Identification of environmental variables in Drosophila melanogaster natural populations

Abstract

Entender cómo las especies se adaptan al ambiente es aún una pregunta sin resolver en el campo de la Biología Evolutiva. Mientras el foco principal siempre ha estado en la base genética, los factores ambientales responsables de dichos procesos adaptativos se quedan por detrás. Nuestro objetivo principal es identificar las principales variables ambientales que contribuyen a la adaptación. Utilizamos poblaciones naturales de D. melanogaster de Europa y Norte América, y analizamos tanto SNPs como elementos transponibles (TEs). Para detectar y estimar las frecuencias de una población con precisión, actualizamos el algoritmo de T-lex y lanzamos una nueva versión: T-lex3. Realizamos un análisis de Asociación GenomaAmbiente (GEA) para awsociar las frecuencias alélicas de TEs y SNPs con las diferentes variables ambientales, e identificamos temperatura, lluvia y viento, como las variables más relevantes implicadas en la adaptación ambiental. Tambien encontramos 10 TEs asociados con al menos, una variable ambiental. Finalmente, desarrollamos una herramienta bioinfórmatica para integrar más de 200 genomas de D. melanogaster de todo el mundo, lo que facilitará los análisis ambientales espacial y temporalmente.Understanding how species adapt to the environment is still an open question in Evolutionary Biology. While the focus has been on the genetic basis, the analysis of the environmental factors which drive these adaptive processes lags behind. Our main goal is to identify the main environmental variables that contribute to adaptation. We used natural D. melanogaster populations from Europe and North America, and analyzed both SNPs and transposable elements (TEs). To accurately detect and estimate TE population frequencies, we updated the T-lex algorithm and released a new version: T-lex3. We performed a Genome-Environment Analysis (GEA) to associate TEs and SNP allele frequencies with several environmental variables, and we identified temperature, rainfall and wind as the relevant variables involved in environmental adaptation. In addition, we found 10 TEs associated with an environmental variable. Finally, we developed a bioinformatic pipeline that integrates >200 D. melanogaster world-wide genomes, which will facilitate environmental analysis in space and time.Programa de doctorat en Biomedicina