L'évolution des réseaux de régulation génétique
La sélection naturelle est le principal moteur de l'évolution, mais dans les petites populations, où il y a des faibles forces de sélection, la dérive génétique prend le dessus. Il existe toutefois de multiples autres facteurs pouvant exercer une influence en vertu de la neutralité dont la mutation, la recombinaison et les légers changements affectant les facteurs de fixation et de transcription. Le projet EVOGREN (Evolution of gene regulatory networks by means of natural selection and genetic drift) a évalué l'évolution des réseaux de régulation génétique (RRG). L'équipe a travaillé sur l'analyse de millions de changements de site en développant de nouveaux algorithmes. En augmentant la vitesse de l'algorithme OmegaPlus, les chercheurs ont détecté et analysé des millions de ségrégations pour rechercher des instances de sélection positive récente. Ils ont également utilisé un spectre de fréquence de site en 2 dimensions pour ce faire. Utilisant la dernière théorie coalescente, ils ont simulé l'interaction entre la variation de la spéciation et de la population, en étudiant le flux génétique. EVOGREN a étudié les forces évolutives au travail sur des variantes structurelles humaines. Les résultats de l'analyse de plus de 400 suppressions humaines polymorphes partagées avec des hominidés archaïques indiquent que les paysages génomiques ont été principalement façonnés par sélection de purification. Les études d'adaptation salivaire ont montré que le gène MUC7 a évolué rapidement par sélection positive épisodique, atténuée par des agents pathogènes qui peuvent interagir avec des domaines protéiques. Le contrôle de l'expression génétique devient très importante dans des domaines de la santé et dans les maladies et est à la base de la différenciation et du développement cellulaire. EVOGREN a développé une plateforme de connaissances importante pour renforcer la biologie évolutionnaire computationnelle. L'application à la régulation de l'expression génétique a une importance dans de nombreux domaines – de la maladie à la biotechnologie.
Mots‑clés
Évolution, réseaux de régulation génétique, sélection naturelle, dérive génétique, EVOGREN, algorithmes