Межродовая геномная интрогрессия повышает адаптивный потенциал у девятииглой колюшки (Pungitius pungitius)

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

За последние десятилетия проведено значительное количество наблюдений, демонстрирующих важность геномной интрогрессии между относительно отдаленными видами позвоночных животных. В том числе, интрогрессия описана между двумя видами костистых рыб – трехиглой (Gasterosteus aculeatus) и девятииглой (Pungitius pungitius) колюшками. Полученные ранее полногеномные данные для обоих видов позволяют предположить, что морские популяции девятииглой колюшки увеличивают свой адаптивный потенциал к морской среде благодаря интрогрессивной гибридизации с проходной трехиглой колюшкой. Эти результаты требуют переосмысления механизмов эволюционного процесса, при которых новые признаки у организмов появляются не только путем долгого накопления случайных мутаций, но и через заимствования у других видов и экологических форм.

Полный текст

Введение

Естественная межвидовая гибридизация, которая приводит к появлению жизнеспособного и плодовитого потомства, происходит относительно часто даже между генетически отдаленными видами растений [1–3] и животных [4–8]. В большинстве случаев остается неясным, является ли такой обмен генами следствием случайных процессов или он играет значимую роль в адаптации видов к меняющимся условиям окружающей среды или при завоевании ими новых экологических ниш [9, 10].

В некоторых случаях показано, что геномная интрогрессия как следствие гибридизации может быть адаптивной, приводить к появлению морфологически и физиологически отличных форм при использовании генетического материала обоих родительских видов. Такие адаптивные механизмы продемонстрированы только в случае гибридных форм со значительным уровнем интрогрессии от обоих родителей [11–14]. В то же время до сих пор остается неясным, является ли не приводящая к заметным морфологическим изменениям интрогрессия между видами адаптивной или она происходит случайно и со временем ее следы «вымываются» из генофонда видов.

Ранее интрогрессивная гибридизация была обнаружена нами в беломорских популяциях трехиглой (Gasterosteus aculeatus) и девятииглой (Pungitius pungitius) колюшек [15, 16]; предполагалось, что эта интрогрессия способствует появлению фенотипов девятииглой колюшки, адаптированных к морской воде. Следует отметить, что такой уровень интрогрессии не приводил к значительным морфологическим изменениям и мог идентифицироваться только с помощью полногеномного секвенирования. В этом случае также оставалось неясным, было ли появление интрогрессивных локусов у девятииглой колюшки следствием случайной гибридизации или же носило адаптивный характер [16].

В данной работе, опираясь на ранее опубликованные наборы геномных данных морских и пресноводных особей девятииглой колюшки [17] и используя анализ D-статистики, известный также как ABBA-BABA-тест [18], мы обнаружили следы интрогрессии трехиглой колюшки в генотипы голарктических популяций девятииглой колюшки. Кроме того, выявлен значительно более высокий уровень интрогрессии в морских, нежели чем в пресноводных популяциях девятииглой колюшки, что позволяет предположить, что интрогрессия между этими двумя видами имеет адаптивное значение.

ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ЧАСТЬ

Биоинформатический анализ

В данной работе использованы данные полногеномного секвенирования 870 особей девяти­иглой колюшки, ранее полученные Фенгом и соавт. для реконструкции филогеографической истории голарктических популяций девятииглой колюшки [17] и размещенные в Европейском нуклеотидном архиве, ENA (PRJEB39599).

Наборы геномных данных девятииглых колюшек были классифицированы нами в соответствии с их экотипом на морскую (271 экземпляр) и пресноводную (599 экземпляров) группы. Затем мы провели сравнительный анализ, направленный на оценку уровня геномной интрогрессии трехиглой колюшки в генотипы особей, относящихся к морскому и пресноводному экотипам девятииглой колюшки (рис. 1А).

