Micro et macroévolution du phénotype du venin d'anémone de mer

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Jun 23, 2023

Micro et macroévolution du phénotype du venin d'anémone de mer

Nature Communications volume 14, Numéro d'article : 249 (2023) Citer cet article 3264 Accès 1 Citations 27 Détails d'Altmetric Metrics Le venin est un trait complexe avec des caractéristiques inter- et intraspécifiques substantielles.

Nature Communications volume 14, Numéro d'article : 249 (2023) Citer cet article

3264 Accès

1 Citation

27 Altmétrique

Détails des métriques

Le venin est un caractère complexe présentant une variabilité inter- et intraspécifique importante résultant de fortes pressions sélectives agissant sur l'expression de nombreuses protéines toxiques. Cependant, la compréhension des processus sous-jacents à la dynamique d’expression des toxines qui déterminent le phénotype du venin reste non résolue. Par des comparaisons interspécifiques, nous révélons que l'expression des toxines dans les anémones de mer évolue rapidement et que dans chaque espèce, différentes familles de toxines dictent le phénotype du venin par des événements massifs de duplication génétique. Une analyse approfondie de l'anémone de mer, Nematostella vectensis, a révélé une variation frappante du nombre de copies diploïdes de la toxine dominante (Nv1) entre les populations (1 à 24 copies), résultant d'événements d'expansion/contraction indépendants, qui génèrent des haplotypes distincts. Le nombre de copies de Nv1 est en corrélation avec l'expression à la fois au niveau du transcrit et de la protéine, une population ayant une perte presque complète de production de Nv1. Enfin, nous établissons l'hypothèse de la toxine dominante qui intègre des observations dans d'autres lignées venimeuses selon lesquelles les animaux ont évolué de manière convergente vers une stratégie similaire pour façonner leur venin.

Comprendre les processus moléculaires qui déterminent la diversité phénotypique parmi les espèces, les populations et les individus est essentiel pour démêler le lien entre micro et macroévolution. La plupart des caractères sont polygéniques, ce qui signifie que leur phénotype est influencé par plusieurs loci génomiques1,2,3,4,5. Cependant, comprendre l’héritabilité de ces traits complexes reste un défi. L'expression des gènes est probablement une caractéristique essentielle pour déterminer le type d'effet qu'un gène a sur un caractère polygénique. Cela est évident avec la dynamique de l’expression des gènes héréditaires contribuant aux variations phénotypiques au sein et entre les espèces6,7. Les mécanismes qui déterminent cette dynamique d'expression génique, qui incluent des mutations des éléments cis et trans-régulateurs8,9, des modifications épigénétiques7,10,11 et la duplication génique12,13,14, sont soumis à des pressions sélectives qui peuvent entraîner des traits adaptatifs. dans un organisme.

Parmi les mécanismes capables de provoquer des changements rapides dans la dynamique de l’expression des gènes figure la duplication des gènes, qui peut entraîner une augmentation de l’abondance des transcrits conduisant à des variations phénotypiques au sein et entre les espèces. Les duplications de gènes, entraînant une variation du nombre de copies (CNV), peuvent provenir d'une combinaison de glissement de réplication, de croisements inégaux au cours de la méiose, de rétroposition des transcrits de gènes et de duplications du génome entier15,16. En plus de fournir un substrat sur lequel l'évolution moléculaire peut agir via la diversification, les CNV résultant de duplications de gènes peuvent également provoquer des effets immédiats sur la condition physique résultant d'une expression accrue des gènes grâce au dosage17. En effet, le potentiel d’effets phénotypiques immédiats et les taux de mutation élevés des gènes dupliqués suggèrent que la CNV pourrait constituer un mécanisme important d’adaptation rapide à de nouvelles niches écologiques. Alors que la CNV est étudiée principalement dans le contexte des maladies génétiques humaines et des adaptations récentes18,19,20, le rôle de la CNV à l'échelle individuelle et à l'échelle de la population dans les processus écologiques et évolutifs d'autres espèces et son impact sur des traits complexes est de plus en plus apprécié. 22,23.

On suppose qu’un trait complexe évoluant sous une forte pression sélective est le venin en raison de ses rôles écologiques essentiels liés à la prédation et à la défense24,25,26. Le phénotype du venin est souvent un trait complexe car il repose sur l’expression coordonnée de plusieurs gènes codant pour les toxines. Ces toxines se combinent pour produire des profils de venin très distincts, variant considérablement au sein et entre les espèces26,27. Les preuves confirment que les différences dans l’expression des gènes des toxines entre les espèces contribuent largement à l’évolution rapide des phénotypes de venin28,29. On a émis l'hypothèse que les familles de gènes de toxines évoluent selon un modèle d'évolution adaptative de naissance et de mort, car ces protéines sont essentielles à la condition physique d'un individu dans la médiation des interactions pour la nutrition et la survie24,25. La génomique comparative a révélé des preuves étayant l’hypothèse selon laquelle un certain nombre d’organismes venimeux accumulent rapidement des duplications de gènes dans leur génome : les exemples incluent les araignées30,31, les escargots cônes32 et les scorpions33, bien qu’il existe des exceptions telles que les araignées veuves34.

