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Anthony LEVASSEUR. Formation Phylogénomique- Décembre 2006
EA 3781 - Evolution BiologiqueLaboratoire de Phylogénomique
UP - Case 19, Pl. V. Hugo 13331 Marseille - France
14 Décembre 2006Carry-le-Rouet
Anthony LEVASSEUR
UMR 1163 INRA de Biotechnologie des Champignons Filamenteux
ESIL-163 av. de Luminy 13288 Marseille - France
Anthony LEVASSEUR. Formation Phylogénomique- Décembre 2006
Plan de la présentation
Introduction générale
Exemple d’un outil de détection du shift évolutif
Etude d’un cas : la famille lipase/féruloyl estérase A
I
II
III
Exploitation des données pour la prédiction fonctionnelle
II.1
II.2
Conclusion
Anthony LEVASSEUR. Formation Phylogénomique- Décembre 2006
Comment exploiter l’information phylogénétique pour l’annotation fonctionnelle ?
Comment les concepts de l’évolution pourraient-ils apporter de nouvelles informations ?
Objectif : tenter de répondre aux questions suivantes
Introduction générale
I.
Anthony LEVASSEUR. Formation Phylogénomique- Décembre 2006
Un exemple de reconstruction phylogénétique
Anthony LEVASSEUR. Formation Phylogénomique- Décembre 2006
Recherche données fonctionnelles (expérimentales)
Anthony LEVASSEUR. Formation Phylogénomique- Décembre 2006
Annotation par encadrement
Anthony LEVASSEUR. Formation Phylogénomique- Décembre 2006
Intégration du shift évolutif pour l’annotation
Anthony LEVASSEUR. Formation Phylogénomique- Décembre 2006
Etude d’un cas : la famille fongique lipase/féruloyl estérase AII.
Reconstruction phylogénétique:Reconstruction phylogénétique:
Protéine d’entrée: FAEA
Swissprot: locus FAEA_ASPNG, accession O42807
Utilisation de la plateforme FIGENIX (http://www.up.univ-mrs.fr/evol/figenix/index.html)
Pipeline : CASSIOPE_PHYLO+M
Production d’un arbre consensus fusionné
Anthony LEVASSEUR. Formation Phylogénomique- Décembre 2006
Unknown protein: gris, lipase: vert, FAEA: jaune
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Lipase
FAEA
Arbre obtenu après intégration des données fonctionnelles (experimental data)
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Exemple d’un outil de détection du shift évolutifII.1
PAML inclut plusieurs programmes, dans notre exemple nous avons exploité codeml pour :
Estimer le taux de substitutions synonymes et non synonymes et détecter la sélection positive Comparer différents modèles pour la validation d’hypothèses (Likelihood ratio tests)
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Modèles & analyses
Théorie générale:
Le ratio du taux de substitutions non-synonymes sur synonymes (ω) fournit une mesure de la sélection naturelle à l’échelle protéique dans laquelle:
D(N)/D(S) <1 signifie que la séquence évolue sous sélection conservatrice D(N)/D(S) =1 … sous la neutralitéD(N)/D(S) >1 … sous sélection positive
La description détaillée des modèles est disponible sur les sites suivants :
Anthony LEVASSEUR. Formation Phylogénomique- Décembre 2006
Différents modèles:
1. Modèles branches
Les modèles dits par branches permettent au ratio ω de varier parmi les branches dans une phylogénie et sont utiles pour détecter la sélection positive se produisant sur des lignées particulières
Le shift évolutif peut se produire pendant une période brève & sur certains acides aminés Le shift évolutif peut se produire pendant une période brève & sur certains acides aminés uniquement… D’où le développement de différents modèles prenant en compte ces uniquement… D’où le développement de différents modèles prenant en compte ces observations.observations.
2. Modèles par sites
Ces modèles dits par sites permettent au ratio ω de varier parmi les sites de la séquence protéiquePlusieurs modèles ont été développés. Il apparaît que les modèles M1a (Nearly Neutral) et M2a (Positive selection) sont particulièrement utiles pour la détection de la sélection positive et sont fortement recommandés pour les tests de données réelles.
Anthony LEVASSEUR. Formation Phylogénomique- Décembre 2006
3. Modèles Sites + Branches
Yang et Nielsen (2002) ont développé un modèle (model A) qui autorise ω à varier parmi les sites et parmi les lignées. Ce modèle tente de détecter la sélection positive sur plusieurs classes de sites et se focalise sur une branche donnée.
Sélection positive
La validation de la sélection positive s’effectue par un test LRT (Likelihood Ratio Test).
En supposant que le modèle le plus simple (null model) ait p0 paramètres, le modèle alternatif p1 paramètres et les valeurs log likelihood sous ces deux modèles soient l0 et l1, respectivement
La différence 2Δl = 2(l1-l0) a une distribution χ2 avec df= p1-p0 si le null model est vrai.
2 Δl peut être comparé à une distribution χ2 pour tester si le modèle null est rejeté contre le modèle alternatif.
