'affecter la fitness [36]. Par conséquent, nous avons estimé les taux de mutations génomiques diploïdes affectant la fitness sous différents traitements. Ces taux étaient de 0,48 (± 0,1) et 0,36 (± 0,2) par génération dans Heat E et Warming F, respectivement, et ces valeurs étaient plus élevées que celles du contrôle D (0,13 ± 0,1 Heat vs. Contrôler, p = 0,005 Réchauffement vs. Contrôler, p = 0,16). De même, les taux de mutation génomique affectant la fitness étaient significativement plus élevés dans Heat B (0,16) et Warming C (0,24) que dans le contrôle A (0,05 p < 0,003). De plus, les taux de mutation génomique affectant la valeur adaptative étaient plus faibles dans les populations MA que dans les lignées MA.

Mutations dans les gènes fonctionnels de A. thaliana sous des températures élevées

Pour étudier les mutations accumulées dans les gènes fonctionnels qui peuvent être impliqués dans divers processus biologiques sous-jacents aux réponses à haute température, nous avons effectué une analyse fonctionnelle de l'ontologie génique (GO) de 29, 46 et 55 gènes avec des mutations du contrôle, du réchauffement et de la chaleur MA lignes et populations, respectivement (Fichier supplémentaire 1 : Tableau S3). Nous avons constaté que ces gènes étaient enrichis en de multiples termes liés, notamment le processus cellulaire, le processus métabolite, la partie cellulaire, la membrane, la liaison et l'activité catalytique (Fig. 5a). En revanche, des températures élevées ont entraîné l'enrichissement d'un plus grand nombre de gènes associés aux termes « réponse au stimulus », « processus de reproduction », « processus de développement » et « régulation biologique ». L'analyse fonctionnelle de l'Encyclopédie de Kyoto des gènes et des génomes (KEGG) a montré un enrichissement des voies communes, y compris la « transduction de signalisation », le « développement » et la « réplication et réparation » à des températures élevées (Fichier supplémentaire 2 : Fig. S1).

Enrichissement fonctionnel de gènes mutés dans les lignées et les populations MA. une GO enrichissement de gènes mutés dans les traitements Contrôle (A et D), Chaleur (B et E) et Réchauffement (C et F). La flèche indique un processus biologique important. b Les niveaux d'expression des gènes mutés sous Heat and Warming différaient significativement du contrôle (ensemble de données d'expression obtenu à partir du NCBI GSE118298). Les valeurs d'expression FPKM transformées en Log10 pour chaque traitement ont été visualisées à l'aide d'une carte thermique. La couleur rouge indique un niveau d'expression élevé et la couleur bleue indique un niveau d'expression faible. c Mutations non synonymes (orange), suppression du décalage du cadre (bleu), insertion du décalage du cadre (jaune) et arrêt du gain (gris) dans les régions codant pour le gène des lignées et des populations MA. Chaque gène impliqué dans un processus biologique putatif est montré. Les gènes associés à la réponse de défense et à la réparation de l'ADN sont marqués en bleu, et les astérisques indiquent les gènes différentiellement exprimés indiqués dans (b)

Pour déterminer davantage si ces mutations se sont produites au niveau des gènes impliqués dans la réponse transcriptionnelle à la chaleur et au réchauffement, nous avons utilisé un ensemble de données RNA-seq obtenu précédemment pour identifier les transcrits potentiels sensibles à la température (exprimés de manière significativement différentielle) parmi les traitements Heat, Warming et Control ( voir « Méthodes »). Fait intéressant, 9 (16%) des 55 gènes des échantillons Heat MA ont montré une expression significativement différente entre les traitements de contrôle et de chaleur, et 10 (22%) des 46 gènes des échantillons Warming MA ont été exprimés différemment entre le contrôle et le réchauffement (Fig. 5b) . En particulier, des mutations se sont produites dans deux gènes codant pour la protéine de choc thermique 70-17 (HSP70-17) et le facteur de transcription de stress thermique A-1a (HSFA1A), qui ont été régulés à la hausse sous traitement thermique et ont été identifiés dans les chaleurs E et B, respectivement.

Nous nous sommes également concentrés sur les gènes avec des SNV non synonymes, à décalage de trame, à gain d'arrêt ou des indels (Fig. 5c). Dans les lignes de chaleur, en plus de HSP70-17, décrit ci-dessus, une mutation non synonyme a été trouvée dans un gène codant pour la fumarate hydratase 2 (FUM2), qui est associée au métabolisme respiratoire. Fait intéressant, une mutation s'est produite dans le gène codant pour une protéine contenant le domaine de l'antigène nucléaire de prolifération cellulaire (PCNA) (AT4G17760), qui est associée à la réparation de l'ADN. De plus, un décalage du cadre de lecture et un SNV non synonyme dans la protéine liée à la défense (c. AT5G48770 et AT4G10780) ont été identifiés dans les lignes Heat E et Warming F, respectivement. Contrairement aux mutations accumulées dans les lignées MA, nous avons trouvé de nombreuses mutations exoniques réparties dans les gènes associés au développement et à la transduction du signal, tels que ceux codant pour la protéine de la famille de liaison aux lipides dépendante du calcium (AT1G48090) et la protéine de superfamille de type répétition WD40 (AT3G54190), dans les populations MA (Fig. 5c). Notamment, les schémas de distribution des mutations parmi tous les individus différaient significativement entre les populations MA et les lignées MA. Par exemple, certaines mutations au sein d'une population MA étaient partagées par différents individus, alors que les mutations de la lignée MA étaient largement dispersées parmi les individus (Fig. 5c, Fichier supplémentaire 1 : Tableau S3), ces résultats ont démontré les paysages de mutation distincts des populations MA et des lignées MA. Compte tenu de la conception expérimentale appliquée aux populations MA, nous supposons que ces mutations exoniques communes proviennent probablement d'un individu parental de la même génération (pas de la plante ancêtre), suggérant que certaines variantes génétiques sont plus susceptibles de se propager dans les populations sous pression sélective sur plusieurs générations.

Interaction entre la méthylation et l'annotation TE

Nous avons effectué un séquençage au bisulfite du génome entier des lignées MA et identifié plus de cytosines méthylées (mCs) dans Heat E (10,54 %) et Warming F (10,44 %) que dans le témoin D (9,78 % Fichier supplémentaire 1 : tableau S9). Les mC dans les contextes CG, CHG et CHH (où H fait référence à A, T ou G) sont résumés dans le tableau supplémentaire 8.La désamination spontanée de la cytosine méthylée (mC) en thymine est connue pour être une source majeure de mutations, entraînant des taux de mutation élevés au niveau des sites méthylés [37]. Nous nous sommes donc concentrés sur les mutations des lignées MA Control, Heat et Warming dans trois contextes méthylés et non méthylés. Dans le traitement thermique, les proportions de méthylation aux bases mutées étaient bien supérieures à l'occurrence de méthylation à l'échelle du génome dans le CG (test exact de Fisher, p = 4,58 × 10 –8 ), CHG (test exact de Fisher, p = 1,92 × 10 –21 ), et CHH (test exact de Fisher, p = 1,63 × 10 –3 ) contextes (Fig. 6b). Des fréquences élevées de méthylation aux sites de mutation ont également été trouvées dans le réchauffement (test exact de Fisher : CG, p = 3,36 × 10 –4 CHG, p = 1,92 × 10 –15 CHH, p = 0,02) et Contrôle (test exact de Fisher : CG, p = 3,56 × 10 –12 CHG, p = 2,27 × 10 –21 CHH, p = 0,08) traitements (Fig. 6a, c). Étant donné que la méthylation et les TE sont significativement corrélés [35, 38], nous avons en outre testé les principaux effets de la méthylation et de la position TE (analyse bidirectionnelle) sur les taux de mutation à des températures élevées à l'aide d'un modèle de régression logistique. Les sites méthylés et les régions TE étaient associés positivement à des mutations dans les lignées MA Control, Heat et Warming (Fichier supplémentaire 1 : Tableau S10). En général, les sites méthylés à l'intérieur et à l'extérieur des TE présentaient des taux de mutation plus élevés que les sites non méthylés dans les lignées MA (Fichier supplémentaire 2 : Fig. S2). Par rapport à ceux des lignées de contrôle, les sites méthylés et non méthylés des lignées Heat et Warming ont montré des taux de mutation plus élevés quel que soit l'emplacement (à l'intérieur ou à l'extérieur des TE). Heat E avait le taux de mutation le plus élevé sur les sites méthylés en dehors des TE (Fig. 6d). De plus, nous avons observé que les sites non méthylés au sein des TE avaient un taux plus élevé dans Warming F que dans Heat E, mais cette différence n'était pas significative.

