Sự thích nghi di truyền nhanh chóng đối với các môi trường mới được tái định cư được điều khiển bởi các gen liên quan đến các đặc điểm lịch sử sống

Springer Science and Business Media LLC - Tập 22 - Trang 1-16 - 2021
Xiaoshen Yin1, Alexander S. Martinez1, Maria S. Sepúlveda2, Mark R. Christie1,2
1Department of Biological Sciences, Purdue University, Indiana, USA
2Department of Forestry and Natural Resources, Purdue University, Indiana, USA

Tóm tắt

Việc khám phá các cơ chế nằm sau sự thích nghi di truyền nhanh chóng có thể cung cấp cái nhìn sâu sắc về sự tiến hóa thích ứng và làm sáng tỏ vấn đề bảo tồn, kiểm soát loài xâm lấn và quản lý tài nguyên thiên nhiên. Tuy nhiên, việc điều tra thực nghiệm về sự thích nghi nhanh chóng có thể gặp khó khăn do những thách thức liên quan đến việc nhân giống và duy trì các loài trong môi trường nuôi nhốt trong thời gian dài. Ngược lại, nhiều loài được giới thiệu đã trải qua sự chọn lọc mạnh mẽ khi xâm lấn vào các môi trường khác biệt đáng kể so với khu vực bản địa của chúng và do đó cung cấp một "thí nghiệm tự nhiên" để nghiên cứu sự thích nghi di truyền nhanh chóng. Một ví dụ như vậy xảy ra khi đèn câu biển (Petromyzon marinus), có nguồn gốc từ Bắc Đại Tây Dương, di cư tự nhiên vào Hồ Champlain và mở rộng phạm vi của chúng vào các Hồ Lớn thông qua các kênh vận chuyển do con người tạo ra. Sử dụng 368.886 biến thể nucleotide đơn gen toàn bộ (SNPs), chúng tôi đã tính toán các mức độ đa dạng di truyền toàn bộ bộ gen (tức là, heterozygosity và π) cho đèn câu biển được thu thập từ các quần thể bản địa (sông Connecticut), bản địa nhưng gần đây được tái định cư (Hồ Champlain), và xâm lấn (Hồ Michigan), đánh giá sự khác biệt di truyền giữa tất cả các quần thể và xác định các gen ứng cử đã phản ứng với sự chọn lọc tác động bởi các môi trường mới lạ. Chúng tôi quan sát thấy sự giảm 14% và 24% trong đa dạng di truyền ở quần thể Hồ Michigan và Hồ Champlain, tương ứng, so với cá thể từ sông Connecticut, điều này gợi ý rằng các quần thể đèn câu biển đã trải qua một cổ chai di truyền trong quá trình định cư. Thêm vào đó, chúng tôi đã xác định được 121 và 43 gen ngoài giá trị so với các so sánh giữa Hồ Michigan và sông Connecticut và giữa Hồ Champlain và sông Connecticut, tương ứng. Sáu gen ngoài giá trị chứa các SNP đồng nghĩa trong các vùng mã hóa của chúng và hai gen chứa SNP không đồng nghĩa có thể nằm dưới sự tiến hóa nhanh chóng của tăng trưởng (tức là, GHR), sinh sản (tức là, PGR, TTC25, STARD10), và bioenergetics (tức là, OXCT1, PYGL, DIN4, SLC25A15). Bằng cách xác định cơ sở gen của sự thích nghi nhanh chóng với các môi trường mới lạ, chúng tôi chứng minh rằng các quần thể loài xâm lấn có thể là một hệ thống nghiên cứu hữu ích để hiểu tiến hóa thích ứng. Hơn nữa, sự giảm sút trong các mức độ đa dạng di truyền toàn bộ bộ gen liên quan đến quá trình tái định cư kết hợp với việc xác định các gen ngoài giá trị nằm dưới các đặc điểm lịch sử sống chính mà được biết là đã thay đổi trong các quần thể đèn câu biển xâm lấn (ví dụ, tăng trưởng, sinh sản) minh họa tính hữu ích của việc áp dụng các phương pháp gen trong việc quản lý thành công các loài được giới thiệu.

