Populačně-genetická data Základy analýzy diploidních kodominantních znaků (Mendelovská dědičnost) CCGATCAATGCGGCAA CCGATCACTGCGGCAA T G mikrosatelity jaderné sekvence (např. SSCP) SNPs MODULARIZACE VÝUKY EVOLUČNÍ A EKOLOGICKÉ BIOLOGIE CZ.1.07/2.2.00/15.0204 PF_72_100_grey_tr ubz_cz_black_transparent Typ získaných dat počet lokusů počet jedinců počet populací počet vzorků v 1. populaci počet vzorků v 2. populaci, atd. genotypy, tj. velikosti fragmentů v populaci geografické koordináty pop1 pop2 formát GenAlex http://www.anu.edu.au/BoZo/GenAlEx/ Velké množství populačně-genetických programů Genepop file format – jednoduchý ASCI kód (.txt) - jednotlivé alely pro daný lokus jsou seřazeny podle velikosti a očíslovány - tj. např. 128/130 je převedeno na 10/11 Účel populačně-genetické analýzy frekvence alel frekvence alel + mutační model 1. Deskriptive statistics = intrapopulation variation •genetická variabilita •počet variabilních lokusů (polymorfismus) •počet alel •heterozygotnost • • •Hardy-Weiberg equilibrium Genetická variabilita •Polymorfismus •podíl polymorfních lokusů (znaků) – 95 % nebo 99 % (např. 0,8 = 4 z pěti zkoumaných mikrosatelitů mají v populaci alespoň 2 alely, z nichž ta vzácnější dosahuje frekvence alespoň 1% nebo 5%) • •Počet alel (number of alleles) •počet alel na lokus • •Alelická bohatost (allelic richness) •počet alel na lokus vztažený k velikosti vzorku (metodou „rarefaction“) • •Pozorovaná heterozygotnost (observed heterozygosity) •průměrná četnost heterozygotů v jednotlivých lokusech • •Očekávaná heterozygotnost (expected heterozygosity) •Hoček=1-(p2+q2) ..... pro 1 lokus se 2 alelami s četností p a q • • Použití údajů o genetické variabilitě •neutrální genetická teorie: He=4Neµ/[4Neµ+1] • •mutation-drift equilibrium • •srovnání různých populací a jejich Ne br05f01 Hardy-Weinbergova rovnováha Alela Četnost alely A p a q Př. Jeden lokus se 2 alelami p + q = 1 p, q - zjistíme genetickou analýzou Genotyp Očekávaná četnost genotypu AA p2 Aa 2pq aa q2 = Hardy-Weinbergova rovnováha Ø četnosti genotypů zjistíme genetickou analýzou Ø odchylky od očekávaných četností Þ např. c2 test Odchylky od HW rovnováhy •nadbytek heterozygotů = negativní asortativní páření (tj. cílené rozmnožování nepodobných jedinců) – použité lokusy mohou být výhodné v heterozygotním stavu (např. geny MHC) • •nedostatek heterozygotů •inbreeding (postihuje všechny lokusy stejně) •nulové alely (jen na některých lokusech bude deficit heterozygotů) Příklad •Genepop on the web: •http://genepop.curtin.edu.au/ • •FSTAT • • • pop_lidi 2. Analysis of population subdivision Hierarchická populační struktura Druh → populace → subpopulace (demy) •lokusy používané pro analýzu populační struktury jsou neutrální vůči selekci • •klasický populačně-genetický přístup = jednotlivé populace jsou předem známy (např. chceme zjistit úroveň genetických rozdílů mezi dvěma lokalitami) Předpoklady studia populačně-genetické struktury Genetická struktura populací drift, mutace a migrace •Drift → diferenciace subpopulací díky fixaci alternativních alel • • •Mutace mohou zvýšit diferenciaci (odlišit subpopulace) ale riziko homoplázií • • • • •Diferenciaci „pokazí“ migrace 1 migrant na generaci může stačit k