Trabalho - Simulando a Deriva Genética

UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO UERJ INSTITUTO DE BIOLOGIA ROBERTO ALCANTARA GOMES IBRAG DEPARTAMENTO DE GENÉTICA DGEN GENÉTICA DE POPULAÇÕES IBRAG1408989 IBRAG1412174 IBRAG1412329 Simulando a deriva genética 1 Após iniciar o programa Populus httpscbsumnedupopulus selecione a opção Model Mendelian Genetics Genetic Drift significando Modelo Genética Mendeliana Deriva Genética 2 Ao selecionar a opção acima aparecerá uma janela Input Entrada dos parâmetros com duas abas Monte Carlo e Markov 3 Na aba do modelo de Monte Carlo os seguintes parâmetros podem ser ajustados a Runtime Tempo de corrida determina por quantas gerações as simulações serão realizadas valor padrão 3N ou outro numérico b Permit Selfing Permitir Autofertilização quando selecionado inclui a probabilidade de autofertilização nas simulações c Population Size Tamanho da população determina qual o tamanho populacional N inicial e a ser mantido ao longo das gerações de simulação d Initial Conditions Condições Iniciais incluem Number of Loci Número de Loci determina o número de loci gênicos a serem simulados Set frequencies collectively Definir freqüências coletivamente quando selecionado determina se os loci terão a mesma Initial Frequency Frequência inicial ou Set frequencies individually Definir freqüências individuamente quando selecionado habilitar determinar frequências iniciais para cada um dos loci a serem simulados Observação Nos EUA assim como em outros países de língua inglesa usase geralmente um ponto decimal ao invés de uma vírgula decimal como no Brasil 4 Deixando todos os parâmetros em seus valorespadrão Runtime 3N Permit Selfing off Population Size N 8 Number of Loci 6 Set frequencies collectively on Initial Frequency p 05 selecione View Ver 5 Uma nova janela Ouput Saída das simulações aparecerá mostrando um gráfico de dispersão t x p onde a o eixo das abcissas corresponde às gerações t Generations de simulação b e o eixo dos ordenadas corresponde às frequências alélicas p Allelic Frequency em cada geração c cada linha representando a evolução de um dos seis loci ao longo das 3N gerações 2 6 Repita a simulação selecionando View na janela Input ou selecionando Iterate Iterar ou Repetir na janela Ouput 7 Repita a simulação dez vezes acompanhando em cada simulação a frequência alélica de cada locus 8 Na aba Input altere os seguintes parâmetros para executar novas simulações selecionando View ou Iterate em seguida a Population Size N 8 Initial Frequency p 02 b Population Size N 8 Initial Frequency p 07 c Population Size N 50 Initial Frequency p 05 d Population Size N 50 Initial Frequency p 02 e Population Size N 50 Initial Frequency p 07 f Population Size N 500 Initial Frequency p 05 g Population Size N 500 Initial Frequency p 02 h Population Size N 500 Initial Frequency p 07 9 Na aba Input altere os demais parâmetros a seu belprazer e execute suas próprias simulações selecionando em seguida View ou Iterate 10 Agora na aba do modelo de Markov os seguintes parâmetros podem ser ajustados a View Generations 3D Ver Gerações em 3D quando selecionado mostra um gráfico de dispersão com três eixos o eixo das abcissas correspondendo às gerações t Generation de simulação o eixo dos ordenadas correspondendo às frequências dos estados alélicos p Frequency State e o o eixo da altura corresponde às frequências de cada estado em cada geração Frequency Observação É recomendado que a opção View Generations 3D esteja sempre selecionada para que seja possível ver as simulações no Populus Os resultados das simulações porém podem ser exportados para um arquivo e importados em outros programas com melhor capacidade de representação gráfica b Number of A genes per population Número de genes A por população define o número 2pN de alelos na população incial a ser simulada c Population Size Tamanho da população determina qual o tamanho populacional N inicial e a ser mantido ao longo das gerações de simulação d Generations to View in 3D Gerações a Ver em 3D determina por quantas gerações as simulações serão realizadas quando a opção View Generations 3D está selecionada 11 Inicie a simulação selecionando View na janela Input com os parâmetros em seus valorespadrão que definem um tamanho populacional N 6 e uma frequência inicial 2pN 6 3 12 Acompanhando em cada geração a frequência de aparecimento das frequências alélicas e compare com o experimento de Peter Buri 1956 com Drosophila de olhos brancos e vermelhos 13 Na janela Input altere os parâmetros para executar novas simulações selecionando View ou Iterate em seguida de forma que a Population Size N 10 e a frequência inicial p 05 b Population Size N 10 e a frequência inicial p 02 c Population Size N 10 e a frequência inicial p 07 d Population Size N 30 e a frequência inicial p 05 e Population Size N 30 e a frequência inicial p 02 f Population Size N 30 e a frequência inicial p 07 Não esqueça de registrar suas conclusões Seleção natural Utilizando o programa Populus foi possível realizar a simulação de seleção natural e interações No caso a figura 1 descreve os valores padrão de adaptabilidade coeficiente de seleção condições iniciais sendo a ala A com 6 valores iniciais diferentes Os valores da figura 1 foram plotados no gráfico de dispersão de generations em função de Allelic frequency Figura 1 simulação Os parâmetros foram alterados para expressar simulações com