[论文解读] Critical properties of complex fitness landscapes

Bjørn Østman, Arend Hintze+1 more|arXiv (Cornell University)|Jun 15, 2010

Evolution and Genetic Dynamics参考文献 21被引用 6

一句话总结

本研究利用NK模型研究复杂适应度景观的结构组织，揭示由于上位性相互作用，高适应度峰值聚集在'中央山脉'区域。关键发现是，这些峰值通过两突变跳跃形成连通网络，使进化能在崎岖景观中穿越基因组空间，从而降低被困在次优峰值上的风险，提升可演化性。

ABSTRACT

Evolutionary adaptation is the process that increases the fit of a population to the fitness landscape it inhabits. As a consequence, evolutionary dynamics is shaped, constrained, and channeled, by that fitness landscape. Much work has been expended to understand the evolutionary dynamics of adapting populations, but much less is known about the structure of the landscapes. Here, we study the global and local structure of complex fitness landscapes of interacting loci that describe protein folds or sets of interacting genes forming pathways or modules. We find that in these landscapes, high peaks are more likely to be found near other high peaks, corroborating Kauffman's "Massif Central" hypothesis. We study the clusters of peaks as a function of the ruggedness of the landscape and find that this clustering allows peaks to form interconnected networks. These networks undergo a percolation phase transition as a function of minimum peak height, which indicates that evolutionary trajectories that take no more than two mutations to shift from peak to peak can span the entire genetic space. These networks have implications for evolution in rugged landscapes, allowing adaptation to proceed after a local fitness peak has been ascended.

研究动机与目标

• 理解由基因或蛋白质系统中上位性相互作用塑造的复杂适应度景观的全局与局部结构。
• 检验考夫曼的“中央山脉”假说，即高适应度峰值在基因型空间中具有空间相关性并发生聚集。
• 确定峰值簇是否能形成可贯穿整个基因组空间的互联网络。
• 评估此类峰值网络对崎岖适应度景观中进化动力学与适应的影响。
• 评估有害突变在无中性性时促进峰值间穿越的作用。

提出的方法

• 通过调节每个位点的上位性相互作用数K，利用NK模型生成可调崎岖程度的适应度景观。
• 识别景观中所有适应度峰值，并使用聚类分析与随机化对照检验其空间聚集性。
• 计算最小峰值高度的渗透阈值，以确定峰值网络是否贯穿整个基因组空间。
• 通过全局峰值基因型的单一位点与双一位点敲除实验，量化上位性相互作用的强度。
• 基于在峰值间转换所需的突变数量，评估峰值间的网络连通性，重点关注两突变转换。
• 将实际峰值分布与随机峰值位置进行统计比较，以确认非随机聚集。

实验结果

研究问题

• RQ1 在具有上位性相互作用的景观中，高适应度峰值是否倾向于在空间上聚集，从而支持考夫曼的中央山脉假说？
• RQ2 适应度峰值簇是否能形成贯穿整个基因组空间的互联网络？
• RQ3 在峰值网络中，最小峰值高度达到何种水平时会发生渗透相变，从而实现长程穿越？
• RQ4 峰值网络的渗透如何影响进化在次优峰值上停滞的风险？
• RQ5 在中性性极低的景观中，有害的两突变跳跃在多大程度上能促进适应？

主要发现

• 高适应度峰值在基因组空间中显著聚集，支持考夫曼的中央山脉假说，尤其在中等崎岖度景观（K=2）中表现明显。
• 适应度峰值形成互联网络，并随最小峰值高度变化发生渗透相变，使通过两突变跳跃实现整个基因组空间的穿越成为可能。
• 渗透阈值出现在相对较低的最小峰值高度，表明即使次优峰值也能对大规模网络连通性产生贡献。
• 在K=2的景观中，峰值聚集最为显著，形成大面积无峰值的盆地，从而通过峰值跳跃更可能定位到全局峰值。
• 存在渗透的峰值网络可降低进化在局部适应度峰值上停滞的风险，即使在无中性性的情况下亦然。
• 有害突变在促成峰值间转换中起关键作用，表明此类突变在崎岖且非中性的景观中可能是适应所必需的。