Từ khóa

#thích nghi di truyền nhanh chóng #đèn câu biển #đa dạng di truyền #gen ngoài giá trị #loài xâm lấn #quản lý tài nguyên thiên nhiên.

Tài liệu tham khảo

Lee CE. Evolutionary genetics of invasive species. Trends Ecol Evol. 2002;17(8):386–91. https://doi.org/10.1016/S0169-5347(02)02554-5. Prentis PJ, Wilson JRU, Dormontt EE, Richardson DM, Lowe AJ. Adaptive evolution in invasive species. Trends Plant Sci. 2008;13(6):288–94. https://doi.org/10.1016/j.tplants.2008.03.004. Stockwell CA, Hendry AP, Kinnison MT. Contemporary evolution meets conservation biology. Trends Ecol Evol. 2003;18(2):94–101. https://doi.org/10.1016/S0169-5347(02)00044-7. Carlson SM, Cunningham CJ, Westley PAH. Evolutionary rescue in a changing world. Trends Ecol Evol. 2014;29(9):521–30. https://doi.org/10.1016/j.tree.2014.06.005. Sax DF, Stachowicz JJ, Brown JH, Bruno JF, Dawson MN, Gaines SD, et al. Ecological and evolutionary insights from species invasions. Trends Ecol Evol. 2007;22(9):465–71. https://doi.org/10.1016/j.tree.2007.06.009. Willoughby JR, Harder AM, Tennessen JA, Scribner KT, Christie MR. Rapid genetic adaptation to a novel environment despite a genome-wide reduction in genetic diversity. Mol Ecol. 2018;27(20):4041–51. https://doi.org/10.1111/mec.14726. Bryan MB, Zalinski D, Filcek KB, Libants S, Li W, Scribner KT. Patterns of invasion and colonization of the sea lamprey (Petromyzon marinus) in North America as revealed by microsatellite genotypes. Mol Ecol. 2005;14(12):3757–73. https://doi.org/10.1111/j.1365-294X.2005.02716.x. Lampreys of the world. An annotated and illustrated catalogue of lamprey species known to date. FAO Species Catalogue for Fishery Purposes No. 5. ISSN 1020-8682. Accessible at http://www.fao.org/3/i2335e/i2335e.pdf. Youson JH. The biology of metamorphosis in sea lampreys: endocrine, environmental, and physiological cues and events, and their potential application to lamprey control. J Gt Lakes Res. 2003;29:26–49. https://doi.org/10.1016/S0380-1330(03)70476-6. Handbook of European Freshwater Fishes. https://www.nhbs.com/handbook-of-european-freshwater-fishes-book. Accessed 21 Jan 2020. Gage SH, Gage-Day M. The anti-coagulating action of the secretion of the buccal glands of the lampreys (petromyzon, Lampetra and Entosphenus). Science. 1927;66(1708):282–4. https://doi.org/10.1126/science.66.1708.282. Bjerselius R, Li W, Teeter JH, Seelye JG, Johnson PB, Maniak PJ, et al. Direct behavioral evidence that unique bile acids released by larval sea lamprey (Petromyzon marinus) function as a migratory pheromone. Can J Fish Aquat Sci. 2000;57:557569. Sorensen PW, Vrieze LA. The chemical ecology and potential application of the sea lamprey migratory pheromone. J Gt Lakes Res. 2003;29:66–84. https://doi.org/10.1016/S0380-1330(03)70478-X. Sorensen P, Hoye T. A critical review of the discovery and application of a migratory pheromone in an invasive fish, the sea lamprey, Petromyzon marinus L. J Fish Biol. 2007;71:100–14. https://doi.org/10.1111/j.1095-8649.2007.01681.x. Teeter J. Pheromone communication in sea lampreys (Petromyzon marinus): implications for population management. Can J Fish Aquat Sci. 2011;37:2123–32. Waldman J, Grunwald C, Wirgin I. Sea lamprey Petromyzon marinus: an exception to the rule of homing in anadromous fishes. Biol Lett. 2008;4(6):659–62. https://doi.org/10.1098/rsbl.2008.0341. Potter