Une étude explore les promesses et les pièges de la génomique évolutive

Malheureusement, un défaut fatal était au cœur de son plan cosmique. Suivant les préjugés de son époque, Ptolémée partait du principe que la Terre était le centre de l’univers. L’univers ptolémaïque, composé d'”épicycles” complexes pour rendre compte des mouvements des planètes et des étoiles, a depuis longtemps été consigné dans les livres d’histoire, bien que ses conclusions soient restées le dogme scientifique pendant plus de 1200 ans.

Le domaine de la biologie évolutive n’en est pas moins sujet à des approches théoriques erronées, produisant parfois des modèles impressionnants qui ne parviennent cependant pas à transmettre le véritable fonctionnement de la nature qui façonne l’assortiment vertigineux des formes vivantes sur Terre.

Une nouvelle étude examine des modèles mathématiques conçus pour tirer des conclusions sur le fonctionnement de l’évolution au niveau des populations d’organismes. L’étude conclut que de tels modèles doivent être construits avec le plus grand soin, en évitant les hypothèses initiales injustifiées, en pesant la qualité des connaissances existantes et en restant ouverts à d’autres explications.

Le défaut d’appliquer des procédures strictes dans la construction de modèles nuls peut conduire à des théories qui semblent correspondre à certains aspects des données disponibles dérivées du séquençage de l’ADN, mais ne parviennent pas à élucider correctement les processus évolutifs sous-jacents, qui sont souvent très complexes et multiformes.

De tels cadres théoriques peuvent offrir des images convaincantes mais finalement erronées de la façon dont l’évolution agit réellement sur les populations au fil du temps, qu’il s’agisse de populations de bactéries, de bancs de poissons ou de sociétés humaines et de leurs diverses migrations au cours de la préhistoire.

Dans la nouvelle étude, Jeffrey Jensen, chercheur au Biodesign Center for Mechanisms of Evolution de l’Arizona State University et professeur à la School of Life Sciences du Center for Evolution & Medicine, dirige un groupe de sommités internationales dans le domaine en fournissant des conseils pour de futures recherches. Ensemble, ils décrivent une gamme de critères qui peuvent être utilisés pour mieux garantir l’exactitude des modèles qui produisent des inférences statistiques en génomique des populations – une discipline scientifique concernée par les comparaisons à grande échelle de séquences d’ADN au sein et entre les populations et les espèces.

“L’un de nos messages clés est l’importance de considérer les contributions des processus évolutifs certains d’être en fonctionnement constant (tels que la sélection purificatrice et la dérive génétique), avant de simplement s’appuyer sur des processus évolutifs hypothétiques ou rares comme principaux moteurs de la variation observée de la population ( comme la sélection positive) », a souligné Jensen.

Les résultats de la recherche paraissent dans le numéro actuel de la revue BIOLOGIE PLOS.

Un champ arrive à maturité

La génomique des populations est apparue lorsque les premiers efforts dans le domaine ont tenté de réconcilier la notion d’évolution de Charles Darwin au moyen de la sélection naturelle avec les premiers aperçus des mécanismes de l’hérédité, découverts par le moine augustin Gregor Mendel.

La synthèse a culminé dans les années 1920 et au début des années 30, en grande partie grâce aux travaux mathématiques de Fisher, Haldane et Wright, qui ont été les premiers à explorer comment la sélection naturelle, associée à d’autres forces évolutives, modifierait la composition génétique des populations mendéliennes au fil du temps.

Aujourd’hui, les études en génomique des populations impliquent l’application à grande échelle de diverses technologies génomiques pour explorer la composition génétique des populations biologiques, et comment divers facteurs, y compris la sélection naturelle et la dérive génétique, produisent des changements dans la composition génétique au fil du temps.

Pour ce faire, les généticiens des populations développent des modèles mathématiques quantifiant les contributions de ces processus évolutifs dans la formation des fréquences des gènes, utilisent cette théorie pour concevoir des approches d’inférence statistique pour estimer les forces produisant les modèles observés de variation génétique dans les populations réelles et testent leurs conclusions par rapport aux données accumulées. .

Le piment de la vie

L’étude de la variation génomique se concentre sur les différences de séquences d’ADN entre les individus et les populations. Certaines de ces variantes sont d’une importance critique pour la fonction biologique, y compris les mutations responsables de maladies génétiques, tandis que d’autres n’ont aucun effet biologique détectable.

Une telle variation dans le génome humain peut prendre plusieurs formes. Une source courante de variation est connue sous le nom de polymorphismes mononucléotidiques, ou SNP, où une seule lettre d’ADN dans le génome est modifiée. Mais une variation à plus grande échelle du génome, impliquant l’altération simultanée de centaines, voire de milliers de paires de bases, est également possible. Encore une fois, certaines de ces altérations peuvent jouer un rôle dans le risque de maladie et la survie, tandis que de nombreuses autres n’ont aucun effet.