95% at nodes. B Representative images of the three sea anemone superfamilies included in the phylotranscriptomic analyses (Edwardsioidea—N. vectensis; Actinioidea—Aulactinia veratra; Metridioidea—Calliactis polypus). Actinioidea and Metridioidea photos courtesy of Peter Prentis. C Models of trait evolution fitted to toxin expression highlights that pulsed evolutionary process best describes sea anemone venom evolution. Model of best fit highlighted in color based on weighted AIC and are colored according to the toxin family key in panel A. See Supplementary Data 1 for species code and reference./p>50% of the total toxin expression (Supplementary Data 2). During diversification of Actinioidea, ASR suggests that KTx3 evolved to become the dominant toxin family. The KTx3 family is the dominant toxin family in 10 of the 17 Actinioidea species, with Actinoporin, KTx1, and KTx2 dominant in four, one and two species, respectively. Outside of Actinioidea, the Edwardsiid Scolanthus callimorphus Gosse, 1853 convergently evolved to have KTx3 as the dominant toxin. These shifts in the dominant toxin can be explained by a model of punctuated evolution53,54. We tested this by modeling the rates of evolution acting on the expression of toxins. We find evidence that all sea anemone venom components undergo dramatic and unique shifts that is best explained through a mode of rapid pulses (Pulsed) as opposed to Brownian motion (BM), Ornstein–Uhlenbeck (OU), or early burst (EB) models (Fig. 1C)./p>90%, except for Massachusetts (Supplementary Data 10, BUSCO = 72.2%). In all, 2589 single-copy orthologs were identified using OrthoFinder and used to generate a well-supported maximum-likelihood phylogenetic tree (Fig. 4B). Broadly, populations clustered according to geographical location, with populations from North (Massachusetts, Maine, New Hampshire, New Jersey, and Nova Scotia) and South (North Carolina, South Carolina, and Florida) clustering independently together. This phylogenetic analysis also supports that the Maryland population, which serves as the source for the most common N. vectensis lab strain61, clusters more closely with southern populations, consistent with the previous analyses62. Differences among populations from close geographical locations are also observed, specifically with South Carolina populations clustering more closely with Florida than North Carolina./p>2, red dots are proteins with significant P value and Log2 fold change./p>500, while Florida had a TPM of five (Supplementary Data 11A). Expression differences of Nv1 among populations were further validated using nCounter platform, revealing that indeed Nv1 gene expression is massively reduced in the Florida population (Supplementary Data 11B). This striking result suggests that the Nv1 cluster in Florida has undergone a massive contraction./p>50% of the total conotoxin expression69. These dominant toxin superfamilies convergently evolve in a highly dynamic manner, where closely-related species have different dominant toxins69. From these results, we suggest that given venom is a polygenic trait in many other venomous animals, a single dominant toxin family is the major dictator of the venom phenotype and the shift in the dominant toxin is likely driven by selection to meet the ecological requirements of these animals./p>300 bp. In snakes, transposable elements have been proposed as the NAHR substrate90,91; however, this does not appear to be the case for the Nv1 locus as TEs are largely absent from within the Nv1 locus. If NAHR is the mechanism driving the expansion and contraction of the Nv1 haplotypes, it is unclear why it would not occur across haplotypes because sufficient NAHR substrate is evident between haplotypes despite the presence of haplotype-specific paralogs. An alternative hypothesis would be that expansions and contractions at the locus are a result of backward replication slippage92. We suggest that this mechanism is more likely responsible for the tandem duplications at the Nv1 locus as there is the sufficient substrate, the duplication sizes are consistent with past observations of replication slippage, and importantly, would maintain the strong haplotype structure./p> 2.2100). This included individual reads being mapped back to reference de novo transcriptome assemblies independently for each species using Bowtie2101, and abundance estimated using RSEM102. Normalized abundance estimates of the transcript were calculated and corrected for their length to generate TPM values. Finally, we calculated the cumulative TPM values for each toxin family and the venom phenotype was generated as the percentage that each family contributes./p>100 amino acids in length were retained and redundant sequences with >88% similarity were removed to produce a predicted proteome for the 29 transcriptomes using CD-HIT103./p> 8). Sequencing libraries were prepared using the Kapa Stranded mRNA-seq kit (Roche, Switzerland) and sequenced on an Illumina HiSeq 4000 using 150 bp paired-end chemistry performed at Duke Center for Genomic and Computational Biology (Durham, NC, USA). Raw reads from each population were cleaned using Trimmomatic94 to retain only high-quality reads and to remove non-biological sequence and assembled into nine transcriptomes using the Trinity 2.6.695. To assess the completeness of de novo transcriptomes, BUSCO (v3.0) was performed on each transcriptome to assess the completeness of each assembly, by determining the percentage of full-length sequences in each transcriptome corresponding to a conserved set of metazoan orthologs114./p>88% sequence similarity were removed using CD-HIT103. Protein sequences >100 amino acids in length were used to identify single-copy orthologs using OrthoFinder115 and leveraged using DIAMOND116. In addition, we added S. callimorphus and Edwardsiella carnea as outgroups to the N. vectensis populations. This resulted in 2589 single-copy orthologs shared among the 11 transcriptomes. Protein sequences for each single-copy ortholog were individually aligned using MAFFT99. Protein alignments were then concatenated and imported into IQ-TREE, and the best-fit model of evolution selected using ModelFinder106, and posterior mean site frequency models were used to reduce long-branch attraction artefacts117. A maximum-likelihood phylogenetic tree was generated using 1000 ultrafast bootstrap iterations./p>