Estimation des effets de la méthylation de la cytosine et de la région TE sur les taux de mutation dans les lignées MA Control, Heat et Warming. unec Comparaison des pourcentages de méthylation de la cytosine à toutes les bases du génome et des bases mutées dans les lignées Control D (A), Heat E (B) et Warming F (C). H fait référence à A, T ou G. Le pourcentage de méthylation est beaucoup plus élevé aux bases mutées que l'occurrence correspondante à l'échelle du génome pour les trois contextes : CG (test exact de Fisher, p = 4,58 × 10 –8 ), CHG (test exact de Fisher, p = 1,92 × 10 –21 ), et CHH (test exact de Fisher, p = 1.63 × 10 –3 ). Effets de la méthylation de la cytosine et de la région TE sur les taux de mutation dans les lignées Control D (D), Heat E (E) et Warming F (F). Les X l'axe montre les taux de mutation transformés en log (log10) par site et par génération. Les taux de mutation pour les positions non-TE et TE sont marqués en orange et en bleu, respectivement. Les taux de mutation pour les positions CG non méthylées et méthylées sont indiqués par des triangles et des carrés, respectivement. Les différences de taux de mutation entre les lignées Control D, Heat E et Warming F ont été évaluées à l'aide de la méthode de Student. t test. Les barres d'erreur indiquent les SEM. Les astérisques indiquent des différences significatives par rapport au contrôle D à p < 0.05 (*) et p < 0.01 (**), respectivement

Biais mutationnel et effets contextuels de A. thaliana sous des températures élevées

Nous avons estimé les contributions relatives de diverses propriétés génomiques à la fréquence des mutations, y compris la densité des gènes et le contenu en GC. Dans les lignées et les populations MA, nous avons constaté qu'il y avait moins de mutations dans les régions à densité génétique élevée par rapport à faible dans les trois traitements (Fig. 7a). Pour les lignées MA, le taux de mutation était significativement biaisé vers la région à faible densité de gènes par rapport à la région à haute densité de gènes dans Heat E (t test, p = 0,02 Fig. 7b) et Réchauffement F (p = 0,03). En revanche, aucune différence significative dans le taux de mutation du contrôle D n'a été observée entre les régions à haute et basse densité de gènes (p = 0,45). Ce résultat suggère que l'exposition multigénérationnelle de A. thaliana à des températures élevées accélère l'accumulation de mutations de l'ADN vers une région à faible densité génétique par rapport aux plantes à température ambiante (contrôle). Nous avons également estimé si le contenu en GC (par fenêtre de 1 kb) affectait les taux de mutation locale dans les lignées MA et les populations de chaque traitement. Pour toutes les lignées et populations MA, le contenu en GC et les taux de mutation observés n'étaient pas bien corrélés (Fichier supplémentaire 2 : Fig. S3), suggérant que le contenu en GC n'affectait pas le taux de mutation dans nos expériences MA.

Biais mutationnels des lignées et populations de contrôle, de chaleur et de réchauffement. Analyse des corrélations entre la densité des gènes et les taux de mutation entre les chromosomes dans les lignées et les populations de contrôle, de chaleur et de réchauffement. une Répartition des mutations à travers A. thaliana chromosomes montrés dans un tracé Circos. Du cercle extérieur au cercle intérieur, le graphique montre les chromosomes, les gènes (barres violettes) et les mutations dans A16 (barres vertes), B22 (barres jaunes), C19 (barres rouges), D10 (barres roses), E10 (barres violettes) ) et F10 (barres bleues). Chaque chromosome est divisé en plusieurs bacs (taille du bac = 100 kb), qui sont regroupés en régions à haute et basse densité de gènes. b Comparaison des taux de mutation entre les régions à forte densité génétique et celles à faible densité génétique. Des différences significatives ont été révélées en utilisant la méthode de Student bilatérale. t test (p < 0,05, régions à forte densité génétique par rapport à faible). ch Taux de mutation dépendant du voisin aux bases AT et GC estimés pour les lignées MA Control, Heat et Warming (ce) et les populations (Fh). Le taux de mutation dépendant du contexte des trinucléotides est indiqué pour chaque traitement. Les X l'axe montre les nucléotides focaux (majuscules, site de mutation) et les nucléotides adjacents immédiats (minuscules), quelle que soit l'orientation du brin (par exemple, la classe tAt comprend le taux de mutation global aux sites tAt et aTa). Pour chaque traitement, les taux de mutation des bases G/C étaient généralement élevés par rapport à ceux des bases A/T. Les points rouges indiquent des taux de mutation significativement élevés

Nous avons évalué l'effet du contexte de séquence locale sur les taux de mutation des positions A/T et G/C flanquées de différents nucléotides sur l'un ou l'autre site, quelle que soit l'orientation du brin d'ADN (par exemple, AAG et son complément CTT contribuent tous deux au taux de mutation dans la position centrale AT de la catégorie AAG). Comme prévu, les bases GC présentaient des taux de mutation significativement plus élevés que les bases AT dans tous les traitements (t test, p < 0,03) sauf Contrôle D (p > 0,14 Fig. 7c–e). En général, les taux de mutation des bases AT dans tous les contextes étaient uniformes pour chaque expérience MA (g test, p > 0,15), mais les taux de mutation des bases GC n'étaient pas (p < 0.01), sauf dans les traitements Warming (Warming F, p = 0.98 Réchauffement C, p = 0. 44). De plus, les nucléotides situés une position en amont ou en aval ont eu des effets significatifs sur le taux de mutation dans la population Heat B (t test, p < 3,32 × 10 –4 Fig. 7d), alors que ceux d'autres lignées et populations MA ne l'ont pas fait (p > 0,05). Sur les 16 combinaisons possibles de nucléotides flanquants, GCG dans le contrôle A (bilatéral Z test, p = 5,56 × 10 –13 ), GCG dans la manche B (p = 7,40 × 10 –14 ), et CCG dans Warming C (p = 3,97 × 10 –6 ) avaient des taux de mutation significativement plus élevés que les autres contextes GC. Contrairement aux populations MA, les lignées Control D, Heat E et Warming F ont montré des taux de mutation significativement plus élevés dans le CCC (p = 3,03 × 10 –4 ), GCC (p = 0,02), et GCT (p = 6,24 × 10 –5 ) que dans les autres contextes GC (Fig. 7g, h). Cependant, les trinucléotides CCG (ou GGC) et GCG (ou CGC) semblaient avoir des taux de mutation élevés dans tous les groupes MA, quel que soit le traitement thermique. De plus, nous avons observé que presque tous les indels dans les groupes Chaleur (E10 et B22), Réchauffement (F10 et C19) et Contrôle (D10 et A16) se produisaient à proximité de répétitions simples ou impliquaient des dels et des ins répétés en tandem (Fichier supplémentaire 1 : Tableau S11), suggérant que l'occurrence des indels est fortement biaisée vers les séquences répétées dans A. thaliana.