 

Рис. 1. ABBA-BABA-тест. А – схематическая интерпретация ABBA-BABA-теста для четырех таксонов, используемых для выявления интрогрессии между пресноводными и морскими популяциями девятииглой колюшки и трехиглой колюшки. AB – случайно выбранная пресноводная девятииглая колюшка из набора данных, полученного Фенгом и соавт. [17]. BA – особи морской и пресноводной девятииглой колюшки, изученные Фенгом и соавт. [17]. BB – геномные данные особи трехиглой колюшки, ранее опубликованные Недолужко и соавт. [16], AA – обыкновенный лаврак (Dicentrarchus labrax), внешняя группа. Б – распределение значений D-статистики среди пресноводных и морских особей девятииглой колюшки

 

Интрогрессию между двумя видами колюшек выявляли с помощью ABBA-BABA-теста [18]; в качестве внешней группы для этого теста использовали геном обыкновенного лаврака (Dicentrarchus labrax, diclab1, PRJEB5099). Первоначально данные секвенирования каждой особи девятииглой колюшки, а также проходной трехиглой колюшки (SRR11611415) были откартированы на референсный геном D. labrax с использованием программного пакета bowtie2 (версия 2.3.4.1) с параметром very-sensitive-local [19] (Приложение 1). Затем откартированные данные были преобразованы из формата SAM в формат BAM, отсортированы и проиндексированы с помощью пакета SAMtools (версия 0.1.19) [20]. Полученные BAM-файлы анализировали при помощи программного пакета ANGSD [21] для оценки интрогрессии между проходной трехиглой колюшкой и двумя экотипами девятииглой колюшки. Значимость результатов тестов на интрогрессию оценивали с помощью непараметрического критерия Уилкоксона.

Для выявления локусов интрогрессии использовали таблицу SNP-генотипов, полученную при картировании данных геномного секвенирования на референсный геном D. labrax. В качестве референсного генома P. pungitius был выбран пресноводный образец ERR9997510, который показал минимальное значение D-статистики. В качестве референса G. aculeatus использовали геномные данные особи SRR11611426, полученные Недолужко и соавт. [16]. Анализировали только те локусы, которые имели гомозиготное состояние по референсному аллелю у образца ERR9997510 и гомозиготное состояние по альтернативному аллелю у SRR11611426. Во всех отфильтрованных локусах вычисляли частоту альтернативного аллеля у всех особей морского экотипа девятииглой колюшки. В локусах, частота альтернативного аллеля в которых превышала 0.5, определяли гены с помощью картирования на референсную базу данных данио рерио (Danio rerio) GRCz11 (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/datasets/genome/GCF_000002035.6/) и программы blastx v2.12.0+ [22]. Анализ генных онтологий проводили с помощью веб-сервиса ShinyGO v0.81 [23].

РЕЗУЛЬТАТЫ

Используя ABBA-BABA-тест, мы оценили уровень интрогрессии трехиглой колюшки в генотипы особей девятииглой колюшки, относящихся к морскому и пресноводному экотипам. Интрогрессию оценивали путем вычисления значения D-статистики для каждой особи из обеих выборок (Приложение 1). Среднее распределение значений D-статистики в морских популяциях девятииглой колюшки составило 0.1488593, в то время как у пресноводных оно равнялось 0.03277605, что близко к нулю (рис. 1Б).

Таким образом, уровень интрогрессии от трехиглой колюшки к девятииглой был значительно выше в группе морских особей, чем в группе пресноводных особей (Приложение 1; рис. 1Б). Это открытие подтверждает гипотезу о том, что геномная интрогрессия от трехиглой колюшки к девятииглой, которая эволюционировала в основном в пресной воде [24] и, возможно, не очень хорошо адаптирована к морской среде, имеет адаптивный эффект [16].

Использование непараметрического критерия Уилкоксона позволило нам оценить статистическую значимость разницы значений D-статистики между морскими и пресноводными особями девятииглой колюшки (p-value = 1.004e-07), показав высокую достоверность различий в уровне интрогрессии в геномах морских и пресноводных особей девятииглой колюшки.

Предполагается, что более высокий уровень интрогрессии в морских популяциях может быть объяснен наличием в их геномах аллелей проходной трехиглой колюшки, которые закрепились в морских популяциях девятииглой колюшки, помогая их носителям быстрее адаптироваться к повышенной солености.