setření rozdílů! AA AA AA AA AA AA aa Aa AA aa Aa AA aa Aa Aa aa AA AA aa aa aa aa aa aa Aa Aa Aa Aa drift Vliv populační struktury na heterozygotnost •Extrémní příklad • •Dvě izolované subpopulace s fixovanými alelami • •Subpopulace v HW, celkově v populaci však nedostatek heterozygotů AA AA AA AA AA AA AA AA AA aa aa aa aa aa aa aa aa aa aa F-statistika • •tzv. fixační indexy • •Wright, Nei FIS, FST, FIT • •Popisují heterozygotnost (odchylky od HW) na různých měřítkách • • wright-sewall9 Odhad vlivu populační struktury na genetický make-up populace • 3 úrovně (T, S, I) • x subpopulací (x = 1 až k; zde k = 3) • každá subpopulace má Nx jedinců • AA, Aa, aa – odlišný symbol • př. I1-13 = 13. jedinec z první subpopulace Koncept heterozygotnosti HI – průměrná pozorovaná heterozygotnost jedince v subpopulaci HS - očekávaná heterozygotnost jedince v subpopulaci za předpokladu náhodného páření HT - očekávaná heterozygotnost jedince v celé populaci za předpokladu náhodného páření Hx = pozorovaná heterozygotnost v subpopulaci x pi,x2 = frekvence i-té alely v subpopulaci x průměrná oček. heterozygotnost v populaci Ø pouze pro dvě alely na jednom lokusu (Wright 1931) Ø pro více alel je výpočet složitější (Nei 1987) F statistiky Snížení heterozygotnosti jedince kvůli nenáhodnému páření v subpopulaci (~ HWE) Vliv rozdělení populace na subpopulace (genetický drift) Celkový koeficient inbreedingu FIT - měří redukci heterozygotnosti jedince ve vztahu k celkové populaci (1-FIT)= (1-FST)(1-FIS) Weir & Cockerham (1984) f, θ , F Korekce na velikost vzorku a počet subpopulací Výpočet odlišnosti od nuly – nejčastěji permutace Výpočet F statistik - příklad Subpopulace 1 (N1=40) Subpopulace 2 (N2=20) Lokus AA AB BB p1(j) AA AB BB p2(j) p0(j) Pozn. A 10 20 10 0.5 5 10 5 0.5 0.5 H.-W. rovnováha B 16 8 16 0.5 4 4 12 0.3 0.4 deficit heterozygotů C 12 28 0 0.65 6 12 2 0.6 0.625 přebytek heterozygotů D 0 0 40 0.0 20 0 0 1.0 0.5 alternativně fixované alely Výpočet alelových frekvencí Pozorovaná heterozygotnost Očekávaná heterozygotnost Wrightova F-statistika Lokus H1 (j) H2 (j) HI (j) HS (j) HT (j) FIS (j) FST (j) FIT (j) A 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.0 0.0 0.0 B 0.2 0.2 0.2 0.46 0.48 0.565 0.042 0.583 C 0.7 0.6 0.65 0.4675 0.46875 -0.39 0.0027 -0.387 D 0.0 0.0 0.0 0.0 0.5 --- 1.0 1.0 Průměr 0.058 0.261 0.300 Průměrné hodnoty F statistik mohou maskovat odlišnou evoluční historii na různých lokusech Průměrná frekvence alely A v celé populaci Hodnoty FST •0 – 0.05 malá diferenciace (zanedbatelná) • •0.05 – 0.15 střední • •0.15 – 0.25 velká • •> 0.25 velmi velká F statistiky popis výsledku nikoliv příčin → možná alternativní vysvětlení Příklad •FSTAT • •Genetix • • 3. Population assignments •Klasické problémy populační genetiky • •Populace dány, jedinci předem zařazeni do populací, zajímají nás vlastnosti populací (F-statistiky) – •Populace sice definovány, ale chceme k nim přiřadit jedince neznámého původu • •Kryptická populační struktura = předem není dáno nic → chci zjistit klastry (tj. přirozené populace) a rozřadit individua do klastrů (population assignments) • Unraveling migratory connectivity (a) strong vs. (b) weak connectivity Genetická analýza •« very few birds