Comparaison des mutations de novo avec les variations génétiques naturelles

Le 1001 Genomes Consortium (2016) a signalé 10 707 430 polymorphismes mononucléotidiques (SNP) et 1 424 879 indels (≤ 40 pb) dans 1135 accessions naturelles de UNE. thaliana. Pour comparer les mutations de novo avec les variations naturelles, nous avons fusionné les mutations de toutes les lignées et populations MA en 263 SNV uniques et 93 indels. Nous avons constaté que 64 (24 %) des 263 sites SNV totaux coïncident avec des SNP bialléliques dans l'ensemble de données 1001 Genomes, et 50 (19 % du total) de ces 64 SNV partagés sont identiques (Fig. 8). Parmi les 93 indels identifiés dans les expériences de MA, 40 (43 %) chevauchent des indels de la population 1001 Genomes, dont 12 (13 % du total) sont identiques. Ces sites identiques (86 % des SNV partagés, 75 % des indels partagés) sont issus principalement des lignes Heat et Warming. Comparé au chevauchement attendu (basé sur une distribution aléatoire des mutations et des polymorphismes), le chevauchement entre les polymorphismes de toutes nos lignées et populations MA avec ceux des variants naturels est hautement significatif (test exact de Fisher : SNV, p = 2 × 10 –24 indél, p = 1 × 10 –12 Fig. 8). Pour déterminer si les SNV identifiés dans nos résultats d'AMM étaient biaisés vers des sites conservés ou de substitution dans UNE. thaliana, nous les avons comparés aux 219 909 variants ancestraux (SNP apparaissant sur les sites de substitution dans UNE. thaliana) et 1 799 125 variants dérivés (SNP apparaissant sur des sites conservés) de l'ensemble de données SNP biallélique 1001 Genomes (voir « Méthodes »). Parmi tous les SNV identifiés dans nos résultats MA, seuls quatre SNV (1% des SNV de Warming C et F et Heat E) se chevauchent avec des variantes ancestrales et un SNV (de Heat B) est partagé avec des variantes dérivées, indiquant une faible fréquence de de novo SNV (identifiés à des températures élevées) sur les sites conservés.

Chevauchement entre les mutations identifiées dans les lignées/populations MA (SNV) et les variants détectés dans la population 1001 Genomes (SNP). Comparaison des proportions attendues et observées de SNV et d'indels qui chevauchent les SNP et les indels dans l'ensemble de données 1001 Genomes. Les nombres en haut des barres sont des valeurs de chevauchement absolues. Les astérisques indiquent p < 0.05 (*), p < 0.01 (**), et p < 0,001 (***) basé sur le test exact de Fisher avec correction de Bonferroni


Résultats et discussion

Évaluation de marqueurs génétiques appropriés pour la systématique moléculaire

En utilisant les propriétés souhaitables décrites dans la section Matériaux et méthodes, nous avons évalué les quatre classes de marqueurs génétiques pour leur aptitude à l'application en systématique moléculaire de trois groupes d'helminthes et fourni un guide sur l'utilité et les limites des marqueurs génétiques. Les tableaux 1 et 2 résument chaque classe de marqueur génétique et ses propriétés pour les études de systématique moléculaire. L'utilité et les limites de chaque classe de marqueur génétique pour l'application sont répertoriées dans le fichier supplémentaire 4 : tableau S12.

Adéquation du marqueur génétique basée sur la saturation de la substitution nucléotidique

L'analyse de la saturation de la substitution nucléotidique, qui est un indicateur de l'utilité d'un marqueur génétique pour les inférences phylogénétiques, dans les séquences ITS choisies pour l'enquête à travers les taxons échantillonnés dans cette étude a révélé que les régions nucléaires ribosomiques ITS étaient saturées (tableau 1), avec Iss > Iss.c, suggérant que plusieurs substitutions se sont produites. Ces résultats indiquent que les régions nucléaires ribosomiques ITS ne sont pas des marqueurs génétiques appropriés pour les études de systématique moléculaire, en particulier à des niveaux taxonomiques plus élevés. Nous avons obtenu un résultat similaire pour les nématodes, l'ITS nucléaire ribosomique étant saturé et non utile pour la systématique moléculaire. De plus, Thaenkham et al. [22] ont comparé le gène de l'ARNr 18S nucléaire et la région ITS2 des Opisthorchiidae et des Heterophyidae et ont démontré que par rapport au gène de l'ARNr 18S, la région ITS2 n'était pas adaptée à l'analyse au niveau familial de la superfamille des Opisthorchioidea. Inversement, les gènes d'ARNr nucléaires, les gènes codant pour les protéines mitochondriales et les gènes d'ARNr mitochondriaux n'étaient pas saturés, avec Iss < Iss.c, suggérant qu'ils peuvent être des marqueurs utiles pour déduire des relations phylogénétiques.

Les distances génétiques comme mesure de l'adéquation d'un marqueur génétique à la systématique moléculaire

La comparaison des distances génétiques moyennes pour chaque marqueur a révélé une tendance similaire parmi les trois groupes d'helminthes. Comme le montre le tableau 2, les plus grandes distances génétiques se sont produites dans les régions nucléaires ribosomiques ITS de ITS1 et ITS2, suggérant que les régions d'espacement pourraient ne pas convenir pour déduire des relations phylogénétiques à travers une large hiérarchie taxonomique. Le résultat est en accord avec des études précédentes montrant que les régions ITS ne sont pas appropriées pour les comparaisons phylogénétiques entre des taxons éloignés [54,55,56]. À l'inverse, la proportion moyenne par paire de différences dans les gènes nucléaires de l'ARNr 18S et 28S était la plus faible, les gènes de l'ARNr 18S ayant des valeurs de 0,029, 0,036 et 0,039 pour les nématodes, les trématodes et les cestodes, respectivement, et les gènes de l'ARNr 28S avaient des valeurs de 0,050 et 0,120 pour les nématodes et les trématodes, respectivement. La proportion moyenne par paire de différences entre les gènes d'ARNr nucléaires était statistiquement différente de celle de tous les autres marqueurs génétiques (?? 2 = 1519.6, df = 9, P < 0,00001 pour les nématodes ?? 2 = 581.7, df = 9, P < 0,000001 pour les trématodes ?? 2 = 424.3, df = 8, P < 0,00001 pour les cestodes). Les faibles valeurs de distance génétique des gènes d'ARNr nucléaires peuvent être un facteur limitant et pourraient rendre la résolution insuffisante pour l'identification au niveau de l'espèce.

