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Bases Evolutivas da Variação Genética Humana

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Resumo do trabalho

Trabalho em que é efetuada a análise da diversidade genética dos genes NEF2, LTA  e GPR109B em populações humanas Europeias e Africanas...

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Mestrado em Biodiversidade, Genética e Evolução

Bases Evolutivas da Variação Genética Humana

Análise da diversidade genética dos genes NEF2, LTA e GPR109B em populações humanas Europeias e Africanas

INTRODUÇÃO

A análise de sequências de DNA tem servido de base a diversos estudos de evolução das populações humanas e dos processos demográficos que modularam a radiação global do Homem Moderno. De acordo com um dos modelos mais consensuais da evolução do Homo sapiens sapiens, o “Out of Africa”, todas as populações humanas não-Africanas descendem de um ancestral moderno que evoluíu em África há cerca de 200 mil anos atrás, tendo-se expandido pelo resto do mundo, diferenciando-se e substituíndo as populações locais de Homem Arcaico (Tishkoff & Verrelli 2003). Assim, todas as linhagens humanas descendem de um ancestral comum Africano relativamente recente. Durante as migrações populacionais através dos restantes continentes, terão ocorrido sucessivos bottlenecks cuja severidade e tempo de duração terão uma grande influência nos níveis de diversidade genética encontrados nessas populações.

A história evolutiva das populações humanas pode ser inferida através da análise de dados genéticos. Algumas das ferramentas usualmente utilizadas nessas inferências são a análise de estatísticas sumárias da diversidade genética e a reconstrução de árvores filogenéticas de genes em estudo. Os valores obtidos através das estatísticas sumárias podem ser comparados com os esperados para determinados modelos populacionais. Segundo o modelo de evolução neutral, o efectivo populacional mantém-se constante ao longo do tempo e as forças evolutivas encontram-se em equilíbrio. Como é difícil encontrar um limite dos valores esperados em cenários de evolução não-neutral, normalmente a interpretação dos resultados obtidos por estas estatísticas é limitada à aceitação ou não do modelo neutral (Garrigan & Hammer 2006). Como tal, comparar os valores obtidos através da análise de estatísticas sumárias com os valores esperados de acordo com o modelo de Wright-Fisher constitui um exemplo de uma primeira abordagem analítica, já que valores desviantes dos esperados poderão ser explicados por cenários demográficos particulares ou mesmo por selecção natural de variantes genéticas vantajosas.

O modelo de Wright-Fisher assume que as populações possuem um efectivo constante, que as gerações são discretas e os acasalamentos ocorrem ao acaso, entre outras assumpções. Estas premissas não são obviamente aplicáveis ao comportamento das populações humanas. Porém, sendo este um modelo estocástico, permite fazer inferências acerca da variação genética das populações (Hudson 2002), já que possibilita a comparação da distribuição dos valores estatísticos observados na amostra em estudo com os esperados na ausência de pocessos demográficos concretos ou de selecção natural.

A análise dos valores de Tajima D sumariza o espectro de frequências dos polimorfismos numa amostra de DNA. O excesso ou deficiência em alelos de frequência baixa ou intermédia poderá constituir um indicador dum cenário demográfico particular. Porém, outros eventos como selecção direccional ou balanceadora poderão resultar em valores estatísticos semelhantes a acontecimentos demográficos. Factores relacionados com variações do efectivo populacional distribuem a sua influência ao longo do genoma, em diversos loci. Efeitos da selecção natural repercutem-se de forma localizada e influenciam somente os genes sob selecção e os que a eles estão ligados (Garrigan & Hammer 2006). A diversidade nucleotídica (π) encontrada numa população poderá igualmente ser indicativa de expansão ou retracção populacional, mas deve ser sempre interpretada conjuntamente com outras análises, pois valores da mesma amplitude poderão surgir como resultado de diferentes cenários.