IC. The Petromyzoniformes with particular reference to paired species. Can J Fish Aquat Sci. 1980;37(11):1595–615. https://doi.org/10.1139/f80-207. Halnon L. Historical survey of Lake Champlain’s fishes. Federal Aid Job Performance Report F-1-R-10, Job 6. Montpelier: Vermont Fish and Game Department; 1963. Lark JGI. An early record of the sea lamprey (Petromyzon marinus) from Lake Ontario, vol. 30; 1973. Wigley RL. Life history of the sea lamprey of Cayuga Lake. New York Fish Bull. 1959;59:56. Natural history of the sea lamprey (Petromyzon marinus) in Michigan. Scientific Publications Office. https://spo.nmfs.noaa.gov/content/natural-history-sea-lamprey-petromyzon-marinus-michigan. Accessed 22 Jan 2020. Smith BR, Tibbles JJ. Sea lamprey (Petromyzon marinus) in lakes Huron, Michigan, and superior: history of invasion and control, 1936–78. Can J Fish Aquat Sci. 1980;37(11):1780–801. https://doi.org/10.1139/f80-222. Lavis DS, Henson MP, Johnson DA, Koon EM, Ollila DJ. A case history of sea lamprey control in Lake Michigan: 1979 to 1999. J Gt Lakes Res. 2003;29:584–98. https://doi.org/10.1016/S0380-1330(03)70518-8. Ellen Marsden J, Chipman BD, Nashett LJ, Anderson JK, Bouffard W, Durfey L, et al. Sea lamprey control in lake Champlain. J Gt Lakes Res. 2003;29:655–76. https://doi.org/10.1016/S0380-1330(03)70522-X. Heinrich JW, Weise JG, Smith BR. Changes in biological characteristics of the sea lamprey (Petromyzon marinus) as related to lamprey abundance, prey abundance, and sea lamprey control. Can J Fish Aquat Sci. 1980;37(11):1861–71. https://doi.org/10.1139/f80-228. Young RJ, Kelso JRM, Weise JG. Occurrence, relative abundance, and size of landlocked sea lamprey (Petromyzon marinus) ammocoetes in relation to stream characteristics in the Great Lakes. Can J Fish Aquat Sci. 1990;47(9):1773–8. https://doi.org/10.1139/f90-201. Dybdahl MF, Kane SL. Adaptation vs. phenotypic plasticity in the success of a clonal invader. Ecology. 2005;86(6):1592–601. https://doi.org/10.1890/04-0898. Schmidt L, Schmid B, Oja T, Fischer M. Genetic differentiation, phenotypic plasticity and adaptation in a hybridizing pair of a more common and a less common Carex species. Alp Bot. 2018;128(2):149–67. https://doi.org/10.1007/s00035-018-0211-8. Sabino-Pinto J, Goedbloed DJ, Sanchez E, Czypionka T, Nolte AW, Steinfartz S. The role of plasticity and adaptation in the incipient speciation of a fire salamander population. Genes. 2019;10(11):1. https://doi.org/10.3390/genes10110875. Yin X, Martinez AS, Perkins A, Sparks MM, Harder AM, Willoughby JR, et al. Incipient resistance to an effective pesticide results from genetic adaptation and the canalization of gene expression. Evol Appl. 2020;00(3):1–13. https://doi.org/10.1111/eva.13166. Pritchard JK, Stephens M, Donnelly P. Inference of population structure using multilocus genotype data. Genetics. 2000;15:945. Falush D, Stephens M, Pritchard JK. Inference of population structure using multilocus genotype data: Linked loci and correlated allele frequencies. Genetics. 2003;164(4):1567. Falush D, Stephens M, Pritchard JK. Inference of population structure using multilocus genotype data: dominant markers and null alleles. Mol Ecol Notes. 2007;7(4):574–8. https://doi.org/10.1111/j.1471-8286.2007.01758.x. Hubisz MJ, Falush D, Stephens M, Pritchard JK. Inferring weak population structure with the assistance of sample group information. Mol Ecol Resour. 