diferentes valores em Fitness alterando Waa WAa e WAA tais valores dizem a respeito dos valores de 3 genótipos AA Aa e aa A seguir estão as simulações respectivas de a Vantagem do Dominante WAA WAa Waa b Vantagem do Dominante com dominância incompleta WAA WAa Waa c Vantagem do Recessivo Waa WAA WAa d Vantagem do Heterozigoto com semelhança entre Homozigotos WAa WAA Waa e Vantagem do Heterozigoto com diferença entre Homozigotos WAa WAA Waa f Desvantagem do Heterozigoto com semelhança entre Homozigotos WAa WAA Waa Alterando os valores dos parâmetros h e s encontrase a figura abaixo Concluise que quando existe vantagem do dominante existe um decréscimo da frequência genotípica dos alelos aa e aumento da frequencia P Ao contrário disso quando a vantagem está nos alelos heterozigotos Aa existe um aumento e diminuição de P nos gráficos de acordo com as generations t sendo que existe uma tendência dos valores se aproximarem e convergirem em um valor de P ao longo de t Com a vantagem do alelo recessivo aa notase que os valores de frequência alélica P diminuem Quando há desvantagem dos alelos heterozigotos os valores de P tendem a aumentar e diminuir até surgir o ponto de constância para todos ou seja a heterozigosidade diminui e aumenta a frequência de homozigotos A simulação de seleção e mutação possui o gráfico dispersão p x t com os valores padrão como mostra a figura a seguir Alterando os valores de s coeficiente de seleção e h grau de dominância de A encontramse as respectivas simulações a s06 e µ 1 e 6 b s06 e µ 1 e 3 c s06 e µ 1 e 1 d s02 e µ 1 e 6 e s02 e µ 1 e 3 f s02 e µ 1 e 1 Concluise que mantendo os valores de s e alterando os valores de µ os valores de seleção e mutação q frequência de equilíbrio tendem a aumentar enquanto que os valores de P frequência alélica diminuem para chegar na reta constante Em suma no caso de s 06 e s 02 constantes notase que os valores de frequência de equilíbrio q aumentam conforme aumentam os valores de µ Simulando a deriva e seleção pelo programa Populus manterse os valores padrão como mostra a figura a seguir Depois alterase os parâmetros de valores de adaptabilidade W e valores de N população como mostra as figuras a seguir Analisando as figuras notase que aumentando o tamanho de população N os gráficos tendem a apresentar menos variações nos valores de P por exemplo na população de 500 tais variações de P são menores quase não havendo pico no gráfico de Drift and selection além disso notase que os valores de t aumentar em populações maiores o que comprova que o aumento da população demanda mais tempo para fixar os alelos Além disso se analisar os gráficos da população notase que alterados os valores de WAa Waa e WAA demonstram que valores de maior adaptabilidade de a tendem ao gráfico de P tendendo a 0 e se A adapta tende a 1 Deriva genética Utilizando as simulações do programa Populus foi possível analisar a deriva genética No caso dos valores padrão de Runtime 3N Permit Selfing off Population Size N 8 Number of Loci 6 Set frequencies collectively on Initial Frequency p 05 encontrase a figura abaixo Pela simulação notase que o gráfico de dispersão está descrito como frequências alélicas P em função de gerações t A partir disso foi realizado simulação com os respectivos números de população e frequência inicial a Population Size N 8 Initial Frequency p 02 b Population Size N 8 Initial Frequency p 07 c Population Size N 50 Initial Frequency p 05 d Population Size N 50 Initial Frequency p 02 e Population Size N 50 Initial Frequency p 07 f Population Size N 500 Initial Frequency p 05 g Population Size N 500 Initial Frequency p 02 h Population Size N 500 Initial Frequency p 07 Concluise que mantendo o tamanho populacional e alterando os valores de frequência inicial para os valores de frequência alélica P tendem a apresentar maiores variações ou seja formam mais picos confirme aumenta os valores de frequência inicial Além disso analisando o aumento do tamanho da população notase que os valores de P frequência alélica tendem apresentar maiores variações em cada linha Isso também demonstra que existe uma fixação maior em população com menos população sendo que aumenta o número de gerações em população maiores Além disso foi realizado simulações em 3D generations com valores de N e frequência inicial p como mostra a seguir a Population Size N 10 e a frequência inicial p 05 b Population Size N 10 e a frequência inicial p 02 c Population Size N 10 e a frequência inicial p 07 d Population Size N 30 e a frequência inicial p 05 e Population Size N 30 e a frequência inicial p 02 f Population Size N 30 e a frequência inicial p 07 Concluise que a frequência de estado aumenta com o aumento da frequência inicial sendo que aparece um pico apenas nos valores de frequência inicial 07 A frequência do gráfico em 3D aumenta conforme aumenta os valores de frequência inicial isso significa que a frequência aumenta inicial aumentada demanda aumentar o número de gerações A deriva genética aleatória é o acúmulo de mudanças nas proporções de alelos nas populações ao longo de gerações um dos pesquisadores sobre o tema Peter buri realizou experimentos em que documentou a deriva genética em populações de Drosophila de olhos brancos e vermelhos ele demonstrou que as populações pequenas de forma mais rápida assim como ocorre na simulação em que aumentando o número da população aumenta o número de gerações sendo o tempo maior