La sélection naturelle peut se produire lorsque différentes variantes ségrégeantes dans une population ont un différentiel de fitness les unes par rapport aux autres. En concevant et en étudiant des modèles mathématiques régissant le changement de fréquence des gènes correspondants et en appliquant ces modèles à des données empiriques, les généticiens des populations cherchent à comprendre les processus évolutifs contributifs de manière rigoureuse et quantitative. Ainsi, la génétique des populations est souvent considérée comme la pierre angulaire théorique de l’évolution darwinienne moderne.

À la dérive à travers le génome

Bien que l’importance de la sélection naturelle pour le processus évolutif soit indéniable, le rôle de la sélection positive dans l’augmentation de la fréquence des variantes bénéfiques – le moteur potentiel de l’adaptation – est certain d’être relativement rare par rapport même à d’autres formes de sélection naturelle. Par exemple, la sélection purificatrice – l’élimination des variantes délétères de la population – est une forme de sélection agissant constamment et beaucoup plus envahissante.

De plus, il existe de multiples processus évolutifs non sélectifs d’une grande importance. Par exemple, la dérive génétique décrit les nombreuses fluctuations stochastiques inhérentes à l’évolution. Dans les grandes populations, la sélection naturelle peut agir plus efficacement en purgeant les variations délétères et en fixant potentiellement les variations bénéfiques, alors qu’à mesure que les populations deviennent plus petites, la dérive génétique sera de plus en plus dominante.

La distinction peut être vue sous une forme dramatique lorsque l’on compare des organismes procaryotes comme les bactéries avec des organismes composés de cellules eucaryotes, y compris les humains. Dans le premier cas, les vastes tailles de population ont tendance à se traduire par une sélection plus efficace. En revanche, une pression de sélection plus faible opérant chez les eucaryotes est plus permissive aux modifications génomiques, à condition qu’elles ne soient pas fortement délétères.

Selon la théorie neutre de l’évolution moléculaire – un principe désormais directeur de la théorie de l’évolution proposé par le généticien des populations Motoo Kimura il y a plus de 50 ans – la plupart des changements évolutifs au niveau moléculaire dans les populations réelles ne sont pas régis par la sélection naturelle, mais par la génétique. dérive. L’étude souligne que ce point critique est trop souvent oublié par les biologistes de l’évolution. Comme l’observe Michael Lynch, co-auteur, directeur du Biodesign Center for Mechanisms in Evolution de l’ASU, “la sélection naturelle n’est qu’un des nombreux mécanismes évolutifs, et le fait de ne pas s’en rendre compte est probablement l’obstacle le plus important à une intégration fructueuse de la théorie de l’évolution avec biologie moléculaire, cellulaire et développementale.

La nouvelle étude de consensus souligne en outre que le fait de ne pas prendre en compte ces mécanismes évolutifs alternatifs qui sont certains de fonctionner, y compris la dérive génétique, et de les incorporer dans des modèles de génomique des populations, est susceptible d’induire les chercheurs en erreur. La dépendance excessive à l’égard de modèles purement adaptatifs pour expliquer la variation génomique a conduit à une multitude d’interprétations d’une valeur douteuse, affirment les auteurs.

L’étude présente un organigramme détaillé qui peut aider à guider le développement de modèles plus précis utilisés pour tirer des inférences évolutives, basées sur des données génomiques. Les paramètres biologiques qui varient selon les espèces comprennent non seulement des variables évolutives comme la taille de la population, les taux de mutation, les taux de recombinaison et la structure et l’histoire de la population, mais aussi la façon dont le génome lui-même est structuré et les traits d’histoire de vie, y compris le comportement d’accouplement. Tous ces facteurs jouent un rôle vital dans la détermination de la variation et de l’évolution moléculaires observées.

“Bien que ces nombreuses considérations puissent sembler intimidantes pour certains chercheurs, il est important de noter que de nombreux excellents groupes de recherche à l’ASU et dans le monde améliorent activement notre compréhension de ces paramètres évolutifs sous-jacents, fournissant une inférence en constante amélioration, par exemple, de mutation et taux de recombinaison », a ajouté la co-auteure Susanne Pfeifer, professeure adjointe au Center for Evolution & Medicine et au Biodesign Center for Mechanisms of Evolution.

Là où autrefois, les modèles théoriques de génomique des populations proliféraient aux côtés de données génomiques relativement rares, aujourd’hui une avalanche de données, rendue possible par le séquençage rapide et peu coûteux de l’ADN d’organismes à travers l’arbre de la vie, a radicalement changé le domaine. L’utilisation prudente et judicieuse de cette mine d’or de données génomiques aidera à faire progresser les modèles les plus rigoureux pour percer les nombreux mystères restants de l’évolution.