[논문 리뷰] Progress and open problems in evolutionary dynamics

Richard A. Neher, Aleksandra M. Walczak|arXiv (Cornell University)|2018. 04. 20.

Evolution and Genetic Dynamics참고 문헌 80인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 진화 역학 분야의 이론적·실험적 진전을 검토하며, 고속 시퀀싱 기술이 미생물과 면역계에서의 빠르고 복잡한 적응을 드러내어 전통적 인구유전학 모델에 도전하고 있음을 강조한다. 핵심 과제로 생태학과 진화의 통합을 지목하며, 척도에 따라 달라지는 역학과 정적인 모델이 실제 다양성을 포착하지 못하는 데 초점을 맞춘다.

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.

연구 동기 및 목표

• 현대 고속 시퀀싱 데이터를 바탕으로 전통적 인구유전학 모델의 한계를 평가하기 위해.
• 미생물 및 바이러스 진화에서 이론적 예측과 실증 관찰 간의 괴리를 밝혀내기 위해.
• 특히 변화하는 환경에서 생태학적 역학과 진화 과정이 어떻게 상호진화하는지 탐색하기 위해.
• 유전적 다양성이 분자 수준에서부터 생태계 수준까지 다양한 척도에서 어떻게 연결되는지 다루기 위해.
• 특히 예측 가능성과 재현 가능성에 관해 진화적 적응의 핵심 열린 문제를 식별하기 위해.

제안 방법

• 드리프트와 선택이 작용하는 등위 빈도 역학을 기술하는 키무라 확산 방정식을 포함한 이론적 프레임워크를 검토하기 위해.
• 실험실 진화 실험, 바이러스 집단(예: HIV, 인플루엔자), 미생물 군집의 시간에 따라 해상도가 높은 데이터를 분석하기 위해.
• 유전적 다양성과 변이 빈도 분포를 기술하기 위해 공통 조상 이론과 정방향 시간 스토케스틱 모델을 사용하기 위해.
• 단백질과 면역 수용체 레퍼토워의 돌연변이와 적합도 지도를 추적하기 위해 고속 시퀀싱을 적용하기 위해.
• 생태학적 모델과 진화 역학을 융합하여 공동체의 급성 구조와 생태적 특화를 연구하기 위해.
• 심층 돌연변이 스크리닝과 전위소 변이 유도를 통해 유전적 다양성의 기능적 제약과 표현형 결과를 탐색하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 유전적 및 환경적 제약 조건이 주어졌을 때, 진화적 궤적은 어느 정도 예측 가능할 수 있는가?
• RQ2 변화하는 환경과 내부 생태학적 역학은 전통적 순차적 선택적 스위프 모델의 가정을 어떻게 도전하는가?
• RQ3 미생물 군집에서 유전적 다양성이 나타나고 유지되는 척도에 따라 달라지는 규칙은 무엇인가?
• RQ4 생태적 상호작용과 진화적 변화는 어떻게 상호진화하며, 이를 함께 모델링할 수 있는가?
• RQ5 왜 표준 인구유전학 모델은 자연계 및 실험적 시스템의 고해상도 유전체 데이터를 정량적으로 기술하지 못하는가?

주요 결과

• 고속 시퀀싱은 미생물 집단이 빠르게 다각적으로 적응하며, 여러 유익 돌연변이가 동시에 경쟁하는 경우가 많다는 점을 드러내며, 이는 전통적 순차적 선택적 스위프 모델과 정면으로 배치된다.
• 간단하고 안정된 환경에서도 미생물 집단은 빠르게 생태적으로 구별되는 유형으로 분화되며, 이는 내부 생태학적 역학이 자발적으로 발생한다는 것을 시사한다.
• 공통 조상 모델과 키무라 확산 모델은 강한 선택과 높은 돌연변이율을 보이는 집단에서 관찰된 유전적 다양성 패턴을 완전히 기술하지 못한다.
• 미생물 군집의 유전적 다양성은 종종 일관된 스트레인 구조를 보이지 않으며, 이는 생태학적·진화적 힘이 명확한 유전체 경계 없이 다중 척도에서 작용한다는 것을 시사한다.
• B세포 수용체의 체세포 고도변이와 면역 레퍼토리 시퀀싱은 적응면역이 항원 특이적 선택 뿐 아니라 광범위한 사전 존재 유전자 다양성을 통해 미래의 도전에 대비함을 드러낸다.
• 데이터 수집 기술의 발전에도 불구하고, 기능적 실험을 위한 실험 설계 부족과 대부분의 유전체 스냅샷이 정적인 성격을 지닌다는 점으로 인해, 유전적 변이와 기능을 연결하는 데 어려움이 존재한다.