2. Programma del corso
1. Diversità genetica
2. Equilibrio di Hardy-Weinberg
3. Inbreeding
4. Linkage disequilibrium
5. Mutazione
6. Deriva genetica
7. Flusso genico e varianze genetiche
8. Selezione
9. Mantenimento dei polimorfismi e teoria neutrale
10. Introduzione alla teoria coalescente
11. Struttura e storia della popolazione umana
+ Lettura critica di articoli
15. Fitness
Misura la speranza di progenie.
Ha due componenti, legate a differenze in
fertilità e mortalità
Genotipo AA Aa aa
Vita riproduttiva media 2.0 1.8 1.4
Fitness di sopravvivenza 2.0/2.0 =1.0 1.8/2.0 =0.9 1.4/2.0 =0.7
Genotipo AA Aa aa
N medio discendenti 2.4 2.4 3.0
Fitness riproduttiva 2.4/3.0 =0.8 2.4/3.0=0.8 3.0/3.0=1.0
16. Fitness
Genotipo AA Aa aa
Fitness riprod. 0.8 0.8 1.0
Fitness sopravv. 1.0 0.9 0.7
Prodotto 0.8 0.72 0.7
Fitness totale ω 0.8/0.8=1.0 0.72/0.8=0.9 0.7/0.88
Complessivamente:
Coefficiente di selezione: s = 1 – ω
28. Effetti della selezione: Un’equazione generale
Genotype AA AB BB Total
______________________________________________________
(1) Frequency p2
+ 2pq + q2
= 1
before selection
(2) Fitness W0
W1
W2
(3) Relative p2
W0
+ 2pqW1
+ q2
W2
=
Contribution
(4) Frequency p2
W0
/ + 2pqW1
/ + q2
W2
/ = / = 1
after selection
29. Effetti della selezione: Riassunto
Contro il recessivo Δq<0 Perdita dell’allele
Contro il dominante Δp<0 Perdita dell’allele
A vantaggio
dell’eterozigote
Δp< o > 0 Equilibrio
A svantaggio
dell’eterozigote
Δp< o > 0 Fissazione dell’allele più
frequente
Dipendente dalla
frequenza
Δp< o > 0 Equilibrio
30. Equilibrio selezione-mutazione al locus DMD
portatrici affetti
Gen. P0 A B
Gen P1
trasmissione
A/2 A/2
Gen P1
mutazione
2μ μ
Equilibrio: A = A/2 + 2μ, B = A/2 + μ
A = 4μ B = 3μ
Con μ=10-4
, E( aff) = 1/3333
In Veneto, aff=33.2 x 10-5 ≈ 1/3000
31. Teorema fondamentale della selezione
naturale (Fisher 1930)
“Il tasso di incremento della fitness in una popolazione in
qualunque momento è pari alla varianza genetica della
sua fitness in quel momento”
N di individui in due colture come stima della fitness
32. Test di selezione: Tajima
In assenza di ricombinazione, se un locus si è evoluto in condizioni di
neutralità, due statistiche (numero di siti polimorfici; mismatch medio)
sono entrambi funzione di 4Nμ.
Se S è il numero di siti polimorfici, e K il mismatch medio
S/ a1 = K, e d = K – (S/ a1)
La statistica di Tajima è D = d / Var(d)
Il test di Tajima calcola la differenza, D, fra due stime di 4Nμ (basate
rispettivamente su numero di siti polimorfici e mismatch medio) e la
confronta con una distribuzione casuale.
In una popolazione all’equilibrio fra deriva e mutazione
E(π) = a1 4Nμ E(k) = 4Nμ
33. Test di selezione: Tajima
D>0
Eccesso di mismatch:
selezione stabilizzante
D<0
Eccesso di siti polimorfici:
selezione diversificante
34. Un esempio.
DNA di 5 individui
Position 12345 67890 12345 67890
Person Y 00000 00000 00000 00000
Person A 00100 00000 00100 00010
Person B 00000 00000 00100 00010
Person C 00000 01000 00000 00010
Person D 00000 01000 00100 00010
35. You vs A
Person Y 00000 00000 00000 00000
Person A 00100 00000 00100 00010
3 polymorphisms
You vs B
Person Y 00000 00000 00000 00000
Person B 00000 00000 00100 00010
2 polymorphisms
You vs C
Person Y 00000 00000 00000 00000
Person C 00000 01000 00000 00010
2 polymorphisms
And so on, for 10 comparisons
36. The average number of pairwise differences is
And the number of polymorphic sites is 4:
Position 12345 67890 12345 67890
Person Y 00000 00000 00000 00000
Person A 00100 00000 00100 00010
Person B 00000 00000 00100 00010
Person C 00000 01000 00000 00010
Person D 00000 01000 00100 00010
d = 2 − 4 = − 2
Test di equilibrio
deriva - mutazione
39. Unimodal Multimodal
Peak age of expansion Many peaks◄►
Tajima’s D < 0 Tajima D >0
(= diverisfying selection) (= stabilizing selection)
Distributions of pairwise sequence differences,
or mismatch distributions
40. Link utili per fare esercizio
http://darwin.eeb.uconn.edu/simulations/simulations.html
http://cc.oulu.fi/~jaspi/popgen/popgen.htm
41. Ma perché, dopo tutta questa selezione,
non siamo diventati perfetti?
42. 1. L’ambiente cambia
“Stone agers in the fast lane”
“Red queen” hypothesis (Leigh Van Valen,
John Maynard Smith)
"Well, in our country," said Alice, still
panting a little, "you'd generally get to
somewhere else—if you ran very fast for
a long time, as we've been doing.“
"A slow sort of country!" said the Queen.
"Now, here, you see, it takes all the
running you can do, to keep in the same
place. If you want to get somewhere else,
you must run at least twice as fast as
that!"
44. 2. Selezione sessuale
In specie sessualmente dimorfiche le femmine
scelgono il partner in base a criteri che
possono promuovere o meno
l’adattamento. Due ipotesi principali:
1. “Good genes”
2. “Sexy sons”
45. Malte Andersson (1982)
Nell’uccello vedova Euplectes jacksoni, la scelta della
femmina dipende dalla lunghezza della coda del maschio
(sexy sons)
46. La colorazione di molti pesci e uccelli risente della presenza
di parassiti e quindi segnala alla femmina lo stato di salute
del maschio (good genes)
Bill Hamilton
49. Programmi online di simulazione: più popolazioni
http://www.cbs.umn.edu/populus/
50. Sintesi
• La selezione naturale dipende dal diverso successo riproduttivo
(fitness) dei diversi genotipi
• Il cambiamento delle frequenze alleliche sotto selezione dipende dalla
fitness dei diversi genotipi
• La selezione naturale tende generalmente a ridurre la diversità entro
popolazioni; l’eterosi e la selezione dipendente dalla frequenza
possono mantenere un polimorfismo
• La fitness media di una popolazione tende ad aumentare
indefinitamente
• Il risultato finale non è però un adattamento perfetto, perché
l’ambiente non è costante e perché meccanismi di selezione sessuale
possono agire in senso diverso
• Il test di Tajima permette di confrontare con dati relativi a tratti di
genoma non soggetti a ricombinazioni le attese di un modello
neutrale, in cui agiscono solo mutazione e deriva
