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Quantitative Evolution

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Predecir el futuro con la evolución

Las mutaciones son la materia prima de la evolución. Por ello, un equipo de investigadores financiados por la Unión Europea puso en marcha un proyecto para determinar si la teoría evolutiva puede ser empleada para predecir nuevas mutaciones y sus efectos.

El objetivo del proyecto QUANTEVOL (Quantitative evolution) era determinar si la teoría evolutiva puede aprovecharse para tomar decisiones sobre el futuro e identificar cuál sería el horizonte temporal de estas predicciones. Aunque la disciplina de la teoría evolutiva tiene un amplio bagaje, varias cuestiones fundamentales limitan su aplicación a la hora de hacer predicciones. El primer obstáculo es la falta de una teoría cuantitativa para predecir el efecto de nuevas mutaciones bajo diferentes condiciones. El segundo es que la diversidad de los efectos mutacionales normalmente no se tiene en cuenta en los modelos de adaptación. El tercero y último es que los científico rara vez evalúan este tipo de predicciones sobre patrones de adaptación a largo plazo en el laboratorio o en condiciones naturales. Los investigadores del proyecto abordaron estos retos empleando un método general específico basado en un modelo del paisaje adaptativo de n-dimensiones para predecir la distribución de efectos mutacionales. Estos emplearon herramientas estadísticas para predecir los efectos de mutaciones únicas y la interacción de mutaciones en loci iguales o diferentes. Este método también se empleó para predecir el efecto de mutaciones en diferentes entornos y para definir las condiciones bajo las que la base genética de las adaptaciones puede ser predicha. Posteriormente, se evaluó con los datos disponibles y se descubrió que era lo suficientemente preciso para modelizar efectos mutacionales débiles y moderados. Asimismo, se realizaron nuevos experimentos para comprobar la teoría y comprender mejor la variación de los efectos mutacionales en diferentes entornos. Los investigadores también desarrollaron nuevos métodos para medir la eficacia biológica empleando algas fluorescentes y análisis estadísticos de vanguardia que mejoraron sustancialmente los métodos estándar vigentes. Además, estos diseñaron un nuevo método para medir la eficacia biológica a partir de datos de estrategias vitales. El equipo del proyecto estudió la adaptación a cambios ambientales bruscos mediante experimentos de laboratorio relativos a la adaptación a largo plazo de la bacteria Escherichia coli a condiciones ácidas. Los experimentos pusieron de manifiesto que la evolución de nicho puede ser descrita de manera precisa empleando modelos de deformación global, sin embargo es necesario reevaluar los supuestos convencionales para tener en cuenta la plasticidad evolutiva. Finalmente, los investigadores emplearon artemias (género Artemia) transferidas a salinas tropicales como sistema modelo para estudiar la adaptación a un aumento de la temperatura en el medio natural. Los resultados revelaron que, incluso a lo largo de cientos de generaciones, la adaptación observada en el medio natural era muy débil en comparación con la observada en el laboratorio. La causa más probable de las diferencias observadas era los numerosos compromisos a los que tienen que hacer frente las poblaciones en condiciones naturales en comparación con las poblaciones criadas y mantenidas en el laboratorio. Esto se hizo especialmente patente con respecto al efecto de las interacciones bióticas sobre las poblaciones, incluso en ambiente hipersalinos con poca biodiversidad favorables para Artemia. Por tanto, los descubrimientos de QUANTEVOL condujeron a una serie de resultados que en conjunto tendrán una repercusión de gran calado en la ciencia predictiva.

Palabras clave

QUANTEVOL, evolución cuantitativa, mutaciones, modelos adaptativos, paisaje adaptativo de n-dimensiones, eficacia biológica, adaptación, Escherichia coli, evolución de nicho, plasticidad, Artemia

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