Pour les gènes mitochondriaux, les distances génétiques étaient significativement plus élevées que celles des gènes d'ARNr nucléaires. Parmi les gènes mitochondriaux, les distances génétiques observées dans les gènes d'ARNr mitochondriaux étaient comparables à celles des gènes codant pour les protéines mitochondriales.

Le nombre de clades monophylétiques comme mesure de la résolution du marqueur génétique

La récupération de taxons reconnus comme monophylétiques peut également indiquer la résolution du marqueur génétique. La nature hautement conservée des gènes de l'ARNr nucléaire en fait des marqueurs génétiques appropriés pour la systématique moléculaire [6]. Les gènes d'ARNr 18S et 28S ont été utilisés dans la classification de niveau supérieur des nématodes, des trématodes et des cestodes, permettant la construction du cadre phylogénétique pour chaque groupe d'helminthes [13,14,15]. Nos résultats montrent que par rapport à d'autres marqueurs génétiques, les gènes d'ARNr nucléaire et le gène d'ARNr mitochondrial 16S ont donné la meilleure résolution phylogénétique pour les trématodes, récupérant trois des quatre sous-ordres comme monophylétiques (tableau 2). Pour les cestodes, les gènes mitochondriaux ont donné la meilleure résolution par rapport aux gènes nucléaires. Pour les nématodes, les gènes d'ARNr 12S et 16S mitochondriaux présentaient la meilleure résolution des marqueurs génétiques (hormis NAD1 pour les nématodes), avec quatre ordres sur six comme monophylétiques. Les gènes de l'ARNr mitochondrial sont plus conservés que les gènes codant pour les protéines mitochondriales, et cette nature légèrement plus conservée a conduit à l'utilisation des gènes de l'ARNr mitochondrial pour une classification de niveau supérieur des organismes [57,58,59]. Chez les helminthes, le gène de l'ARNr 16S et les gènes de l'ARNr nucléaire ont été utilisés conjointement pour fournir une résolution accrue pour la phylogénie des cestodes [60, 61]. Chan et al. ont également rapporté que les gènes d'ARNr mitochondriaux offrent une bonne résolution et peuvent être utilisés pour la systématique moléculaire chez les nématodes [59].

Ainsi, les résultats de notre évaluation des marqueurs génétiques pour leur adéquation à la systématique moléculaire des helminthes indiquent que les régions nucléaires ribosomiques ITS pourraient ne pas convenir aux inférences phylogénétiques à un niveau de taxons plus élevé en raison de la saturation de la substitution nucléotidique. De plus, le nombre de clades monophylétiques obtenus et des distances génétiques suffisantes ont soutenu la résolution des gènes d'ARNr mitochondriaux pour la systématique moléculaire, les rendant comparables aux gènes d'ARNr nucléaires couramment utilisés.

Évaluation de marqueurs génétiques appropriés pour l'identification moléculaire

En utilisant les quatre propriétés mentionnées ci-dessus, nous avons évalué la pertinence des marqueurs génétiques pour l'identification moléculaire des nématodes, des trématodes et des cestodes. Les résultats sont résumés dans le tableau 3.

Distances génétiques interspécifiques et placement phylogénétique comme mesure de la discrimination des espèces

Une variation de séquence suffisante entre les espèces est un indicateur important pour savoir si le marqueur génétique est suffisamment robuste pour la discrimination des espèces [1, 8]. Les analyses de la distance génétique interspécifique dans les quatre classes de marqueurs génétiques ont indiqué que les gènes de l'ARNr nucléaire présentaient la plus petite variation de séquence, avec des valeurs moyennes statistiquement significativement différentes les unes des autres (?? 2 = 161.7, df = 9, P < 0,00001 pour les nématodes ?? 2 = 124.5, df = 9, P < 0,000001 pour les trématodes ?? 2 = 129.0, df = 8, P < 0,000001 pour les cestodes). Pour les gènes de l'ARNr nucléaire, les distances génétiques moyennes entre les espèces étaient < 0,03, suggérant de faibles niveaux de variation de séquence. De plus, pour les taxons étroitement liés, la variation de séquence utilisant le gène de l'ARNr 18S était faible (0,001, 0,002 et 0,003 pour les nématodes, les trématodes et les cestodes, respectivement), conduisant peut-être à un placement phylogénétique inexact, ce qui est problématique en termes d'identification des espèces. Des exemples de ceci sont entre les nématodes, tels que Toxocara canis contre T. cati et Ascaris lumbricoides contre A. suum, et entre les trématodes, comme Opisthorchis viverrini contre Clonorchis sinensis (Fichier supplémentaire 3 : Figures S1g et S2g). Des études antérieures utilisant le gène de l'ARNr 18S ont également montré une variation de séquence faible à nulle parmi les Trichuris spp. et aucune variation entre Trichuris muris et T. arvicolae [30]. De même, chez les ténias, Diphyllobothrium dentricum et D. ditremum, Wicht et al. [27] ont démontré que le gène de l'ARNr 18S avait un pouvoir de discrimination des espèces inférieur à celui des régions d'espacement nucléaire et des marqueurs génétiques de l'ADNmt.

À l'inverse, les distances génétiques interspécifiques pour les régions d'espacement nucléaires ribosomiques de l'ITS et les marqueurs génétiques mitochondriaux étaient plus élevées que celles des gènes de l'ARNr nucléaire (sauf ITS1, qui avait une distance génétique plus faible pour les nématodes). Les régions nucléaires ribosomiques ITS ont tendance à être utilisées pour l'identification des espèces en raison de leur vitesse d'évolution plus rapide, ce qui entraîne des séquences très variables entre les espèces [6].De plus, plusieurs études ont démontré l'efficacité de l'ITS ribosomique nucléaire pour l'identification moléculaire des helminthes parasites, généralement avec des amorces spécifiques à l'espèce, pour discriminer des espèces étroitement apparentées [10, 24, 25, 62]. Par exemple, en utilisant la région ITS1, Kang et al. ont montré que les distances génétiques entre les douves du foie étroitement apparentées étaient de 0,045 entre O. viverrini et O. felineus et 0,056 entre O. viverrini et C. sinensis [62]. Cependant, dans notre étude, la variation de séquence pour les cestodes était inhabituellement élevée (> 0,300) en utilisant les régions nucléaires ribosomiques ITS, peut-être en raison d'un manque de séquences représentatives, ce qui fausse les résultats.

Pour les gènes codant pour les protéines mitochondriales, la variation de séquence interspécifique était de 0,026 à 0,036 pour les nématodes, de 0,158 à 0,195 pour les trématodes et de 0,085 à 0,132 pour les cestodes. Des espèces étroitement apparentées dans les trois groupes d'helminthes ont également pu être différenciées, avec des valeurs de distance génétique allant jusqu'à 0,166 avec le cytB gène pour les nématodes, 0,195 avec le NAD1 gène pour les trématodes et 0,132 avec le NAD1 gène des cestodes. Ce degré plus élevé de variation de séquence observé pour les gènes codant pour les protéines mitochondriales par rapport aux gènes d'ARNr nucléaires est une illustration claire de leur capacité à résoudre les relations au niveau des espèces, même parmi des espèces étroitement apparentées. Par conséquent, il n'est pas surprenant que les gènes codant pour les protéines mitochondriales aient été largement utilisés pour l'identification moléculaire, à la fois au niveau de l'espèce et au niveau de la population, et pour différencier les helminthes de diverses espèces hôtes [7, 26, 28, 30, 63, 64].

