家畜化と進化の遺伝学
この研究は、いろんな種における家畜化が遺伝的多様性に与える影響を調べてるよ。
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目次
人間の人口増加と現代社会の発展は、植物と動物の家畜化と深く関係してるんだ。人々は色んな生き物を飼い慣らし始めて、穀物や犬、豚、鶏なんかを育てるようになったんだよ。家畜化は長いプロセスで、人間と他の種が助け合う関係を築くのに役立ってる。これが始まったのは約1万から1万5千年前で、今でも続いてるんだ。家畜化が人間社会に与える影響は大きいけど、その遺伝的や進化的な側面についてはまだ完全には理解できてないんだ。
進化的な観点から見ると、家畜化はすごく早く進む。家畜の特性が時間とともに改善される徐々のプロセスなんだ。科学者たちは、人間が自然のプロセスと比べて特性の選択に強くて早い影響を与えると考えてる。でも最近の研究では、家畜植物も野生植物と同じくらい進化することが分かってきた。これは自然選択もこれらの種に関与していることを示してるよ。さらに、家畜化が進むと遺伝子プールが狭まることも一般的で、野生の数少ない個体だけが家畜化されちゃうから、自然選択の効果が減少することがあるんだ。
自然選択と人間による選択には大きな違いがある。現代のブリーダーは、育成に最適な個体を選ぶ「断絶選択」を行うことが多いんだけど、これが産業化以前に自然でどれくらい一般的だったかは不明なんだ。断絶選択はシンプルで効率的で、大きな個体群では深刻な遺伝的問題を引き起こすことが少ないんだ。最近の研究では、有害な遺伝特性が家畜化された個体群の方が野生の個体群よりも一般的であることが分かったけど、これは全ての家畜化された種に当てはまるわけではないよ。
選択は自然であれ人工であれ、影響が大きい少数の遺伝子から起こることもあれば、多くの小さな影響を持つ遺伝子から起こることもある。特性の遺伝的構成や選択圧が加わることで、これらの選ばれた遺伝子の周りの遺伝的多様性に違いが出てくるんだ。従来の選択の影響は、家畜化に関連するいくつかの重要な遺伝子に見られていて、多くの場合、少数の遺伝子が家畜化された特性の違いを占めていることを示してる。
一方で、多遺伝子適応は、選ばれた特性に影響を与える多くの小さな遺伝的バリエーションの変化を指してる。このプロセスは、遺伝データと観察された特性を組み合わせる必要があるため、観察するのが難しいんだ。一部の研究では、いくつかの種で多遺伝子適応を観察することに成功していて、家畜や実験用個体群でもこのプロセスが重要であることを示唆してるよ。
この研究は、家畜化の遺伝的信号をどれくらい効率的に検出できるかを、新しい遺伝的変異と既存の遺伝的変異のフィットネス効果の全分布を調べることで明らかにしようとしてるんだ。野生と家畜のグループでの新しい有害な突然変異のフィットネス効果を分析するつもりだ。有害な突然変異のフィットネス効果は、様々な種を比較してすでに研究されていて、役に立つ突然変異はすぐに個体群に固定されると仮定されているから、遺伝的多様性には寄与しないんだ。
でも、野生と家畜の個体群のフィットネス効果がどういうふうに違うかを調べた研究は少ないんだ。過去の研究は、これらのグループの目に見える特性に影響を与える大きな遺伝的違いを特定することに焦点を当ててきたからね。一般的なフィットネス効果は、密接に関連するグループ間の微妙な遺伝的領域を見つけるには敏感ではないかもしれない。野生と家畜の個体群の比較的最近の分離は、フィットネス効果がかなり似ている可能性があることを示唆してるんだ。
家畜化中の人口変動については、いくつかの種で探求されてきた。この研究では、野生と家畜の個体群の歴史を追い、どう分かれ、人口減少を経験し、遺伝子を共有してきたかを探っている。ある研究者たちは、有害な遺伝効果を無視することが、人口統計学的研究で遺伝的変動性の不正確な推定につながる可能性があると指摘してるんだ。
ここでは、家畜化が遺伝的多様性や突然変異のフィットネス分布にどんな影響を与えるかを研究するためのシミュレーションを行うよ。それぞれ異なる人口動態や選択シナリオを考慮したモデルを作成して、家畜化プロセスの複雑さをより良く理解し、選択効果が遺伝的歴史をどう形成するかを見ていくつもり。
家畜化プロセスのシミュレーション
特定のソフトウェアを使って、家畜化プロセスを研究するためのシミュレーションを開発したんだ。合計で18の異なるシナリオを分析して、各シチュエーションの詳細なパラメータを示してる。主な目標は、大型家畜の遺伝構造、生殖率、突然変異パターンに似た現実的なモデルを作成することだったんだ。
モデルは、ゲノムが1つのセグメントで構成されていて、1万の特定の遺伝子位置があって、各位置がDNAの小さなセグメントを表してると仮定してる。各位置には中立的および選択的遺伝子の位置が混在していて、シミュレーションの基盤を形成してるんだ。
主要なシミュレーションの詳細
シミュレーションは、初期人口が長い期間成長した後に野生と家畜のグループに分かれるところから始まる。歴史的記録を反映した一般的な家畜化プロセスを再現することを目指してたんだ。うちのモデルでは、家畜化プロセスは約1万年前から始まったって示してるよ。大型家畜の世代間の平均的な時間は、約5年と推定されてる。
家畜の個体群では、ボトルネック期間に人口が減少した後、回復する様子をシミュレーションしたんだ。このボトルネックは約100世代続いて、その後元のサイズに戻ったんだ。
選択の影響