Através da reconstrução de árvores evolutivas para determinados loci, árvores de genes, é possível fazer inferências acerca de relações filogenéticas e filogeográficas (Garrigan & Hammer 2006). A identificação de haplótipos ancestrais e derivados permite situar o local do ancestral recente comun, place of the most recent common ancestor  (PMRCA), bem como quantificar o tempo até esse ancestral, time to the most recent common ancestor (TMRCA). Para um locus com evolução neutral, o TMRCA é uma função do tamanho do efectivo populacional. Porém, factores como reprodução diferencial, no caso da análise de sequências haplóides, ou a influência de processos selectivos, poderão alterar a topologia duma árvore e os tempos de coalescência, não sendo muitas vezes uma boa reprodução dos fenómenos demográficos subjacentes à real história das populações.

Com o presente trabalho, pretendeu-se avaliar a diversidade genética das populações Africanas e Europeias, bem como comparar os padrões evolutivos em ambos os continentes. Assim, foram analisados 3 genes, NEF2 (“Nuclear factor erythroid derived 2”, envolvido na produção de hemoglobina), LTA (“Lymphotoxin alpha”, envolvida na mediação de processos inflamatórios), e GPR109B (“G protein coupled receptor 109B”, também relacionado com a resposta inflamatória).

MÉTODOS/RESULTADOS

As estatísticas sumárias da diversidade genética e os valores de Tajima D foram calculados no programa SLIDER. Os valores destas estatísticas para os 3 genes em cada população, podem ser consultados na tabela 1. Foram identificados os valores desviantes ao modelo de Wright-Fisher. O genes GPR109B (na população Europeia) e NFE2 (na população Africana) não evoluem de acordo com o modelo testado. Representações gráficas da distribuição do π (Pi) e do Tajima D podem ser observadas nas figuras 2 e 3. A distribuição do gráfico para o gene LTA não foi apresentada, já que nenhum dos valores para todas as populações estudadas são significativos. Para o gene NFE2, os valores de π (Pi) são positivos nos dois continentes, já os de Tajima D são negativos em África e oscilam entre valores positivos e negativos para a Europa. Em relação ao gene GPR109B os valores de π (Pi)  são bastante positivos em ambos os continentes e os de Tajima D são maioritariamente positivos tanto na Europa como em África, chegando a atingir valores positivos bastante elevados.

Com base nos dados obtidos foram construídos gráficos do espectro de frequências folded para os 3 genes em ambos os continentes (Figura 1).  Como se pode observar existe um excesso de alelos raros em África para o gene NFE2 e elevada quantidade de alelos de frequência intermédia para o gene GPR109B na Europa.

Através do programa GENETREE foram calculadas as estimativas do TMRCA  para cada gene em cada população e reconstruiram-se as árvores para cada gene (Figuras 4, 5 e 6) . Para o gene NFE2 em África obteve-se uma árvore com uma estrutura em “pente” e com ramos terminais mais longos. Já a topologia da árvore obtida na Europa denota a existência de 2 linhagens diferenciadas que convergem mais recentemente. As árvores relativas ao gene LTA não exibem nenhum padrão específico. Para o gene GPR109B, ambas as árvores têm um aspecto semelhante, embora a diferenciação em 2 linhagens seja mais acentuada na árvore Europeia do que na Africana, que possui os ramos terminais ligeiramente mais longos e uma topologia mais próxima da estrutura em “pente”.

No programa MS, efectuaram-se simulações de diversos modelos demográficos, o que permitiu comparar os valores observados de Tajima D com as distribuições esperadas para os diferentes cenários testados. Para os genes das populações Africanas testaram-se modelos de expansão populacional e um Best fit-model com características ajustadas para estas populações. Para os genes da população Europeia foram testados 2 modelos de bottleneck com severidade e duração diferentes, 1 modelo de estruturação populacional e o Best fit-model mais adequado para esta população. Os valores significativos para todos os modelos testados podem ser consultados na tabela 1.