Pour les gènes d'ARNr mitochondriaux, les valeurs de distance génétique interspécifique étaient légèrement inférieures à celles des gènes codant pour les protéines mitochondriales, avec des moyennes de 0,015 et 0,021 pour le gène d'ARNr 12S et 16S pour les nématodes, 0,133 et 0,148 pour les trématodes, et 0,081 et 0,080 pour les cestodes, respectivement. Cependant, les distances génétiques étaient significativement plus élevées que celles des gènes d'ARNr nucléaires, ce qui rend les gènes d'ARNr mitochondriaux adaptés à l'identification des espèces. Chez les helminthes, le gène de l'ARNr 12S a été utilisé avec succès pour l'identification moléculaire, confirmant le placement phylogénétique de Setaria digitata parmi les nématodes filaires [65]. De plus, Chan et al. [66] ont montré la pertinence des gènes d'ARNr mitochondriaux pour la discrimination d'espèces d'espèces étroitement apparentées dans le Angiostrongylus cantonensis lignée.

Ainsi, les résultats de notre évaluation de l'adéquation des marqueurs génétiques pour l'identification moléculaire des nématodes, des trématodes et des cestodes suggèrent que les gènes de l'ARNr nucléaire pourraient ne pas convenir en raison de la faible variation de séquence pour la discrimination des espèces. Inversement, les marqueurs génétiques de l'ADNmt ont une variation de séquence plus élevée pour discriminer entre les espèces et les espèces étroitement apparentées, soulignant leur aptitude en tant que marqueurs pour l'identification moléculaire.

Propriétés avantageuses des marqueurs génétiques à des fins de systématique moléculaire et d'identification

La facilité de la conception universelle des amorces et de l'alignement des séquences, en plus de la disponibilité de séquences de référence complètes, représentent des avantages supplémentaires qui pourraient affecter la pertinence et l'utilité d'un marqueur génétique pour la systématique moléculaire et l'identification (tableau 1).

Premièrement, des séquences hautement conservées lors de l'utilisation des gènes d'ARNr nucléaires, par rapport aux autres marqueurs génétiques, peuvent faciliter la conception d'amorces adaptées à l'amplification d'un large éventail de taxons. Des amorces universelles pour les trois groupes d'helminthes ont été développées à l'aide du gène de l'ARNr 18S, et celles-ci ont été largement utilisées en systématique moléculaire en raison de leur nature hautement conservée [16,17,18,19]. Universel COI des amorces ont également été développées et utilisées pour des études moléculaires [67, 68]. Cependant, la variation de séquence relativement plus élevée dans le COI gène dans les helminthes compressé à d'autres groupes d'organismes a conduit à un faible succès d'amplification par PCR et à des taxons limités pour les analyses [42,43,44]. À cet égard, les gènes de l'ARNr mitochondrial, étant légèrement moins variables, possèdent un avantage sur les gènes codant pour les protéines mitochondriales et les régions d'espacement nucléaire plus variables, permettant la conception d'ensembles d'amorces universels. En outre, par rapport aux séquences plus variables des gènes codant pour les protéines mitochondriales et des régions nucléaires ribosomiques de l'ITS, les séquences moins variables des gènes de l'ARNr mitochondrial pourraient augmenter le succès de l'amplification par PCR. Des amorces universelles pour les gènes d'ARNr mitochondriaux ont été conçues et utilisées avec succès pour l'identification moléculaire et la systématique moléculaire chez les nématodes [59, 66]. Deuxièmement, la plus faible proportion d'insertions et de délétions dans les séquences des marqueurs génétiques mitochondriaux permet un alignement des séquences plus facile qu'avec les marqueurs génétiques nucléaires. La plus faible proportion d'indels peut permettre une comparaison sur un plus large éventail de taxons à travers les niveaux taxonomiques. Enfin, avec l'augmentation de la disponibilité de génomes mitochondriaux complets dans la base de données NCBI, des séquences complètes des marqueurs génétiques mitochondriaux sont facilement disponibles, présentant un avantage par rapport aux marqueurs génétiques nucléaires.

Sur la base de notre évaluation de la systématique moléculaire et de l'identification moléculaire chez les helminthes sélectionnés, les gènes d'ARNr 12S et 16S mitochondriaux présentent un potentiel et pourraient convenir à des applications dans les deux contextes.

Génération de valeurs de distance génétique appropriées pour les applications futures

Pour créer un critère permettant de guider les utilisateurs lors de l'adoption des distances génétiques pour les helminthes, nous proposons des points essentiels à prendre en compte et une méthode alternative d'utilisation des distances génétiques via l'algorithme de regroupement « K-means ».

Grande variation génétique chez les nématodes au même niveau taxonomique

Une large gamme de distances génétiques pour les nématodes a été observée, contrairement aux trématodes et aux cestodes. Pour approfondir cette observation, nous avons sélectionné le gène de l'ARNr nucléaire 18S, le gène de l'ARNr 12S mitochondrial et le COI gène comme marqueurs génétiques représentatifs pour illustrer les larges niveaux de distances génétiques chez les nématodes au même niveau taxonomique.

Comme le montre la figure 1a, les distances génétiques entre les genres de nématodes présentent une variation substantielle, avec des différences statistiquement significatives (?? 2 = 39.8, df = 6, P < 0,000001). Le même schéma a été observé pour les trois marqueurs génétiques, avec Ascaris ayant la plus petite distance génétique et Strongyloïdes le plus large. En revanche, aucune différence significative entre les genres n'a été trouvée pour les trématodes et les cestodes (Fig. 1b, c). Le même constat a également été observé au niveau familial, où il y avait des différences significatives entre les familles de nématodes (Fichier supplémentaire 5 : Figure S4). La comparaison des valeurs au même niveau taxonomique indique un degré élevé de variation de séquence au sein des nématodes. Ainsi, nos résultats révèlent qu'une hypothèse générale de distances génétiques pourrait ne pas convenir et que chaque groupe d'organismes devrait avoir ses propres valeurs de coupure de distance génétique.

Violon-plot des distances génétiques des nématodes (une), trématodes (b) et cestodes (c) entre les genres. L'astérisque indique une différence statistiquement significative entre chaque groupe, selon le test de Kruskal-Wallis avec l'analyse post-hoc de Dunn

Estimation des valeurs seuils par niveau taxonomique à l'aide de l'algorithme de clustering « K-means »

Des études antérieures ont utilisé des distances génétiques pour déterminer si les spécimens sont conspécifiques, et dans la plupart des cas, une valeur de distance génétique générale a été utilisée comme base de comparaison [8]. Dans de telles études, les chercheurs s'appuient principalement sur les distances génétiques des organismes qui ont été étudiés et tentent de trouver des espèces similaires pour estimer s'il s'agit d'une espèce similaire ou différente. Pour contourner cela, nous avons tenté d'utiliser une stratégie d'apprentissage automatique basée sur un algorithme de regroupement pour estimer les valeurs limites appropriées par niveau taxonomique pour chaque marqueur génétique à l'aide de la méthode « K-means » et ainsi fournir des données considérables pour les applications futures et une méthode alternative. d'analyse des distances génétiques (Fichier complémentaire 6 : Tableau S13 Fiche complémentaire 7 : Figures S5 à S7).

