Positive selection in humans : from singles to interaction maps

Descripció

• Resum

  From Darwin’s Origin of the Species to the recent wealth in genomic data, many biologists have focused their research on understanding how natural selection has shaped the variability among and within species. Although theoretical and empirical advances have been remarkable, most biological mechanisms underlying the molecular basis of human adaptation remain to be elucidated. The selectionist view of adaptation accounted for the bias towards independent gene evolution. Most published studies aiming at detecting positive selection using either polymorphism or divergence data have been performed using a gene-candidate or a genome-wide scan approach, as described in the two first articles presented here. However, gene evolution is largely influenced by the biological context in which the encoded protein performs its intrinsic function(s). The phenotype, not the genotype, is at the interface with natural selection. Thus, in order to understand gene evolution, and particularly when considering adaptive selection, it is crucial to reduce the gap between genotype and phenotype. Genes and proteins do not act in isolation, but rather interact one with others in order to perform a given biological function. Therefore, when studying natural selection at molecular level one promising framework is to consider gene networks, as described in the two last articles of the present thesis. Analyses of gene networks describing the Insulin/TOR transduction signalling cascade and the whole protein-protein physical interaction map hold very striking results. Namely, genes acting at the core of both networks, thus having either more effect on a given phenotype or more pleiotropic effects within the organism, are more likely to be targeted by recent positive selection, as inferred using polymorphism data.
  Desde el “Origen de las Especies” de Darwin a la reciente revoluci´on gen´omica, muchos bi´ologos han centrado su investigaci´on en la comprensi ´on de c´omo la selecci´on natural ha dado forma a la variabilidad entre y dentro de las especies. Aunque, los avances te´oricos y emp´ıricos han sido notables, la mayor´ıa de los mecanismos biol´ogicos que subyacen a las bases moleculares de la adaptaci´on biol´ogica a´un no est´an suficientemente esclarecidos. La visi´on seleccionista de adaptaci´on marc´o el sesgo de los estudios evolutivos hacia el an´alisis de genes individuales. La mayor´ıa de estudios publicados destinados a la detecci´on de la selecci´on positiva utilizando datos de polimorfismo o de divergencia se han realizado utilizando un gen candidato o un enfoque de exploraci´on gen´omica, como se describe en los dos primeros art´ıculos presentados en la presente tesis. Sin embargo, la evoluci´on de genes est´a muy condicionada por el contexto biol´ogico en el que cada gen realiza su funci´on intr´ınseca, siendo el fenotipo, y no el genotipo, su materia primaria. Por lo tanto, a fin de comprender la evoluci´on de genes, y en particular cuando se considera la evoluci´on adaptativa, es crucial reducir la brecha entre el genotipo y el fenotipo. Los genes y las prote´ınas no act´uan de manera aislada, sino que interact´uan entre s´ı con el fin de realizar una funci´on biol´ogica determinada. Por lo tanto, un marco prometedor al estudiar la selecci´on natural a nivel molecular seria considerar las redes de genes, como se describe en los dos ´ultimos art´ıculos de la presente tesis. Los an´alisis de los datos de polimorfismo gen´etico, tanto de los genes que componen la v´ıa de la insulina, c´omo de los todos los genes descritos en los mapas f´ısicos de interacci´on prote´ına-prote´ına tienen resultados muy sorprendentes: los genes que act´uan en el n´ucleo de ambas redes, teniendo as´ı m´as efecto sobre un determinado fenotipo o m´as efectos ple´otropicos dentro del organismo, tienen m´as probabilidades de ser el blanco de la selecci´on positiva reciente.
  Programa de doctorat en Biomedicina
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  Bertranpetit, Jaume, Laayouni, Hafid, Universitat Pompeu Fabra. Departament de Ciències Experimentals i de la Salut

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