Анализ участков интрогрессии выявил 715 локусов, в которых частота аллеля, характерного для трехиглой колюшки, превышает 0.5 в морских популяциях девятииглой колюшки. Эти локусы расположены в 432 генах. Список генов представлен в Приложении 2. Анализ обогащения генных категорий (gene ontology, GO analysis) показал, что список генов интрогрессии обогащен группами категорий, связанных с процессами развития организма, регуляции транскрипции, клеточной адгезии и трансмембранного ионного транспорта (Приложения 3–5). Эти группы генов, в первую очередь функционально связанные с клеточной адгезией и ионным транспортом, потенциально могут быть связаны с адаптацией к солености.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Прогресс и удешевление использования технологий глубокого секвенирования ДНК, а также появление принципиально новых методов биоинформатического анализа позволяют оценить причины взрывного видообразования, множественные экологические радиации, быструю адаптацию к изменяющейся среде обитания или же описать следы древней гибридизации в геномах [12, 14, 25].

Возможность интрогрессивной гибридизации между трехиглой и девятииглой колюшками в бассейне Белого моря была продемонстрирована ранее [15, 16]. Интересно, что большинство геномов изученных особей девятииглой колюшки имели слабые, но отчетливые сигналы интрогрессии от трехиглой колюшки [16], однако в отсутствие морских особей девятииглой колюшки не представлялось возможным доказать адаптивный потенциал подобной межродовой интрогрессии. В настоящем исследовании, используя геномные данные морских и пресноводных популяций девятииглой колюшки и статистические тесты, наглядно показано, что морские популяции этого вида повышают адаптивность к солености за счет интрогрессии от преимущественно морского вида – трехиглой колюшки.

Полученные нами результаты подразумевают необходимость переосмысления имеющихся геномных данных с точки зрения того, что разрушение репродуктивных барьеров между видами, в том числе эволюционно отдаленными, происходит чаще, чем считалось ранее. Кроме того, интрогрессивная гибридизация может иметь значительный адаптивный потенциал в периоды изменений окружающей среды, глобальных катаклизмов и массового вымирания видов [11]. Другой вывод, вытекающий из полученных нами результатов, – необходимость более внимательного рассмотрения событий геномной интрогрессии как одного из существенных факторов эволюции. Кроме того, интрогрессию следует учитывать при проведении филогенетических исследований и оценки демографической истории видов, поскольку явления интрогрессивной гибридизации вносят значительный вклад в них.

Работа выполнена при поддержке Российского научного фонда (грант № 24-76-10054).

Приложения доступны на сайте https://doi.org/10.32607/actanaturae.27528.

×

Об авторах

А. В. Недолужко

Европейский Университет в Санкт-Петербурге

Автор, ответственный за переписку.
Email: nedoluzhko@gmail.com
Россия, 191187, Санкт-Петербург

Ф. С. Шарко

Европейский Университет в Санкт-Петербурге; НИЦ «Курчатовский институт»

