[論文レビュー] Progress and open problems in evolutionary dynamics

Richard A. Neher, Aleksandra M. Walczak|arXiv (Cornell University)|Apr 20, 2018

Evolution and Genetic Dynamics参考文献 80被引用数 5

ひとこと要約

本稿は、進化的ダイナミクスにおける理論的・実験的進展をレビューし、高スループットシーケンシングが微生物および免疫系における急速で複雑な適応を明らかにしたことを強調している。これにより、古典的集団遺伝学モデルに挑戦する事態が生じている。本稿は、生態学と進化的過程の統合が中心的な未解決問題であると指摘し、スケール依存のダイナミクスや、静的モデルが現実の多様性を捉えきれないことの重要性を強調している。

ABSTRACT

Evolution has fascinated quantitative and physical scientists for decades: how can the random process of mutation, recombination, and duplication of genetic information generate the diversity of life? What determines the rate of evolution? Are there quantitative laws that govern and constrain evolution? Is evolution repeatable or predictable? Historically, the study of evolution involved classifying and comparing species, typically based on morphology. In addition to phenotypes on the organismal and molecular scales, we now use whole-genome sequencing to uncover not only the differences between species but also to characterize genetic diversity within-species in unprecedented detail. This diversity can be compared to predictions of quantitative models of evolutionary dynamics. Here, we review key theoretical models of population genetics and evolution along with examples of data from lab evolution experiments, longitudinal sampling of viral populations, microbial communities and the studies of immune repertoires. In all these systems, evolution is shaped by often variable biological and physical environments. While these variable environments can be modeled implicitly in cases such as host-pathogen co-evolution, the dynamic environment, and emerging ecology often cannot be ignored. Integrating dynamics on different scales, both in terms of observation and theoretical models, remains a major challenge towards a better understanding of evolution.

研究の動機と目的

• 現代の高スループットシーケンシングデータを踏まえて、古典的集団遺伝学モデルの限界を評価すること。
• 微生物およびウイルス進化における理論的予測と実験的観察の間の不一致を特定すること。
• 特に変動環境において、生態的ダイナミクスと進化的プロセスがどのように共進化するかを調査すること。
• 遺伝的多様性を分子レベルからエコシステムレベルまでスケールを跨いで結びつける課題に取り組むこと。
• 特に適応の予測可能性と再現可能性に関する、エコ進化的ダイナミクスにおける主要な未解決問題を特定すること。

提案手法

• 選択と突然変異の下でのアレルル頻度ダイナミクスを記述するキムラの拡散方程式を含む理論的枠組みをレビューすること。
• ラボ進化実験、ウイルス集団（例：HIV、インフルエンザ）および微生物コミュニティからの時系列データを分析すること。
• 共通祖先理論と前向き時間確率的モデルを用いて、遺伝的多様性および変異頻度分布を記述すること。
• 高スループットシーケンシングを用いて、タンパク質および免疫受容体レパートリー内の突然変異と適応度ランドスケープを追跡すること。
• 生態学的モデルと進化的ダイナミクスを統合し、出現するコミュニティ構造およびニッチ特化を研究すること。
• デープ・ミュータシオン・スキャンおよびトランスポゾン挿入変異誘発法を用いて、遺伝的変異の機能的制約および表現型的結果を調査すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 遺伝的要因および環境的要因の制約のもとで、進化的経路はどの程度予測可能か？
• RQ2 変動環境および内部の生態的ダイナミクスは、逐次的選択的スイープの古典的仮定をどのように破壊するか？
• RQ3 微生物集団における遺伝的多様性の出現および維持を支配するスケール依存のルールは何か？
• RQ4 生態的相互作用と進化的変化がどのように共進化するか、そしてそれらを同時にモデル化する方法は何か？
• RQ5 標準的集団遺伝学モデルが、自然および実験的システムからの高分解能ゲノムデータを定量的に記述できないのはなぜか？

主な発見

• 高スループットシーケンシングにより、微生物集団がしばしば急速かつ多様に適応することが明らかになった。これは、複数の有益な突然変異が同時に競合していることを示しており、古典的モデルが想定する逐次的選択的スイープとは相反する。
• 単純で安定した環境でも、微生物集団は急速に生態的に異なるタイプに分岐することがあり、内部の生態的ダイナミクスが自発的に出現することを示している。
• 共通祖先理論およびキムラの拡散モデルは、強い選択および高い突然変異率を示す集団における観察された遺伝的多様性のパターンを完全に記述できない。
• 微生物集団における遺伝的多様性は、しばしば一貫した系統的構造を持たず、生態的および進化的要因が明確なゲノム的境界なしに複数のスケールで作用していることを示唆している。
• B細胞受容体における体細胞ハイパーミューテーションおよび免疫レパートリーのシーケンシングにより、適応的免疫が抗原特異的選択だけでなく、広範かつ事前に存在する多様性によって将来の挑戦に備えていることが明らかになった。
• データ収集の進展にもかかわらず、遺伝的多様性を機能と結びつけることは依然として困難であり、機能的アッセイの不足と、大多数のゲノムスナップショットが静的であることが主な要因である。