1. Yang Z, Nielsen R. 2002. Mol Biol Evol. 19:908-917.
1
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Codeml
ML analysis of protein-coding DNA sequences using codon substitution models (e.g., Goldman and Yang 1994)
Données d’entrées nécessaires:
1/ Alignement (ClustalW)
2/ Arbre parenthèse
Fichier de contrôle ctl. :
Tableau de bord permettant de cibler le modèle appliqué, divers paramètres d’analyse…
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Exploitation des données pour la prédiction fonctionnelleII.2
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Likelihood Ratio Tests
Détection de la sélection positive confirméeDétection de la sélection positive confirmée
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Cartographie évolutive
Utilisation des sites évoluant sous sélection positive pour la prédiction fonctionnelle
17M, 19T, 22Q, 29C, 51W, 63T, 70G, 71D, 74L, 75Q, 76L, 103G, 126A, 163S209G, 226V, 248T, 257A
La prédiction fonctionnelle s’est basée sur le « profil évolutif » et à permis de compléter l’annotation de cette famille
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Lipase
FAEA
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33 sites évoluent sous sélection positive(seuil de probabilité >95%)
Résultats
Détection de la sélection positive confirméeDétection de la sélection positive confirmée
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Alignement et conservation des sites:
Une majorité des sites positivement sélectionnés est conservée dans le groupe féruloyl estérase A mais pas dans le groupe des lipases
La présence de sites évoluant sous sélection positive a été démontrée.
Est-ce que les sites positivement sélectionnés sont impliqués dans le changement fonctionnel
Confirme le rôle essentiel des ces sites pour la fonction enzymatique
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Lien entre changements évolutif et fonctionnel
Sites sous sélection positive et implication fonctionnelle
FaeA Aspergillus niger (1USW)
1. Asp71 et Tyr80 dans la région du « clapet » (69-80)
2. Tyr100 et le site catalytique
La mutagénèse dirigée permet de connecter les sites positivement
sélectionnés au changement fonctionnel
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III. Conclusion
Les sites sous sélection positive représentent des « sondes évolutives » exploitables pour la prédiction fonctionnelle
Une relation entre shift évolutif et shift fonctionnel a été établie
Pour plus d’infos… sur ces travaux : Levasseur et al. BMC Evolutionary Biology 2006, 6:92 (8 November 2006)
sur la détection de la sélection positive : http://workshop.molecularevolution.org/people/faculty/files/codon.html
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EA 3781 - Evolution BiologiqueLaboratoire de Phylogénomique
UP - Case 19, Pl. V. Hugo 13331 Marseille - France
UMR 1163 INRA de Biotechnologie des
Champignons Filamenteux ESIL-163 av. de Luminy 13288 Marseille - France
http://www.up.univ-mrs.fr/evol/ http://umrbcf.esil.univ-mrs.fr/
Anthony LEVASSEUR. Formation Phylogénomique- Décembre 2006
Anthony LEVASSEUR. Formation Phylogénomique- Décembre 2006
Anthony LEVASSEUR. Formation Phylogénomique- Décembre 2006
Un point sur les définitions
1.Shift fonctionnel : Changement de la « fonction » d’un produit de gène pouvant s’opérer à diverses échelles biologiques (protéine… compartiment cellulaire… organes…organismes…population etc…)
• Quelques causes du shift fonctionnel : Micro-mutations: substitutions, délétions, insertions…Gene shufflingDuplications (Évolution divergente des duplicats)
Anthony LEVASSEUR. Formation Phylogénomique- Décembre 2006
• Devenir & Conséquence du shift fonctionnel :
Contre-sélection
Evolution sous la neutralité
Sélection : nouveauté conférant un avantage sélectif par rapport au milieu environnemental, reproduction… ?
Acquisition de nouvelles caractéristiques biochimiques, colonisation de nouvelles niches écologiques… Adaptation à l’environnement
Anthony LEVASSEUR. Formation Phylogénomique- Décembre 2006
• Shift évolutif: Accélération (épisodique) du taux de substitutions d’une séquence
Origine : Sélection positiveRelâche de contraintes fonctionnelles
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• Exemple d’un modèle statistique de prédiction fonctionnelle basé sur l’exploitation des informations
phylogénétiques
Anthony LEVASSEUR. Formation Phylogénomique- Décembre 2006
La famille lipase/feruloyl esterase A
LIPASES
FERULOYLESTERASES A
LignocellulolyseMetabolisme
Cette famille possède deux types d’activité enzymatique malgrè un pourcentage de similarité de séquences élevé.
Comment expliquer une telle divergence fonctionnelle au sein de cette famille ?&
Quelles sont les forces conduisant à de tels événements ?
Anthony LEVASSEUR. Formation Phylogénomique- Décembre 2006
Koseki et al., Biochim Biophys Acta, 1722: 200-8
Anthony LEVASSEUR. Formation Phylogénomique- Décembre 2006
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