Evolution II. Molekulare Variabilität. Bachelorkurs Evolutionsbiolgie II WS 2013/14

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1 Evolution II Molekulare Variabilität Bachelorkurs Evolutionsbiolgie II WS 2013/14

2 Molekulare Variabilität 1) rten der molekularen Variabilität und ihre Entstehung (rten der Mutation) 2) Wie kann man molekulare Variabilität entdecken (im Labor)? 3) Welchen Einfluss hat molekulare Variabilität auf die Fitness? 4) Molekulare Variabilität als Werkzeug 5) Statistiken zur Beschreibung von molekularer Variabilität

3 rten der molekularen Variabilität und ihre Entstehung (rten der Mutation)

4 SNPs (Single Nucleotide Polymorphisms) (Bsp.: D. melanogaster)

5 InDel (Insertion/Deletion) Variabilität (Bsp.: D. melanogaster)

6 Mikrosatelliten (SR, Short andem Repeat) VNR (Variable Number andem Repeats) (Bsp.: D. melanogaster)

7 CNV, Copy Number Variation (Bsp.: mylase Gen beim Menschen) Japan Biaka Chimp Perry et al., Nature Genetics (2007)

8 Replication slippage virtuallaboratory.colorado.edu

9 Mutation durch ransposition Nichtreplikative ransposition Replikative ransposition Retro(trans)position Li, Molecular Evolution (1997)

10 Mutation durch Rekombination : Unequal chrossing over : Gewinn/Verlust von Genabschnitten B: Intrachromosomale Rekombination: Inversion C: Intrachromosomale Rekombination: Verlust von Genabschnitten D: Rekombination zwischen nicht homologen Chromosomen: ranslokation Gaut et al., Nat Rev Genet (2007)

11 Inversionen Cnx.org Wikipedia.org Polytänchromosom: xarus (Mücke) Polytänchromosom: Drosophila melanogaster nderson et al., Heredity (2003)

12 Mutation durch Rekombination II : Unequal chrossing over : Gewinn/Verlust von Genabschnitten B: Intrachromosomale Rekombination: Inversion C: Intrachromosomale Rekombination: Verlust von Genabschnitten D: Rekombination zwischen nicht homologen Chromosomen: ranslokation Gaut et al., Nat Rev Gen (2007)

13 Wie kann man molekulare Variabilität entdecken (im Labor)?

14 Polymerasekettenreaktion (PCR) Wikipedia.org

15 PCR garose Gel InDel/SNP im Primer InDel im Produkt

16 Restriktionsenzyme BamHI BamHI (?) BamHI M - BamHI + Restriktionsfragmentlängenpolymorphismus (RFLP) Biology-pages.info

17 Sanger Sequenzierung Campbell et al., Biology (2008)

18 Chromatogramme

19 Shotgun Sequenzierung Redundanz ( Depth ) 1x 2x 3x 5x 7x 10x bdeckung ( Coverage ) 63% 86% 95% 99% 99,9% 99,99% Wikipedia.org

20 Next-Gen Sequenzierung 700 nucleotides 1 million reads 700 Mb 23 hours (Illumina) 100 nucleotides 6 billion reads 600 Gb 11 days 2,000 nucleotides 50,000 reads 100 Mb 2 hours MacLean et al., Nat Rev Microbiol (2009) Illumina Image

21 SNP rrays/chips ffymetrix.com

22 Welchen Einfluss hat molekulare Variabilität auf die Fitness?

23 Substitutionsraten im Genom Stille Mutationen Nonsense/Missense Mutationen Li, Molecular Evolution (1997)

24 FOXP2 Fisher and Marcus, Nat Rev Genet (2006)

25 dh Variabilität in D. melanogaster Johnson and Denniston, Nature (1964) Hartl and Clark, Principles of Population Genetics (2007) Li, Molecular Evolution (1997)

26 RN Sekundärstruktur trn Phe in Hefe Wikipedia.org Igel Seebären, Seelöwen, Walroß Robben Maulwürfe, Sptizmäuse trn Bassenpaare in stem Bereichen von Carnivora und Eulipotyphla Meer et al., Nature (2010)

27 InDel in kodierenden Regionen

28 Cyp6g1 in D. melanogaster Daborn et al., Science (2002)

29 Chorea Huntington Nist.gov

30 Fragiles X Syndrom Wikipedia.org fragilex-education.wikispaces.com ~30x x x cibsr.stanford.edu/fragx

31 mylase Genkopien Ernährung Perry et al., Nature Genetics (2007)

32 Duplikation von Opsinen und Globinen Brown, Genomes (2002) Wikipedia.org Barton et al., Evolution (2008)

33 Morbus Charcot Marie ooth vs. Hereditary Neuropathy with Liability to Pressure Palsy (HNPP, omakulöse Neuropathie) CM Über-Myelinisierung HNPP Unter-Myelinisierung