Dans notre étude, chaque niveau taxonomique était clairement distinguable dans les trois groupes d'helminthes pour les gènes d'ARNr 12S et 16S en utilisant l'algorithme de clustering « K-means », comme le montre la figure 2. En raison des grandes différences entre chaque ordre de nématode, les analyses ont été effectuées séparément pour Trichocephalida, Ascaridida avec Spirurida et Strongylida. De même, les autres marqueurs génétiques ont également montré des modèles de regroupement distincts pour chaque niveau taxonomique (Fichier supplémentaire 7 : Figures S5-S7). Les valeurs de coupure estimées ont été dérivées des distances génétiques minimale et maximale de chaque groupe à travers le regroupement distinct entre chaque niveau taxonomique, nous permettant de fournir une estimation des valeurs de distance génétique pour chaque marqueur génétique, comme indiqué dans le fichier supplémentaire 6 : Tableau S13. Par exemple, en utilisant le gène de l'ARNr 16S pour les trématodes, les valeurs seuil estimées entre les espèces allaient de 0,071 à 0,147, avec une moyenne de 0,119, ce qui suggère que les distances génétiques entre les espèces de trématodes devraient se situer dans la plage spécifiée telle qu'estimée à l'aide de la ' La méthode des K-moyens. De même, pour les membres du même genre, les valeurs seuil estimées à l'aide du gène d'ARNr 16S pour les trématodes variaient de 0,151 à 0,215, avec une moyenne de 0,181. Ainsi, en utilisant l'algorithme de regroupement « K-means », nous avons fourni une nouvelle méthode d'analyse des valeurs de distance génétique et généré un guide pratique pour les futurs utilisateurs avec les valeurs seuil estimées par marqueur génétique pour les helminthes étudiés comme base de comparaison. .

Seuil estimé par niveau taxonomique des marqueurs génétiques de l'ARNr mitochondrial basé sur l'algorithme « K-means » pour les nématodes appartenant à Trichocephlida (une), nématodes appartenant à Ascaridida et Spirurida (b), les nématodes appartenant à Strongylida (c), trématodes () et cestodes (e). Chaque cercle coloré indique une valeur de distance génétique qui a été entrée dans l'algorithme « K-means », et les lignes en pointillés indiquent la distance génétique maximale pour chaque niveau taxonomique estimé avec « K-moyennes »

Limites

Cette étude était limitée par la disponibilité et la précision des séquences dans la base de données NCBI, ce qui limitait le nombre de taxons que nous pouvions comparer et analyser ensemble à travers les marqueurs génétiques. Un échantillonnage inadéquat peut affecter la disposition des clades ainsi que le nombre de taxons récupérés comme monophylétiques. De plus, le statut de complexe d'espèces pour certaines espèces d'helminthes n'a pas été pris en compte, ce qui pourrait compliquer davantage la délimitation des espèces. Les résultats de l'évaluation des marqueurs génétiques et des valeurs limites de distance génétique ont été limités aux taxons d'helminthes que nous avons sélectionnés, et des considérations futures pour augmenter le nombre d'espèces échantillonnées devraient être entreprises.


Discussion

Les différences dans les effets de la fragmentation de l'habitat sur la diversité génétique au sein des métapopulations entre l'autofécondation et l'allogamie Zingiber espèce

Par rapport aux espèces autofécondantes, la diversité génétique au sein des populations d'espèces allogames a tendance à être plus élevée et la différenciation entre les populations a tendance à être plus faible ( Clasen et al. 2011). Cependant, nos données ont révélé que bien que le niveau de diversité génétique de la sous-population dans l'autofécondation Z. coralline était nettement inférieur à celui de l'allogamie Z. nudicarpe (h = 0,0662 contre 0,1464, P = 0.028 je = 0,0995 contre 0,2257, P = 0,023), le niveau de diversité génétique de la métapopulation d'autofécondation Z. coralline était comparable à celui de l'allogamie Z. nudicarpe (h = 0,2490 contre 0,2246, P = 0.295 je = 0,3753 contre 0,3480, P = 0,438). Le système d'accouplement (c. et al. 2008). Bien que les populations d'espèces allogames puissent maintenir un niveau élevé de diversité génétique grâce à des échanges fréquents de gènes avec d'autres populations (Honnay et Jacquemyn 2007), les diminutions soudaines de la taille effective des populations dues à la fragmentation de l'habitat ont des effets négatifs importants sur la diversité génétique intrapopulation des allogames. espèce ( Aguilar et al. 2008), comme tropical Ficus espèces avec des systèmes de pollinisation spécialisés ( Nason et Hamrick, 1997), allogame pollinisé par le vent Fagus sylvatica ( Jump et Peñuelas 2006) et l'allogamie pollinisée par les insectes Lepidium subulatum ( Gómez-Fernández et al. 2016). En raison de la destruction croissante de l'habitat et de la diminution de la taille de la population locale, l'échange d'allèles peut être réduit et la diversité génétique peut diminuer sans possibilité de reconstituer les allèles ( Honnay et Jacquemyn 2007). D'un autre côté, en cas de dépression de consanguinité sévère, les individus consanguins hébergeant des allèles délétères peuvent mourir ou ne pas se reproduire, éliminant efficacement ces allèles de la population. Ainsi, la consanguinité aura tendance à purger les populations de suffisamment de mutations récessives délétères pour réduire la dépression de consanguinité (Crnokrak et Barrett 2002). Par conséquent, les espèces allogames montrent des effets négatifs plus forts de la fragmentation sur la diversité génétique que les espèces autofécondantes ( Aguilar et al. 2008). En revanche, le niveau de diversité génétique de la population des espèces principalement autofécondantes sera moins affecté par la réduction du flux génétique car chaque individu contient la majeure partie de la diversité génétique de la population ( Honnay et Jacquemyn 2007).

Sans migration parmi les dèmes de sous-populations dans les métapopulations d'espèces autofécondées, toute mutation qui survient dans une sous-population particulière peut être fixée dans cette sous-population et ne peut pas se propager à d'autres sous-populations. Par conséquent, par rapport à une grande population primaire, alors qu'un petit fragment de population individuel peut devenir homozygote pour un allèle particulier, la métapopulation globale pourrait toujours maintenir une diversité génétique importante car les divers fragments de population qu'elle englobe peuvent fixer différents loci ( Frankham et al. 2002). C'est peut-être le cas pour l'autofécondation Z. coralline dans notre étude. La proportion de loci communs au sein des sous-populations d'autofécondation Z. corallinum métapopulations était significativement plus élevée que celle des croisements allogames Z. nudicarpe (67,6 % contre 37,7 %, P = 0,041). Cependant, les deux espèces contenaient des niveaux similaires de loci communs dans les métapopulations (15,8 % contre 16,2 %, P = 0,982). De plus, le numéro de bande spécifique au sein des sous-populations et des métapopulations d'autofécondation Z. corallinum était supérieur à celui de l'allogamie Z. nudicarpum, mais non significatif (11,3 vs 5, P = 0,114 et 39,5 contre 12,5, P = 0,258, respectivement). Ensemble, ces résultats impliquent que l'adaptation locale et/ou la mutation neutre peuvent avoir causé la différenciation entre les sous-populations (plaques) par fixation de différents loci ( Owuor et al. 1999) en autofécondation Z. coralline métapopulations. La diversité accrue entre les populations s'accompagne d'un niveau de diversité tout aussi élevé entre les classes alléliques aux loci polymorphes, qui ont des fréquences alléliques très différentes parmi les sous-populations, entraînant ainsi un niveau élevé de diversité dans les métapopulations respectives (Charlesworth et al. 1997). En raison du manque de flux génétique et d'habitat homogène, il est peu probable que l'adaptation locale (sélection de la nature) ait contribué de manière significative à l'augmentation de la différenciation génétique entre les sous-populations au sein de Z. coralline métapopulations. Les tests de Mantel montrent également l'autofécondation Z. coralline ne présente pas de modèle d'isolement par la distance parmi les sous-populations au sein des métapopulations, ce qui suggère que la force stochastique de la dérive génétique est beaucoup plus forte que le flux de gènes pour déterminer la structure des sous-populations (Pettengill et al. 2016) au sein de l'autofécondation Z. coralline métapopulations. Ici, nous suggérons que la diversité génétique de l'autofécondation Z. coralline peut être maintenu au niveau de la métapopulation en raison de la différenciation entre les sous-populations et que la variabilité génétique entre les sous-populations devrait augmenter continuellement avec le temps, en raison de l'ajout continu de nouvelles mutations. Par rapport au niveau du paysage, l'autofécondation Z. corallinum pourrait maintenir une diversité génétique élevée grâce à une différenciation intensifiée principalement par la force stochastique de la dérive génétique entre les sous-populations à un niveau à petite échelle, mais pas par l'adaptation locale.