2009;9(5):1322–32. https://doi.org/10.1111/j.1755-0998.2009.02591.x. Booker TR, Yeaman S, Whitlock MC. Global adaptation complicates the interpretation of genome scans for local adaptation. Evol Lett. 2021;5(1):4–15. https://doi.org/10.1002/evl3.208. Cavari B, Funkenstein B, Chen TT, Gonzalez-Villasenor LI, Schartl M. Effect of growth hormone on the growth rate of the gilthead seabream (Sparus aurata), and use of different constructs for the production of transgenic fish. In: Gall GAE, Chen H, editors. Genetics in aquaculture. Amsterdam: Elsevier; 1993. p. 189–97. https://doi.org/10.1016/B978-0-444-81527-9.50022-1. Zhu Y, Liu D, Shaner ZC, Chen S, Hong W, Stellwag EJ. Nuclear progestin receptor (Pgr) knockouts in zebrafish demonstrate role for Pgr in ovulation but not in rapid non-genomic steroid mediated meiosis resumption. Front Endocrinol. 2015;6:1. https://doi.org/10.3389/fendo.2015.00037. Fang X, Wu L, Yang L, Song L, Cai J, Luo F, et al. Nuclear progestin receptor (Pgr) knockouts resulted in subfertility in male tilapia (Oreochromis niloticus). J Steroid Biochem Mol Biol. 2018;182:62–71. https://doi.org/10.1016/j.jsbmb.2018.04.011. Albalat R, Brunet F, Laudet V, Schubert M. Evolution of retinoid and steroid signaling: vertebrate diversification from an amphioxus perspective. Genome Biol Evol. 2011;3:985–1005. https://doi.org/10.1093/gbe/evr084. Xu Y, Cao J, Huang S, Feng D, Zhang W, Zhu X, et al. Characterization of tetratricopeptide repeat-containing proteins critical for cilia formation and function. PLoS One. 2015;10(4):e0124378. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0124378. Huizar RL, Lee C, Boulgakov AA, Horani A, Tu F, Marcotte EM, et al. A liquid-like organelle at the root of motile ciliopathy. eLife. 2018;7:e38497. https://doi.org/10.7554/eLife.38497. Li J, Yu H, Wang W, Fu C, Zhang W, Han F, et al. Genomic and transcriptomic insights into molecular basis of sexually dimorphic nuptial spines in Leptobrachium leishanense. Nat Commun. 2019;10(1):5551. https://doi.org/10.1038/s41467-019-13531-5. Zammit VA, Newsholme EA. Activities of enzymes of fat and ketone-body metabolism and effects of starvation on blood concentrations of glucose and fat fuels in teleost and elasmobranch fish. Biochem J. 1979;184(2):313–22. https://doi.org/10.1042/bj1840313. McCue MD. Starvation physiology: reviewing the different strategies animals use to survive a common challenge. Comp Biochem Physiol A Mol Integr Physiol. 2010;156(1):1–18. https://doi.org/10.1016/j.cbpa.2010.01.002. Chang C-H, Huang J-J, Yeh C-Y, Tang C-H, Hwang L-Y, Lee T-H. Salinity effects on strategies of glycogen utilization in livers of euryhaline milkfish (Chanos chanos) under hypothermal stress. Front Physiol. 2018;9:1. https://doi.org/10.3389/fphys.2018.00081. Fujiki Y, Ito M, Nishida I, Watanabe A. Multiple signaling pathways in gene expression during sugar starvation. Pharmacological analysis of din gene expression in suspension-cultured cells of Arabidopsis. Plant Physiol. 2000;124(3):1139–48. https://doi.org/10.1104/pp.124.3.1139. Mitchell S, Ellingson C, Coyne T, Hall L, Neill M, Christian N, et al. Genetic variation in the urea cycle: a model resource for investigating key candidate genes for common diseases. Hum Mutat. 