家畜化の過程で選ばれる特性は、家畜グループ内での特定の突然変異の影響を変えることでモデル化されてる。これらの突然変異が有害から有益に、またその逆にも変わる可能性があるんだ。うちのシミュレーションでは、有益な突然変異がどのように現れるかの3つのバリエーションを調べてる:
- 一般的で微弱: かなりの数の突然変異がわずかな利益をもたらす。
- 希少で強力: 非常に少ない突然変異が大きな利点を引き起こす。
- 広範囲でほとんど中立: 大部分の突然変異がほぼ影響を持たない。
各シナリオは、家畜化プロセスによって家畜個体群が野生の個体群とはどう異なるかを理解するのに役立ってるんだ。
遺伝的変異のタイプ
シミュレーションでは、遺伝子位置をいくつかのグループに分類したんだ。中立的なサイトもあれば、突然変異があったときに大きな影響を生み出すことができるサイトもある。たとえば、野生個体群の一部の突然変異は有害かもしれないけど、他のものは有益なんだ。でも家畜環境では、これらの効果が逆転する可能性があって、役割が大きく変わることがあるんだ。
うちのシミュレーションでは、選択された突然変異の強度や移住の存在が、野生と家畜のグループで遺伝的景観をどのように再形成するかを明らかにしてる。この変化は、家畜化プロセスが遺伝的多様性に与える影響を示していて、最終的にはこれらの個体群の進化的な進路に影響を与えることになるんだ。
フィットネス効果の分布を分析するための共同モデル
野生と家畜の個体群のフィットネス効果の全分布を分析するために、単一の個体群データに基づく方法と2つの個体群を比較する方法の2つの主なアプローチを使ったんだ。
最初の方法は、新しい突然変異がフィットネスにどう影響するかを異なるタイプの遺伝的変異を対比させて推定すること。2つ目の方法は、2つの個体群のデータを組み合わせて、それぞれの選択の歴史における違いをよりよく把握することを目的にしてる。この2つの方法を使うことで、選択プロセスがグループ間でどう違うかに焦点を当てられるんだ。
遺伝的パラメータの推定
シミュレーションデータを使って、フィットネス効果の分布を決定しようとしてるんだけど、これは野生と家畜の個体群で異なる可能性があるんだ。さまざまなモデルを適用することで、これらのアプローチがどれだけ遺伝的現実を正確に反映しているかを観察できるんだ。
うちの結果は、遺伝特性に基づいて2つの個体群を区別することが重要であることを示してる。この区別は、異なる選択プロセスが多様な遺伝的な結果や進化パターンをもたらすのを強調するのに役立つんだ。
フィットネス効果の分布の評価
この研究では、新しい突然変異のフィットネス効果が野生と家畜の個体群でどう異なるかに特に焦点を当てたんだ。これに関して、有害な突然変異が家畜の個体群でより一般的であることに気づいたよ。でも、有益な突然変異には逆の傾向が見られて、家畜化がこれらのグループ内で特性が進化する方法に影響を与えてることを示唆してる。
突然変異の分布は、特定の個体群の全体的なフィットネスを決定するのに重要な役割を果たすことがあるんだ。うちのシミュレーションを通じて、これらの分布がどのように異なるか、そしてそれが将来の世代にどんな影響を与えるかを理解し始めてるんだ。
シミュレーションを通じての変化の検出
フィットネス分布の変化を調べる中で、選択の影響が考慮される特性によって大きく変わることが分かったんだ。モデルによって、強い選択が人口動態の歴史を誤解させる可能性があることが明らかになって、家畜化が遺伝的多様性をどのように形成するかを理解する妨げになることがあるんだ。
さらに、有益な突然変異が中立的な突然変異と関連しているせいで、効果的に検出されにくいことも分かった。この観察は、家畜化と野生の個体群を区別する際にデータを注意深く解釈する重要性を際立たせてる。
推定方法の比較
遺伝的パラメータを推定するために使った異なるアプローチを評価するために、我々は結果の系統的な比較を行ったんだ。結果を異なるモデルに分類することで、家畜化プロセスによって遺伝的景観がどのように形成されてきたかについての重要な質問に取り組むことができたんだ。
分析の結果、複数の方法を用いることで個体群がどのように適応し進化するかをよりよく理解できることが示されたよ。この包括的なアプローチは、遺伝的多様性や進化の軌跡の違いを捉える能力を高めるんだ。
将来の研究への影響
この研究は、家畜化と遺伝的多様性の複雑な関係を明らかにして、これを支配する進化的ダイナミクスに対する貴重な洞察を提供している。得られた知見は、特に農業慣行の文脈で、現実の個体群における選択過程の違いを探るための将来の研究の道を開くものだよ。
生態的ダイナミクスに対する家畜化のより広い影響を検討するためには、さらなる調査が必要だね。家畜と野生の個体群がどう相互作用するかを理解することで、地球の生物多様性や人間がそれを形成する上での複雑な役割についてより包括的に見ることができるんだ。
結論
要するに、うちの研究は家畜化、遺伝的多様性、進化的変化の間の複雑なつながりに光を当ててるんだ。選択の影響を慎重に調べて、複数の分析アプローチを適用することで、野生と家畜の個体群の遺伝的景観を形成する複雑な相互作用を解き明かし始めてる。
これらの発見は、家畜化に関連する遺伝的変化や、これらのプロセスが人間社会の発展にどう影響するかについてさらなる研究のための説得力のある枠組みを提供してるんだ。この分野が進化し続ける中で、家畜動物の歴史や未来、そして彼らが私たちの世界で果たす重要な役割についての新たな洞察を発見することを楽しみにしてるよ。
