[논문 리뷰] On the role of epistasis in adaptation

David M. McCandlish, Jakub Otwinowski외 1명|arXiv (Cornell University)|2014. 10. 09.

Evolution and Genetic Dynamics참고 문헌 34인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 약한 돌연변이 조건 하에서 에피스태시스가 있는 대비 없는 적합도 지형도에서 진화적 역학을 조사한다. 평균 적합도 궤적은 에피스태시스가 있는지 여부와 관계없이 동일한 반면, 에피스태시스는 적합도 분산과 치환 궤적에서 고유한 역학을 가능하게 한다—이는 에피스태시스가 이러한 집단 수준의 분산 및 치환 패턴으로부터 유추될 수 있음을 시사한다.

ABSTRACT

The class of epistatic fitness landscapes is much more diverse than the class of non-epistatic landscapes, and so it stands to reason that there exist dynamical phenomena that can only be realized in the presence of epistasis. Here, we compare evolutionary dynamics on all finite epistatic landscapes versus all finite non-epistatic landscapes, under weak mutation. We first analyze the mean fitness trajectory - that is, the time course of the expected fitness of a population. We show that for any epistatic fitness landscape and starting genotype, there always exists a non-epistatic fitness landscape and starting genotype that produces the exact same mean fitness trajectory. Thus, surprisingly, the space of mean fitness trajectories that can be realized by epistatic landscapes is no more diverse than the space of mean fitness trajectories that can be realized by non-epistatic landscapes. On the other hand, we show that epistatic fitness landscapes can produce dynamics in the time-evolution of the variance in fitness across replicate populations and in the time-evolution of the expected number of substitutions that cannot be produced by any non-epistatic landscape. These results on identifiability have implications for efforts to infer epistasis from the types of data often measured in experimental populations.

연구 동기 및 목표

• 약한 돌연변이 조건 하에서 유한한 에피스태시스가 있는 및 없는 적합도 지형도에서의 진화적 역학을 비교하기 위해.
• 에피스태시스가 있는 지형도가 비에피스태시스 지형도에서 실현할 수 없는 진화적 역학을 생성하는지 확인하기 위해.
• 일반적으로 측정되는 집단 수준의 자료, 예를 들어 평균 적합도, 적합도 분산, 치환 수를 통해 에피스태시스의 식별 가능성을 평가하기 위해.
• 에피스태시스가 진화 궤적에서 고유한 역학적 현상을 생성하는 데서 수행하는 역할을 명확히 하기 위해.

제안 방법

• 연구는 약한 돌연변이 조건 하에서 모든 유한한 에피스태시스가 있는 및 없는 적합도 지형도를 분석한다.
• 평균 적합도 궤적은 집단 전체의 기대 적합도의 시간적 변화로 계산된다.
• 에피스태시스가 있는 지형도와 없는 지형도 사이에서 복제 집단 간의 적합도 분산 시간 진화를 비교한다.
• 두 지형도 유형에서 기대 치환 수의 시간 진화를 평가한다.
• 수학적 분석을 통해 분산이나 치환에서 어떤 역학적 행동이 에피스태시스가 있는 지형도에서만 실현 가능한지 확인한다.
• 에피스태시스가 있는 지형도와 없는 지형도 사이의 동형사상(isomorphism)을 수립하여 평균 적합도 궤적이 동일함을 보여준다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 에피스태시스가 있는 적합도 지형도가 어떤 비에피스태시스 지형도에서도 실현할 수 없는 평균 적합도 궤적을 생성할 수 있는가?
• RQ2 에피스태시스가 있는 지형도에서만 나타나는, 복제 집단 간의 적합도 분산에서의 역학적 행동이 존재하는가?
• RQ3 시간에 따른 기대 치환 수가 에피스태시스가 있는 지형도에서만 고유하게 생성될 수 있는가?
• RQ4 평균 적합도, 분산, 치환 수와 같은 집단 수준의 자료로부터 에피스태시스를 어느 정도까지 추론할 수 있는가?
• RQ5 평균 적합도 궤적을 초월해 에피스태시스가 있는 지형도와 없는 지형도 사이에 진화적 역학에서 본질적인 차이가 존재하는가?

주요 결과

• 모든 에피스태시스가 있는 적합도 지형도와 초기 유전자형에 대해, 정확히 동일한 평균 적합도 궤적을 생성하는 비에피스태시스 지형도와 초기 유전자형이 존재한다.
• 에피스태시스가 있는 지형도가 실현 가능한 평균 적합도 궤적의 공간은 비에피스태시스 지형도가 실현 가능한 공간만큼 다양하지 않다.
• 에피스태시스가 있는 지형도는 어떤 비에피스태시스 지형도에서도 재현할 수 없는, 복제 집단 간의 적합도 분산 시간 진화를 생성할 수 있다.
• 에피스태시스가 있는 지형도는 비에피스태시스 지형도에서 도달할 수 없는 고유한 시간 진화를 기대 치환 수에서 생성할 수 있다.
• 이러한 발견들은 적합도 분산과 치환 역학이 에피스태시스의 핵심 서명(signature)이며, 실험 데이터로부터 에피스태틱 상호작용을 추론하는 데 사용될 수 있음을 시사한다.