2009;30(1):56–60. https://doi.org/10.1002/humu.20813. Wilkie MP, Turnbull S, Bird J, Wang YS, Claude JF, Youson JH. Lamprey parasitism of sharks and teleosts: high capacity urea excretion in an extant vertebrate relic. Comp Biochem Physiol A Mol Integr Physiol. 2004;138(4):485–92. https://doi.org/10.1016/j.cbpb.2004.06.001. Dlugosch KM, Parker IM. Founding events in species invasions: genetic variation, adaptive evolution, and the role of multiple introductions. Mol Ecol. 2008;17(1):431–49. https://doi.org/10.1111/j.1365-294X.2007.03538.x. Carlson SM, Seamons TR. A review of quantitative genetic components of fitness in salmonids: implications for adaptation to future change. Evol Appl. 2008;1(2):222–38. https://doi.org/10.1111/j.1752-4571.2008.00025.x. Ye B, Wan Z, Wang L, Pang H, Wen Y, Liu H, et al. Heritability of growth traits in the Asian seabass (Lates calcarifer). Aquac Fish. 2017;2(3):112–8. https://doi.org/10.1016/j.aaf.2017.06.001. Christie MR, McNickle GG, French RA, Blouin MS. Life history variation is maintained by fitness trade-offs and negative frequency-dependent selection. Proc Natl Acad Sci. 2018;115(17):4441–6. https://doi.org/10.1073/pnas.1801779115. Barany A, Shaughnessy CA, Fuentes J, Mancera JM, McCormick SD. Osmoregulatory role of the intestine in the sea lamprey (Petromyzon marinus). Am J Physiol-Regul Integr Comp Physiol. 2019;318:R410–7. Shaughnessy CA, McCormick SD. Functional characterization and osmoregulatory role of the Na+−K+-2Cl− cotransporter in the gill of sea lamprey (Petromyzon marinus), a basal vertebrate. Am J Physiol-Regul Integr Comp Physiol. 2019;318:R17–29. Shaughnessy CA, Barany A, McCormick SD. 11-Deoxycortisol controls hydromineral balance in the most basal osmoregulating vertebrate, sea lamprey (Petromyzon marinus). Sci Rep. 2020;10(1):12148. https://doi.org/10.1038/s41598-020-69061-4. Sakamoto T, Shepherd BS, Madsen SS, Nishioka RS, Siharath K, Richman NH, et al. Osmoregulatory actions of growth hormone and prolactin in an advanced teleost. Gen Comp Endocrinol. 1997;106(1):95–101. https://doi.org/10.1006/gcen.1996.6854. Chang JC-H, Wu S-M, Tseng Y-C, Lee Y-C, Baba O, Hwang P-P. Regulation of glycogen metabolism in gills and liver of the euryhaline tilapia (Oreochromis mossambicus) during acclimation to seawater. J Exp Biol. 2007;210(Pt 19):3494–504. https://doi.org/10.1242/jeb.007146. Gong N, Ferreira-Martins D, McCormick SD, Sheridan MA. Divergent genes encoding the putative receptors for growth hormone and prolactin in sea lamprey display distinct patterns of expression. Sci Rep. 2020;10(1):1674. https://doi.org/10.1038/s41598-020-58344-5. Lema SC, Carvalho PG, Egelston JN, Kelly JT, McCormick SD. Dynamics of gene expression responses for ion transport proteins and aquaporins in the gill of a euryhaline pupfish during freshwater and high-salinity acclimation. Physiol Biochem Zool. 2018;91(6):1148–71. https://doi.org/10.1086/700432. Dunlop ES, Christie MR, McLaughlin R, Steeves TB. Life history evolution of sea lamprey predicted to reduce the effectiveness of pesticide control. J Gt Lakes Res Press. Fourcade Y, Chaput-Bardy A, Secondi J, Fleurant C, Lemaire C. Is local selection so widespread in river organisms? Fractal geometry of river networks leads to high bias in outlier detection. Mol Ecol. 2013;22(8):2065–73. https://doi.org/10.1111/mec.12158. Bierne N, Roze D, Welch