Email: nedoluzhko@gmail.com
Россия, 191187, Санкт-Петербург; 123182, Москва

С. М. Расторгуев

Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова Минздрава России

Email: rastorgueff@gmail.com
Россия, 117997, Москва

Список литературы

  1. Hu L., Yang R., Wang Y.-H., Gong X. // AoB PLANTS. 2021. V. 13. № 2. P. plab012. doi: 10.1093/aobpla/plab012
  2. Martin G., Cottin A., Baurens F.C., Labadie K., Hervouet C., Salmon F., Paulo-de-la-Reberdiere N., Van den Houwe I., Sardos J., Aury J.M., et al. // Plant J. 2022. V. 113. № 4. P. 802–818. doi: 10.1111/tpj.16086
  3. Zhang H., Zhang X., Wu G., Dong C., Liu J., Li M. // Mol. Phylogenet. Evol. 2022. V. 180. P. 107686. doi: 10.1016/j.ympev.2022.107686
  4. Chiba S. // Evolution. 2005. V. 59. P. 1712−1720.
  5. Nichols P., Genner M.J., van Oosterhout C., Smith A., Parsons P., Sungani H., Swanstrom J., Joyce D.A. // Proc. Biol. Sci. 2015. V. 282. P. 20142272. doi: 10.1098/rspb.2014.2272
  6. Pereira R.J., Barreto F.S., Burton R.S. // Evolution. 2014. V. 68. P. 204−215. doi: 10.1111/evo.12254
  7. Korniienko Y., Nzimora K.C., Vater M., Tiedemann R., Kirschbaum F. // J. Comp. Physiol. A Neuroethol. Sens Neural Behav. Physiol. 2022. V. 208. P. 355−371. doi: 10.1007/s00359-022-01542-5
  8. Wang Y., Wang Y., Cheng X., Ding Y., Wang C., Merila J., Guo B. // Mol. Biol. Evolution. 2023. V. 40. № 2. P. msad026. doi: 10.1093/molbev/msad026
  9. Frei D., Reichlin P., Seehausen O., Feulner P.G.D. // Mol. Ecol. 2022. V. 32. P. 841–853. doi: 10.1111/mec.16791
  10. Heliconius Genome C. // Nature. 2012. V. 487. P. 94−98. doi: 10.1038/nature11041
  11. Brauer C.J., Sandoval-Castillo J., Gates K., Hammer M.P., Unmack P.J., Bernatchez L., Beheregaray L.B. // Nat. Climate Change. 2023. V. 13. P. 282–289. doi: 10.1038/s41558-022-01585-1
  12. Lamichhaney S., Han F., Webster M.T., Andersson L., Grant B.R., Grant P.R. // Science. 2018. V. 359. P. 224−228. doi: 10.1126/science.aao4593
  13. Levin B., Simonov E., Gabrielyan B.K., Mayden R.L., Rastorguev S.M., Roubenyan H.R., Sharko F.S., Nedoluzhko A.V. // Mol. Phylogenet. Evol. 2022. V. 167. P. 107346. doi: 10.1016/j.ympev.2021.107346
  14. Meier J.I., Marques D.A., Mwaiko S., Wagner C.E., Excoffier L., Seehausen O. // Nat. Commun. 2017. V. 8. P. 14363. doi: 10.1038/ncomms14363
  15. Nedoluzhko A., Sharko F., Tsygankova S., Boulygina E., Ibragimova A., Teslyuk A., Galindo-Villegas J., Rastorguev S. // Heliyon. 2021. V. 7. № 2. P. e06160. doi: 10.1016/j.heliyon.2021.e06160
  16. Nedoluzhko A., Sharko F., Tsygankova S., Boulygina E., Slobodova N., Teslyuk A., Galindo-Villegas J., Rastorguev S. // Front Genet. 2022. V. 13. P. 863547. doi: 10.3389/fgene.2022.863547
  17. Feng X., Merila J., Loytynoja A. // Mol. Ecol. 2022. V. 31. P. 5386−5401. doi: 10.1111/mec.16651
  18. Green R.E., Krause J., Briggs A.W., Maricic T., Stenzel U., Kircher M., Patterson N., Li H., Zhai W., Fritz M.H., et al. // Science. 2010. V. 328. P. 710−722. doi: 10.1126/science.1188021
  19. Langmead B., Salzberg S.L. // Nat. Meth. 2012. V. 9. P. 357−359. doi: 10.1038/nmeth.1923
  20. Li H. // Bioinformatics. 2011. V. 27. P. 2987−2993. doi: 10.1093/bioinformatics/btr509
  21. Korneliussen T.S., Albrechtsen A., Nielsen R. // BMC Bioinformatics. 2014. V. 15. P. 356. doi: 10.1186/s12859-014-0356-4
  22. Camacho C., Coulouris G., Avagyan V., Ma N., Papadopoulos J., Bealer K., Madden T.L. // BMC Bioinformatics. 2009. V. 10. P. 421. doi: 10.1186/1471-2105-10-421
  23. Ge S.X., Jung D., Yao R. // Bioinformatics. 2020. V. 36. P. 2628−2629. doi: 10.1093/bioinformatics/btz931
  24. Wang C., Shikano T., Persat H., Merilä J. // J. Biogeography. 2015. V. 42. P. 2334−2348. doi: https://doi.org/10.1111/jbi.12591
  25. Brawand D., Wagner C.E., Li Y.I., Malinsky M., Keller I., Fan S., Simakov O., Ng A.Y., Lim Z.W., Bezault E., et al. // Nature. 2014. V. 513. P. 375−381. doi: 10.1038/nature13726

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Приложение 1
Скачать (347KB)
3. Рис. 1. ABBA-BABA-тест. 1

Скачать (259KB)

© Недолужко А.В., Шарко Ф.С., Расторгуев С.М., 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».