DISCUSSÃO

Como pode ser observado pela tabela 1 o gene GPR109B em África não tem o comportamento dentro dos valores esperados para o D de Tajima de acordo com o modelo de expansão populacional. Assim, este gene apresenta valores de Tajima D mais positivos do que o que seria de esperar para populações Africanas. O valor de Tajima D para a Europa apresenta-se bastante positivo em relação ao que seria de esperar. Dado que a demografia também não explica o padrão evolutivo deste gene para Europa, provavelmente estamos perante um cenário de selecção balanceada, já que o valor de π (Pi) é elevado revelando a manutenção de diversidade genética dentro da população. O número de posições variáveis (S) é também elevado. A topologia da árvore Europeia (Fig. 6) é concordante com um cenário de selecção balanceada, já que se distinguem 2 linhagens divergentes que persistem mantendo os níveis de diversidade na população. As coalescências são mais baixas do que em árvores típicas de expansão populacional ou de selecção positiva, e o número de mutações partilhadas é elevado. Este tipo de árvore representa uma população na qual existe uma elevada frequência de alelos intermédios.

Uma árvore com duas linhagens inicialmente diferenciadas que convergem mais recentemente é também encontrada para o gene NFE2 na Europa (Fig. 4). O valor de Tajima D pouco negativo exibido nesta população, não foi significativo para os modelos demográficos testados. Como tal, e de acordo com a topologia da árvore associada a este gene para o continente Europeu, podemos estar perante um cenário de subestruturação populacional ou de selecção balanceada. Em África, este gene apresenta um valor de Tajima D bastante negativo e significativo para o modelo de expansão populacional testado. Um cenário de selecção natural positiva poderá então explicar melhor os resultados para este gene, já que o valor de π (Pi) é reduzido. A topologia da árvore exibida por este gene em África (Fig. 4) apresenta uma configuração em forma de “pente”, com ramos terminais mais compridos, menor número de mutações partilhadas e indicadora de um elevado número de alelos de baixa frequência.

Através da análise dos gráficos do espectro de frequências (Fig. 1) é possível verificar que o gene NFE2 exibe um maior número de singletones tanto em África como na Europa, o que pode ser explicado pelo rápido aumento de alelos de baixa frequência num cenário de selecção positiva. O gene GPR109B apresenta um elevado número de alelos intermédios nos 2 continentes. Isto pode ser indicativo da presença de selecção balanceada já que nenhuma das situações pode ser explicada por processos demográficos, de acordo com os valores outliers de Tajima D. Os valores muito positivos de π (Pi) podem estar associados à manutenção de um certo nível de diversidade genética, já que este tipo de selecção não reduz drasticamente a variabilidade como é verificado num quadro de selecção positiva.

CONCLUSÃO

O cenário evolutivo para o gene GPR109B não pode ser explicado através de fenómenos demográficos, estando provavelmente sujeito à acção de selecção balanceada nos dois continentes. Relativamente ao gene NFE2 em África, os valores significativos de negativos de Tajima D indicam que poderá estar a ser afectado por selecção positiva. Na Europa este gene poderá estar a seguir uma evolução de acordo com um modelo de subestruturação populacional ou selecção balanceada. O gene LTA parece seguir um modelo de evolução genética neutral. O quadro de selecção balanceadora em África e na Europa para o gene GPR109B e de selecção positiva em África acompanhado de uma possível substruturação na Europa para o gene NFE2, não contradizem a teoria formulada pelo modelo “Out of Africa”.

REFERÊNCIAS

• Garrigan, D. & Hammer, M. F. (2006) Reconstructing human origins in the genomic era. Nature Rev. Genet. 7, 669–680.
• Hudson, R.R. (2002) Generating samples under a wright-fisher neutral model of genetic variation. Bioinformatics 18, 337–338.
• Tishkoff, S. A. & Verrelli, B. C. (2003) Patterns of human genetic diversity: implications for human evolutionary history and disease. Annu. Rev. Genom. Hum. Genet. 4, 293–340.

250 Visualizações 17/07/2019

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