JJ. Pervasive selection or is it … ? Why are FST outliers sometimes so frequent? Mol Ecol. 2013;22(8):2061–4. https://doi.org/10.1111/mec.12241. Posavi M, Gulisija D, Munro JB, Silva JC, Lee CE. Rapid evolution of genome-wide gene expression and plasticity during saline to freshwater invasions by the copepod Eurytemora affinis species complex. Mol Ecol. 2020;29(24):4835–56. https://doi.org/10.1111/mec.15681. Stern DB, Lee CE. Evolutionary origins of genomic adaptations in an invasive copepod. Nat Ecol Evol. 2020;4(8):1084–94. https://doi.org/10.1038/s41559-020-1201-y. Hellmann JJ, Byers JE, Bierwagen BG, Dukes JS. Five potential consequences of climate change for invasive species. Conserv Biol. 2008;22(3):534–43. https://doi.org/10.1111/j.1523-1739.2008.00951.x. Bolger AM, Lohse M, Usadel B. Trimmomatic: a flexible trimmer for Illumina sequence data. Bioinforma Oxf Engl. 2014;30(15):2114–20. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btu170. MacManes MD. On the optimal trimming of high-throughput mRNA sequence data. Front Genet. 2014;5:1. https://doi.org/10.3389/fgene.2014.00013. McKenna A, Hanna M, Banks E, Sivachenko A, Cibulskis K, Kernytsky A, et al. The genome analysis toolkit: a MapReduce framework for analyzing next-generation DNA sequencing data. Genome Res. 2010;20(9):1297–303. https://doi.org/10.1101/gr.107524.110. Brouard J-S, Schenkel F, Marete A, Bissonnette N. The GATK joint genotyping workflow is appropriate for calling variants in RNA-seq experiments. J Anim Sci Biotechnol. 2019;10(1):44. https://doi.org/10.1186/s40104-019-0359-0. Smith JJ, Timoshevskaya N, Ye C, Holt C, Keinath MC, Parker HJ, et al. The sea lamprey germline genome provides insights into programmed genome rearrangement and vertebrate evolution. Nat Genet. 2018;50(2):270–7. https://doi.org/10.1038/s41588-017-0036-1. Engels WR. Exact tests for hardy-Weinberg proportions. Genetics. 2009;183(4):1431–41. https://doi.org/10.1534/genetics.109.108977. R Core Team. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. 2019. URL https://www.R-project.org/. Pfeifer B, Wittelsbürger U, Ramos-Onsins SE, Lercher MJ. PopGenome: an efficient Swiss army knife for population genomic analyses in R. Mol Biol Evol. 2014;31(7):1929–36. https://doi.org/10.1093/molbev/msu136. Weir BS, Cockerham CC. Estimating F-statistics for the analysis of population structure. Evolution. 1984;38(6):1358–70. https://doi.org/10.1111/j.1558-5646.1984.tb05657.x. Berner D. Allele frequency difference AFD–an intuitive alternative to FST for quantifying genetic population differentiation. Genes. 2019;10(4):308. https://doi.org/10.3390/genes10040308. Pfeifer B, Alachiotis N, Pavlidis P, Schimek MG. Genome scans for selection and introgression based on k-nearest neighbour techniques. Mol Ecol Resour. 2020;20(6):1597. https://doi.org/10.1111/1755-0998.13221. Schubert E, Zimek A. ELKI: A large open-source library for data analysis - ELKI Release 0.7.5 “Heidelberg”. 2019. https://arxiv.org/abs/1902.03616v1. Accessed 13 Nov 2020. Foster ZSL, Sharpton TJ, Grünwald NJ. Metacoder: an R package for visualization and manipulation of community taxonomic diversity data. PLoS Comput Biol. 2017;13(2):e1005404. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005404.
Thông tin
Thông tin xuất bản

Springer Science and Business Media LLC

Tập 22

1-16

Thông tin tác giả