MÓDULO 4: Generar listas de TEs candidatos a ser adaptativos

Queremos destacar algunas de las investigaciones reales que los científicos han realizado en la identificación y relación de TEs con efectos adaptativos relevantes en Drosophila, siguiendo procedimientos parecidos a los que habéis desarrollado en los módulos. Por eso, a continuación, os adjuntamos un resumen de algunas de estas investigaciones publicadas a nivel internacional (por lo tanto, en inglés) que esperamos que sea de vuestro interés y que os acabarán de poner a prueba como jóvenes científicos.

Como leeréis, existen variedad de mecanismos moleculares mediante los cuales la inserción de TEs pueden tener un efecto adaptativo: generándose nuevos o más transcritos de un gen, inactivándolos o incrementando la respuesta específica en ciertos tejidos, por ejemplo. Al completar la lectura, veréis también cómo el número de TEs de los que se conoce bien sus efectos adaptativos es todavía pequeño y queda mucho trabajo y mucha investigación a realizar por delante, así que… ¿quién se anima?

Anexo 1: Información actual sobre TEs en Drosophila melanogaster candidatos a ser adaptativos

¿Cómo podemos distinguir las mutaciones adaptativas de las que no lo son?

Si una mutación hace que las moscas tengan más descendientes, en cada generación habrá más individuos con esa mutación, y por lo tanto, acabará incrementando de frecuencia en la población. Por lo tanto, los TEs a frecuencias altas serán unos buenos candidatos a testar. Recordad que no podemos distinguir los TE adaptativos a altas frecuencia de los TEs neutros que han incrementado en frecuencia por azar.

Igualmente, como ya sabemos, cuando no hay recombinación los mecanismos de control celular son muy laxos, así que vamos a excluir como candidatos los TEs de estas regiones. Es decir, vamos a quitar los TEs en regiones del genoma donde la recombinación es 0. Es posible que nos perdamos algún adaptativo pero es mayor el riesgo de incluir TEs que parecen adaptativos pero no lo son.

Para ello vamos a seleccionar un subgrupo de TEs de nuestra lista de datos que ya tenemos introducida en R.

En R, la función que utilizaremos será subset. Así es como funciona:

nueva_lista <- subset (archivo_datos, variable_con_condición)

Mira el ejemplo real en el archivo de código en el editor de texto.

RECORDAD las condiciones en R se expresan de la siguiente manera:

  • Igual que es ==
  • Distinto de es ¡=
  • Mayor que es >
  • Menor que es <

Para realizar múltiples condiciones se utiliza & (y) o | (o).

4.1 PONTE A PRUEBA

1. ¿Cuántos TEs se encuentran en regiones genómicas con recombinación (no cero)?

2. Recuerda, cuando tomes un subgrupo del archivo original, los siguientes subgrupos no se tomarán del archivo original, sino del subgrupo que obtuviste previamente.
¿Cuántos TEs se encuentran en regiones de recombinación y en regiones de alta frecuencia (más del 10 %) en el genoma de al menos una de las 5 poblaciones?

  1. Queremos detectar los TEs adaptativos “out-of-Africa”, es decir, los que intervinieron en la adaptación de estas moscas al clima que encontraron cuando salieron de las condiciones africanas tropicales originales y se adaptaron a las condiciones de Europa. En este caso, ¿qué poblaciones tendremos que comparar?

  1. Recuerda que con R podemos obtener un subgrupo a partir del archivo original, teniendo en cuenta más de una condición:
new_list <- subset (last_list_data_file, condition_variable | condition_variable & condition_variable
Puedes comprobar en el archivo de código abierto en el editor de texto. El umbral en que consideramos un TE como de baja o alta frecuencia es un “punto caliente”. Consideramos que un TE es de baja frecuencia si menos del 10 % de la población lo tiene, y de alta frecuencia si lo tiene más del 10 % de la población. Usando la función ‘subset’, puedes generar una lista de los candidatos “out-of-Africa” que son adaptativos. En este caso, ¿cuántos TEs candidatos encontramos para la adaptación “out-of-Africa”? (Recuerda: deben estar en regiones con recombinación.)

  1. Consideramos como más importantes los TEs localizados dentro de genes o en regiones regulatorias de los genes cercados. De esta manera, los TEs de nuestras listas serán tendrán más probabilidad de afectar a los genes cercanos, y debemos evitar incluir TEs neutros. En Drosophila melanogaster, se considera que las regiones promotoras y reguladoras se encuentran a distancia de 1 kb o menos del gen.

    Recuerda que, en nuestro archivo de datos, la distancia génica se mide en pares de bases (pb) y no en (kb). Y encuentra, con la caja del módulo 2 puedes transformar el número y obtener la información que quieres.

    ¿Cuántos TEs candidatos tenemos para la adaptación “out-of-Africa” (regiones con recombinación), en menos de 1 kb del gen?

 

4.2 Cambiar parámetros para ver cómo varían los resultados

El valor 10% ha sido elegido de forma arbitraria, suponiendo que los TEs mayores a estas frecuencias pueden ser relevantes en la población. Pero, ¿cómo afecta el cambiar los valores umbral de frecuencia a el número de nuestro TEs candidatos?

¿Podéis probar como cambia el número de TEs candidatos finales, incluyendo sólo los localizados donde hay recombinación y los que están cerca o dentro de los genes, cuando se modifica el valor umbral de frecuencia para determinar lo que se considera a baja y alta frecuencia?

Mira los ejemplos en el archivo de código en el editor de texto.

4.2 PONTE A PRUEBA

Cambia los parámetros para comprobar cómo varían los resultados.

¿Cómo cambia la lista de TEs candidatos cuando cambias los valores umbrales del 15 % al 40 %?

¿Cómo sabemos cuáles son los parámetros adecuados? No lo podemos saber. Nosotros hacemos una hipótesis, que luego tiene que ser validada. Por eso es tan importante el trabajo que se realiza en el laboratorio. Una vez generada la lista de candidatos hay que ir a comprobar que realmente estos TEs están realizando alguna función en las moscas. Lo que aprendamos de estos resultados validados nos permitirá ajustar nuestras hipótesis en análisis futuros.

4.3 PONTE A PRUEBA

Considerando un umbral del 10 % de frecuencia, ¿cuántos de esos TEs están en nuestra lista?

Como podéis ver, cogiendo un número pequeño de poblaciones (5) y analizando los TEs candidatos a la adaptación “out-of-Africa” (salida de África) estamos “perdiendo” un número importante de TEs adaptativos. Probablemente, no todos los 55 TEs candidatos serán adaptativos pero también sabemos que hay más TEs adaptativos que no están en nuestras listas.

Los resultados científicos son acumulables, cuanto más conocimiento hay, más y mejor podemos conocer lo que ocurre en la naturaleza. Es un trabajo conjunto en el que las nuevas hipótesis surgen de resultados previos y así se va construyendo y matizando los nuevos conocimientos.

Como veis, en el campo de la adaptación biológica y en concreto de los TEs hay mucho por hacer. Y vosotros con vuestro trabajo estáis ayudando a avanzar.

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