Modèles de structure génétique au sein des métapopulations d'espèces autofécondées et allogames

Les plantes allogames présentent généralement une variation génétique plus élevée au sein des populations ou des sous-populations, alors que chez les plantes autofécondées, la plupart des variations génétiques se trouvent parmi les populations ou les sous-populations (Honnay et Jacquemyn 2007). Notre analyse AMOVA a également révélé que la majeure partie de la variation génétique dans l'autofécondation Z. coralline Les métapopulations résident parmi les sous-populations (66,3 à 90,5 %), tandis qu'un degré plus faible de variance génétique (9,5 à 33,7 %) existe au sein des différentes sous-populations. Cependant, la majorité de la variation a également été trouvée parmi les sous-populations (62,5 %), plutôt qu'au sein des sous-populations (37,5 %) dans les croisements allogames. Z. nudicarpe métapopulation HNCJ, dans laquelle le flux de gènes a été sérieusement érodé par la fragmentation de l'habitat (Nm = 0,7180 < 1) et la différenciation génétique entre les sous-populations était plus élevée. L'inverse était vrai dans le croisement Z. nudicarpe métapopulation HNBT, dans laquelle le flux de gènes n'a pas été significativement affecté par la fragmentation de l'habitat (Nm = 1,9734 > 1). La structure génétique de l'allogamie Z. nudicarpe les métapopulations peuvent être attribuées aux courtes distances de déplacement du pollen via les abeilles parasites et aux contraintes de dispersion des graines par gravité. Dans la métapopulation HNBT, trois sous-populations étaient largement dispersées dans une zone plus ou moins continue d'habitat convenable, séparées de 200 à 550 (en moyenne environ 320) m. Ce degré d'isolement n'a pas pu empêcher le mouvement du pollen d'allogamie Z. nudicarpum entre les populations, comme en témoigne l'autocorrélation positive significative de la structure génétique spatiale avec 100–1 500 m. Cependant, les deux sous-populations de la métapopulation HNCJ sont isolées par 450–1000 (en moyenne environ 725) m de forêt de montagne.Ce plus grand isolement pourrait empêcher de manière significative la migration du pollen des allogames Z. nudicarpum entre les populations. En comparaison, la structure génétique de l'autofécondation Z. coralline métapopulations est influencée presque entièrement par la dispersion restreinte des graines due à la gravité seule. Nos résultats suggèrent que la majorité de la variation génétique réside parmi les sous-populations dans l'autofécondation Z. coralline métapopulations, alors que la majeure partie de la variation génétique existe à l'intérieur ou entre les sous-populations dans les croisements allogames Z. nudicarpe métapopulations, très probablement selon que le degré d'isolement de la sous-population dépasse la capacité de dispersion du pollen et des graines.

Notre analyse de cluster a montré que les individus voisins au sein des sous-populations se sont toujours regroupés en autofécondation Z. coralline les métapopulations et tous les semis se sont également regroupés avec leurs adultes les plus proches. De plus, l'autocorrélation positive significative de la structure génétique spatiale se produit dans un rayon de 2 à 34 m seulement dans les sous-populations d'autofécondation. Z. coralline. Les autocorrélations ci-dessus sur de courtes distances reflètent la présence de parcelles d'individus génétiquement similaires ( Torres et al. 2003) en autofécondation Z. coralline métapopulations. Des études antérieures ont également montré qu'un niveau élevé de structure génétique spatiale est typique d'une population de plantes principalement autofécondées et dispersées par gravité ( Volis et al. 2010, 2016 Barluenga et al. 2011). Pour l'auto-fécondation Z. coralline métapopulations, c'est la conséquence logique de deux phénomènes, les niveaux élevés d'autofécondation conduisant à une consanguinité gonflée chez les descendants. La dispersion restreinte des graines par gravité autour des parents pourrait entraîner une distribution agrégée de la progéniture dans les familles de demi-frères ou de sœurs maternelles ( Bittencourt et Sebbenn 2007). Cependant, de nombreux individus ne se sont pas regroupés avec leurs voisins au sein de sous-populations lors de croisements allogames. Z. nudicarpe métapopulations et une autocorrélation positive significative de la structure génétique spatiale se sont produites sur des distances de 100 à 1500 m. Ceci est cohérent avec l'hypothèse selon laquelle les espèces allogames ont toujours tendance à générer une structure génétique spatiale inférieure à celle des espèces autofécondantes ( Vekemans et Hardy 2004), probablement en raison d'un flux de gènes plus élevé via le pollen ( Duminil et al. 2009). Chez les espèces végétales allogames, la dispersion du pollen contribue à la dispersion globale des gènes, tandis que chez les espèces fortement autofécondantes, la dispersion des graines à elle seule régit la dispersion globale des gènes ( Vekemans et Hardy 2004). Des analyses génétiques à l'aide du progiciel STRUCTURE ont également montré que tous les individus des sous-populations en croisement allogame Z. nudicarpe métapopulation HNCJ (Nm = 0,7180 < 1) ont été affectés au même groupe génétique, mais ce n'était pas le cas dans la métapopulation HNBT (Nm = 1,9734 > 1). De plus, les analyses UPGMA et NJ ont révélé que tous les individus au sein des sous-populations de la métapopulation HNCJ étaient regroupés en un seul clade, mais, encore une fois, la métapopulation HNBT ne se conformait pas à ce modèle. Les résultats de la PCoA ont révélé un modèle de clustering similaire.

En résumé, nos résultats indiquent que le flux de gènes restreint en raison de la dispersion des graines par gravité contribue à la différenciation génétique entre les sous-populations ou les fragments au sein des métapopulations d'autofécondation. Z. coralline. Bien qu'une dispersion limitée des graines puisse avoir un effet plus important sur la structure génétique d'une population, le mouvement du pollen pourrait favoriser l'échange de gènes entre ou au sein des sous-populations ou des fragments au sein d'un croisement. Z. nudicarpum métapopulations. Ainsi, contrairement à nos attentes, une structure génétique plus faible apparaît chez des espèces comme Z. nudicarpum avec un mouvement extensif du pollen mais une dispersion restreinte des graines lorsque ces espèces se trouvent dans des habitats fragmentés.