have bands, but all have genotypes » •genetic data on population structure •problems: (1) week genetic differentiation among populations (widespread dispersal), (2) lack of differentiation in northern temperate zone – recent postglaciation expansion Population assignment tests 5 microsatellite loci Fst = 0.14 99.9% assigned correctly 5 microsatellite loci Fst = 0.04 90.2% assigned correctly § program GeneClass (Piry et al. 2004) § calculates the probability that an individual’s genotype might exist in a particular population § can combine data from multiple genetic marker types Klastrování – hledání „přirozených populací“ •Distance-based methods Matice párových vzdáleností (vzdálenosti mezi každým párem individuí) Znázornění mnohorozměrným grafem → klastry Explorační metoda! Důvěryhodnost klastrů není známa Závislost na distanční míře i na grafickém zobrazení Např. neighbour-joining •Model-based methods Použiji parametrický model Současně hledám parametry pro klastry a určuji členy klastrů Určím věrohodnost výsledků (Maximum likelihood, Bayesianská metoda) mys4-225x300 mys4-225x300 mys4-225x300 mys4-225x300 mys4-225x300 mys4-225x300 mys4-225x300 mys4-225x300 mys4-225x300 mys4-225x300 mys4-225x300 mys4-225x300 mys4-225x300 mys4-225x300 mys4-225x300 mys4-225x300 mys4-225x300 mys4-225x300 mys4-225x300 mys4-225x300 mys4-225x300 mys4-225x300 mys4-225x300 mys4-225x300 mys4-225x300 mys4-225x300 mys4-225x300 mys4-225x300 mys4-225x300 mys4-225x300 mys4-225x300 mys4-225x300 Bayesian clustering approach STRUCTURE - Pritchard et al. 2000 •Neznámý počet populací charakterizovaných různými frekvencemi alel → počet populací a frekvence zjišťuji •Současně přiřazuji individua do populací •Lokusy, které nejsou ve vazbě, HW uvnitř subpopulací (např. mikrosatelity, SNPs) •Možno předem zahrnout geografickou polohu individuí •Model se snaží vyložit HW nebo vazebnou nerovnováhu zavedením populační struktury •Místo přímého výpočtu – odhad pomocí Markov chain Monte Carlo K (number of clusters) 7 10 Stanovení počtu „přirozených“ subpopulací K7 K10 K = 7 K = 10 Proporce genomu každého jedince náležející určitému „clusteru“ Alternativní vizualizace výsledků ze STRUCTURE New%20K%20for%20paper „forced clustering“ Zobrazení hierarchické struktury mezi populacemi 4. Spatially explicit analyses = spatial genetics = landscape genetics •vychází z Bayesian clustering approach (typu STRUCTURE) – individual based models • •do modelování genetické informace přidává i geografické koordináty • •např. programy BAPS, TESS, Geneland (automaticky stanovují nejlepší počet populací K) CS_K13Voronoi The example of very fragmented populations: the best model in BAPs for Central and Southern Dinaromys populations (spatial clustering of groups of individuals): K=13 (i.e. evidence of very high structuration) Best Partition: Cluster 1: {C9, C13} Cluster 2: {S6} Cluster 3: {C8, C14} Cluster 4: {C4} Cluster 5: {C1, C2} Cluster 6: {S1, S2, S3, S4} Cluster 7: {C6} Cluster 8: {C3, C15} Cluster 9: {C5, C7} Cluster 10: {C10} Cluster 11: {C11, C12} Cluster 12: {S5} Cluster 13: {C16} CS_K13tree Př. program BAPS Př.: Geneland R platform Posterior probability maps Spatial population genetics Fontaine et al. 2007 Phocoena phocoena