タイトル: Detection of Domestication Signals through the Analysis of the Full Distribution of Fitness Effects using Simulations
概要: The process of domestication involves a complex interplay between concurrent demographic and selective changes. While we can readily observe the phenotypic effects of domestication, the genetic consequences of domestication often remain elusive. Artificial selection can alter the selection coefficients of both new and pre-existing genetic variation within domesticated populations. To investigate this, we conducted simulations using a combination of population genomic parameters designed to reflect the domestication process observed in large livestock mammals. Our study uses forward-in-time simulations to examine the 1D and 2D site frequency spectra (SFS) of mutations in two populations that have diverged since the domestication split. In total, we examined eighteen different scenarios, varying the strength of selection acting on beneficial mutations and the proportion of mutations with altered selection coefficients post-domestication. First, we re-evaluate how linked selection and fluctuating selection coefficients affect the accuracy of inferred demographic histories. Second, we find that certain aspects of the full distribution of fitness effects (DFE), such as the shape and strength of the deleterious DFE, can be accurately estimated in both populations using only the 1D-SFS. However, the accurate characterization of the beneficial DFE remains a challenge, even when using the 2D-SFS. Third, using a novel joint DFE model, we are able to quantify the fraction of mutations that have experienced a change in their selection coefficient (pc) during domestication. Interestingly, classic hard selective sweeps can mimic a substantial increase in pc, even when the simulated pc was initially zero. In summary, our work highlights the strengths and limitations of detecting changes in the DFE using a novel joint DFE model and emphasizes the risks of over-interpreting demographic histories across a range of realistic domestication scenarios.
著者: Sebastian E Ramos-Onsins, D. Castellano, I.-T. Vourlaki, R. N. Gutenkunst
最終更新: 2024-05-09 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2022.08.24.505198
ソースPDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2022.08.24.505198.full.pdf
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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