Méthodes

Matériel végétal et conception expérimentale

Un panel de blé tendre de 543 génotypes comprenant des cultivars, des lignées de test régionales et des lignées parentales introduites a été utilisé, les détails ont été publiés dans notre article précédent [20]. Pendant les deux saisons de croissance, les plants de blé poussent à trois endroits dans la province du Hebei. Les emplacements étaient Baoding (115,5°48′E, 38°85′N), Cangzhou (116°80′E, 38°58′N) et Xingtai (118°9′E, 39°42′N). Les six environnements ont été désignés comme suit : 2016 Baoding (E1), 2016 Cangzhou (E2), 2016 Xingtai (E3), 2017 Baoding (E4), 2017 Cangzhou (E5) et 2017 Xingtai (E6). L'essai sur le terrain a été réalisé en utilisant une conception complètement randomisée. Chaque parcelle contenait trois rangées de 1,5 m avec 0,25 m entre les rangées. L'espacement des plantes est d'environ 2,5 cm. Les plants de blé étaient cultivés selon les pratiques locales habituelles.

Évaluation phénotypique

Vingt-cinq caractères phénotypiques ont été mesurés, dont des caractères liés à la croissance et au développement (FLL, FLW, FLA, FA, MTN, HD, MP, GFP, GFR, TGW, PH, FD, FIL, SD, SIL et TH), traits liés au rendement (SL, SNS, KNPS, PET et EPM) et traits liés à la qualité (GV, GPC, WGC et FC). Les données enregistrées pour chaque caractère sont résumées dans le tableau S1. Les traits phénotypiques ont été évalués dans les six environnements. Les données phénotypiques pour chaque environnement et les données BLUP ont été utilisées pour l'analyse d'association à l'échelle du génome.

Analyse des données phénotypiques

L'analyse statistique descriptive et l'analyse de corrélation des données phénotypiques ont été réalisées à l'aide du logiciel SPSS 25.0. Les coefficients de corrélation de Pearson ont été calculés pour évaluer les corrélations entre les traits.

Génotypage SNP

La puce à 90 K Illumina Infinium SNP de blé a été utilisée pour génotyper le panel d'associations contenant 543 accessions. Les données SNP ont été regroupées et appelées automatiquement à l'aide du logiciel de génotypage Illumina BeadStudio (Illumina, San Diego, CA, USA). Les données ont été filtrées pour éliminer les allèles avec un taux de détection inférieur à 0,1 et une fréquence allélique mineure inférieure à 0,05 [12]. De plus, les échantillons avec un taux de perte supérieur à 10 % et une fréquence d'hétérozygotie supérieure à 20 % ont été éliminés.

Analyse d'association à l'échelle du génome

La structure de la population, la parenté relative et le DL ont été analysés dans une étude précédente [20]. Dans la présente étude, nous avons réalisé un GWAS en utilisant le package GAPIT [40] dans le logiciel R. Un programme de modèle linéaire mixte (Q + K) [41], avec les résultats de la stratification de la population et la parenté comme covariables, a été utilisé pour minimiser les faux positifs [40]. Les P La valeur seuil a été calculée en fonction du nombre de marqueurs (P = 1/n, m = nombre total de SNP utilisés) comme décrit par Li et al. [42]. Concernant les résultats de GWAS, un P valeur de 1/11 140 (−log10P = 4,05) a été utilisé comme critère d'identification des SNP significatifs.

Prédiction des gènes candidats et analyse de l'expression

La base de données du génome ‘Chinese Spring’ (IWGSC RefSeq v1.0, http://www.wheatgenome.org/) a été utilisée pour prédire les gènes candidats pour les sites significatifs révélés par l'analyse d'association à l'échelle du génome. Plus précisément, les gènes candidats autour des sites significatifs ont été identifiés en fonction des différences de distance de décroissance LD entre les groupes chromosomiques. Les profils d'expression de gènes candidats putatifs ont été analysés à l'aide d'une base de données d'expression de gènes de blé disponible en ligne (http://www.wheat-expression.com/). Cette base de données, qui comprend 850 échantillons de séquençage d'ARN de blé et un génome annoté, révèle les similitudes et les différences entre les niveaux d'expression des homéologues dans divers tissus, stades de développement et cultivars [33, 43].


Revue annuelle de biologie végétale

OBJECTIFS ET PORTÉE DE LA REVUE : Les Revue annuelle de biologie végétale, publié depuis 1950, couvre les développements importants dans le domaine de la biologie végétale, y compris la biochimie et la biosynthèse, la génétique, la génomique et la biologie moléculaire, la différenciation cellulaire, les événements des tissus, des organes et des plantes entières, l'acclimatation et l'adaptation, ainsi que les méthodes et les organismes modèles.

Développement et maturation des fruits

Des études sur les fruits secs (comme la petite adventice Arabidopsis) et les fruits charnus (comme notre amie la tomate) révèlent de fortes similitudes dans les circuits moléculaires qui contrôlent le développement et la maturation des fruits, avec des implications pour l'amélioration des cultures.

Céréales et oléagineux vivaces

Les pratiques agricoles actuelles génèrent des rendements sans précédent, mais ont un prix pour l'écosystème. L'érosion des sols, les émissions de gaz à effet de serre et la pollution de l'eau résultent toutes de l'agriculture moderne. Quelles sont les alternatives possibles ? Certains scientifiques étudient le potentiel des céréales vivaces et des cultures d'oléagineux pour atténuer ces défis agricoles. Ceux-ci peuvent soutenir la santé de l'écosystème, mais peuvent-ils également continuer à répondre aux besoins croissants d'une population en alimentation plus céréalière ?


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Résumé

Fasciola hépatique, la douve du foie, est un parasite trématode d'une importance économique considérable pour l'industrie de l'élevage et est une zoonose réémergente qui pose un risque pour la santé humaine dans F. hépatique-zones endémiques dans le monde. La résistance aux médicaments est une menace importante pour le contrôle actuel et futur de F. hépatique, pourtant on sait peu de choses sur la façon dont la biologie du parasite influence le développement et la propagation de la résistance. Étant donné que F. hépatique peuvent s'autoféconder et donc se reproduire, il existe un potentiel pour une plus grande différenciation des populations et une probabilité accrue de regroupement d'allèles récessifs, tels que les gènes de résistance aux médicaments. Cela pourrait être aggravé par l'expansion clonale au sein de l'escargot hôte intermédiaire et l'agrégation de parasites du même génotype dans les pâturages. Alternativement, le mouvement généralisé d'animaux qui se produit généralement au Royaume-Uni pourrait favoriser des niveaux élevés de flux génétique et empêcher la différenciation des populations. Nous avons identifié des parasites clonaux avec des génotypes multilocus identiques chez 61 % des hôtes. Malgré cela, 84 % des 1579 parasites adultes avaient des génotypes multilocus uniques, ce qui soutient des niveaux élevés de diversité génotypique au sein de F. hépatique populations. Nos analyses indiquent un taux d'autofécondation ne dépassant pas 2%, suggérant que cette diversité est en partie due à la propension à F. hépatique se fertiliser de manière croisée. Enfin, bien que nous ayons identifié une grande diversité génétique au sein d'un hôte donné, il y avait peu de preuves de différenciation entre les populations de différents hôtes, indiquant une seule population panmictique. Cela implique qu'une fois ceux-ci apparus, les gènes de résistance aux anthelminthiques ont le potentiel de se propager rapidement dans les populations de douves du foie.