El modelo de mutación escalonada (SMM) es una teoría matemática , desarrollada por Motoo Kimura y Tomoko Ohta , que permite investigar la distribución de equilibrio de las frecuencias alélicas en una población finita donde los alelos neutrales se producen de manera escalonada. [1]
Descripción
El modelo original asume que si un alelo tiene una mutación que hace que cambie de estado, las mutaciones que ocurren en regiones repetitivas del genoma aumentarán o disminuirán en una sola unidad repetida a una tasa fija (es decir, por la suma o resta de una unidad de repetición por generación) y estos cambios en los estados de los alelos se expresan mediante un número entero (... A-1, A, A1, ...). El modelo también asume apareamiento aleatorio y que todos los alelos son selectivamente equivalentes para cada locus. [2] El SMM se distingue del modelo de Kimura-Crow, también conocido como modelo de alelos infinitos (IAM), en que a medida que el tamaño de la población aumenta hasta el infinito, mientras que el producto del N e ( tamaño efectivo de la población ) y la mutación La tasa es fija, el número medio de alelos diferentes en la población alcanza rápidamente un pico y meseta, momento en el que ese valor es casi el mismo que el número efectivo de alelos.
Las diferencias en la longitud de las " repeticiones de secuencia simple " (SSR) entre individuos pueden, por tanto, usarse para construir filogenias (es decir, determinar la relación de los individuos) o determinar la distancia genética entre grupos de individuos. Por ejemplo, los individuos genéticamente más distantes mostrarían mayores diferencias en el tamaño de los SSR que los individuos más estrechamente relacionados. [3] Dadas las suposiciones subyacentes del SMM, se ha adoptado ampliamente para su uso con marcadores de microsatélites que contienen regiones repetidas, son co-dominantes y tienen altas tasas de mutación. [4] [5]
El SMM original se ha modificado de varias formas, que incluyen:
- teniendo en cuenta el límite de tamaño superior para la mayoría de los microsatélites [4]
- teniendo en cuenta la probabilidad de que los alelos grandes muestren tasas más altas de mutación que los alelos pequeños [4]
- e incluir variaciones que sugieran que las mutaciones se dividen entre mutaciones puntuales que interrumpen tramos de repeticiones y la adición o eliminación de unidades repetidas. [4] Esta última suposición proporciona una explicación de por qué los microsatélites no evolucionan hacia matrices enormes de tamaño infinito.
Se pueden utilizar una serie de estadísticas resumidas para estimar la diferenciación genética utilizando el modelo SMM. Estos incluyen el número de alelos, la heterocigosidad observada y esperada y las frecuencias de los alelos. El modelo SMM tiene en cuenta la frecuencia de desajustes entre loci de microsatélites, es decir, el número de veces que no hay desajustes, desajustes simples, 2 desajustes, etc. La varianza en los tamaños de los alelos se utiliza para hacer inferencias sobre la distancia genética entre individuos o poblaciones. Al comparar las estadísticas resumidas en diferentes niveles de organización, es posible hacer inferencias sobre las historias de la población. Por ejemplo, podemos examinar la varianza del tamaño del alelo dentro de una subpoblación, así como dentro de la población total, para inferir algo sobre la historia de la población.
Sin embargo, la construcción de filogenias bajo el SMM se complica por el hecho de que es posible ganar o perder una unidad repetida, por lo que los alelos que son idénticos en tamaño no son necesariamente idénticos por descendencia (es decir, muestran homoplasia del tamaño del marcador ). [6] [5] Por lo tanto, el SMM no puede usarse para determinar el número exacto de eventos mutacionales entre dos individuos. Por ejemplo, el individuo A podría haber ganado una sola repetición adicional (de un ancestro que tenía 9) mientras que el individuo B podría haber perdido una sola repetición (de un ancestro que tenía 11), resultando en ambos individuos con un número idéntico de repeticiones de microsatélites (que es decir, 10 repeticiones para un locus en particular).
Algunas advertencias y limitaciones importantes a considerar al elegir marcadores moleculares para estimar la relación de individuos o distinguir entre poblaciones incluyen las siguientes:
- Existen limitaciones asociadas con varios tipos de marcadores y el número de marcadores utilizados puede influir en gran medida en los resultados analíticos (con un mayor número de marcadores que generalmente muestran una mayor capacidad para resolver diferencias genéticas).
- Los marcadores moleculares proporcionan sólo una "muestra" de la información genética en la que comparar individuos de poblaciones y pueden diferir de la diferenciación genética real. Por ejemplo, es posible que dos individuos sean idénticos en un locus dado, teniendo la misma mutación incluso de su ancestro común, pero podrían diferir en otros loci que no fueron observados (o secuenciados).
Referencias
- ^ Kimura, M. y Ohta, T. (1978). Modelo de mutación escalonada y distribución de frecuencias alélicas en una población finita. Actas de la Academia Nacional de Ciencias, 75 (6), 2868-2872.
- ^ Valdés, AM; Slatkin, M .; Freimer, NB (1993). "Frecuencias alélicas en loci de microsatélites: el modelo de mutación paso a paso revisitado" . Genética . 133: 3 (3): 737–49. doi : 10.1093 / genetics / 133.3.737 . ISSN 0016-6731 . PMC 1205356 . PMID 8454213 .
- ^ Chen, X., Cho, Y. y McCouch, S. (2002). Secuencia de divergencia de microsatélites de arroz en Oryza y otras especies de plantas. Genética y genómica molecular , 268 (3), 331-343.
- ^ a b c d Ellegren, H. (2004) Microsatélites: secuencias simples con evolución compleja. Nature Reviews Genética. 5: 435-445.
- ↑ a b Laval, G., SanCristobal, M., Chevalet, C. (2002). Medición de distancias genéticas entre razas: uso de algunas distancias en varios modelos de evolución a corto plazo. Gineta. Sel. Evol. 34: 481-507.
- ^ Estoup, A., Jarne, P. y Cornuet, JM (2002). Modelo de homoplasia y mutación en loci de microsatélites y sus consecuencias para el análisis de genética de poblaciones. Ecología molecular , 11 (9), 1591-1604.