34 Molekulare Variabilität als Werkzeug

35 Genetischer Fingerabdruck B G G G G G Short andem Repeats G G PCR Wikipedia.org

36 Genome Wide ssociation Studies Krank Gesund G G G G G G G G C C G C C C C C C G G G C C C C C G G

37 Rheumatoide rthritis Stranger et al., Genetics (2010)

38 Statistiken zur Beschreibung von molekularer Variabilität (SNPs)

39 nzahl an SNPs (segregating sites) Gen 1 Gen 2 1: CGCGGGG 1: CGCGGCGGC 2: CGCCGGGG 2: CGGGGCCGGC 3: CGCGGGCCG 3: CGGGGCGGC 4: CGCGGGCG 4: GGGGCGGC 5: CGCCGGGCG 5: GGGGCCGGGC S = 5 < S = 7

40 Unterschiedliche Stichprobengröße Gen 1 Gen 2 1: CGCGGGG 1: CGCGGCGGC 2: CGCCGGGG 2: CGGGGCCGGC 3: CGCGGGCCG 3: CGGGGCGGC 4: CGCGGGCG 4: GGGGCGGC 5: CGCCGGGCG 5: GGGGCCGGGC 6: CGCCGCGGCG 7: CGCGCGGCGG S = 7 = S = 7?

41 Erwartete nzahl an SNPs bhängig von: Populationsgröße (N e ), Mutationsrate (µ), Stichprobengröße (n) E ( S) = 4N µ θ S = n 1 i= 1 1 i e n 1 i= 1 1 i θ = 4N µ e Watterson s θ (Populations- Mutations-Parameter) Mit Hilfe der beobachteten nzahl der SNPs, lässt sich θ abschätzen. nnahme: Es herrschen Wright-Fisher Verhältnisse!

42 Watterson s θ als Statistik Gen 1 Gen 2 1: CGCGGGG 1: CGCGGCGGC 2: CGCCGGGG 2: CGGGGCCGGC 3: CGCGGGCCG 3: CGGGGCGGC 4: CGCGGGCG 4: GGGGCGGC 5: CGCCGGGCG 5: GGGGCCGGGC 6: CGCCGCGGCG 7: CGCGCGGCGG S = 7 = S = 7 θ = 7/2,45 = 2,86 < θ = 7/2,08 = 3,36

43 nzahl paarweiser Unterschiede π 1: CGCGGGG 2: CGCCGGGG 3: CGCGGGCCG Watterson s θ = 5/2,08 = 2,4 4: CGCGGGCG 5: CGCCGGGCG π(1,2) = 2, π(1,3) = 5, π(1,4) = 3, π(1,5) = 2 π(2,3) = 3, π(2,4) = 3, π(2,5) = 2 π(3,4) = 2, π(3,5) = 3 π(4,5) = 1 π = Σ π(x,y) / 10 = 26/10 = 2,6 => π θ In Wright-Fisher-Populationen erwarten wir π = θ!

44 θ π 1: CGCGGGCG 1: CGCGGGCG 2: CGCCGGGG 2: CGCGGGCG 3: CGCCGGGCCG 3: CGCGGGCCG 4: CGCGGGCG 4: CGGGGCCG 5: CGCCGGGCG 5: CGCCGGGG θ = 5/2,08 = 2,4 θ = 5/2,08 = 2,4 π = 20/10 = 2,0 π = 30/10 = 3,0 Die Statistik ajima s D beruht auf Unterschieden zwischen θ und π

45 Populationsdifferenzierung: F S (oder K S ) 1: CGCGGGG 2: CGCCGGGG π(in) = 18/6 = 3,0 3: CGCGGGCCG 4: CGCGGGCG 5: CGCCGGGCG 6: CGCCGCGGCG π(zw) = 52/16 = 3,25 7: CGCGCGGCGG π(in) = 19/6 = 3,17 8: CGCGGGGG F S π = π π zw zw in = 3,25 (3,0 + 3,17) / 3,25 2 = 3,25 3,085 3,25 = 0,05

46 Divergente Populationen 1: CGCGGGG 2: CGCCGGGG π(in) = 10/6 = 1,67 3: CGCGGGCCG 4: CGCGGGCG 5: CGCCGCGGCGG 6: CGCGCGGCGG π(zw) = 82/16 = 5,13 7: CGCGCGGCGG π(in) = 12/6 = 2,0 8: CGCGGGGG F S = 5,13 (1,67 + 5,13 2,0) / 2 = 5,13 1,835 5,13 = 0,64

47 Extremfälle 1: CGCGGGG 1: CGCGGGGG 2: CGCGGGCGG 2: CGCGGGGG 3: CGGGGCCG 3: CGCGGGGG 4: CGGGGCG 4: CGCGGGGG 5: CGCGGGCCG 5: CGCGGGCCG 6: CGGGGCCG 6: CGCGGGCCG 7: CGGGGG 7: CGCGGGCCG 8: CGCGGGGG 8: CGCGGGCCG F = 0 = 1 S Oder sogar negativ F S

48 Divergenz zwischen rten rt 1: CGCGGG rt 2: CGCCGGGGG rt 1 rt 2 Divergenz: k = 4 Erwartungen für die Divergenz: E( k) = 2tµ t Letzter gemeinsamer Vorfahre

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