Ecología Molecular – TP 7

1. Ecología Molecular – TP 7 Selección natural Adaptación

2. 4 muestras de 40 individuos 10 loci, izoenzymas El caracol curador

3. 1 2 3 Isla 20 km

5. Paso 4: Fst por pares y permutaciones

6. 1 3 z: valor fenotípico de un indivudo g: efecto medio del genotipo e: efecto del ambiente ml de bava z = g + e 20 km

7. Cultivo 1 3 Componente genética ml de bava

8. B1=1,070 VB1=0,128 B3=2,336 VB3=0,290 1 3 ml de bava

9. Fst = 0,145 Qst = 0,49 ¿Conclusión?

10. Escaneo GenómicoDetección de Loci Outliers

11. Basilichthys microlepidotus Cuenca del Río Limarí: se muestrearon 3 sitios. Cuenca del Río Maipo: se muestrearon 3 sitios. Se amplificaron 136 AFLP.

12. Objetivos: • Determinar loci bajo selección dentro de cada cuenca • Determinar loci bajo selección entre las cuencas

13. Programa Mcheza: Marcadores dominantes http://popgen.eu/soft/mcheza/ • Selección direccional: • reduce la diversidad genética dentro de la población • incrementa la diferenciación entre las poblaciones. • Selección balanceadora: • responsable de la mantención de la variación genética, es decir mantiene diferentes alelos en los loci seleccionados. • Tiende a la homogenización de las frecuencias alélicas, por lo tanto disminuye la diferenciación genética entre las poblaciones.

32. Se contruyen set de datos con los loci neutrales, loci bajo selección balanceadora y bajo selección direccional.

33. Cuenca del Río Limarí Comparaciones pareadas para loci neutrales y bajo selección balanceadora Tabla: Fst pareados y p values para loci bajo selección balanceadora Tabla: Fst pareados y p values para loci neutrales

34. Cuenca del Río Maipo Comparaciones pareadas para loci neutrales y bajo selección balanceadora Tabla: Fst pareados y p values para loci bajo selección balanceadora Tabla: Fst pareados y p values para loci neutrales

35. Entre cuencas

36. RNA-seq Detección de genes con expresión génica diferencial

37. Cuenca del Río Maipo: se muestrearon 4 sitios. 2 sitios de alta contaminación y 2 sitios con menor contaminación (3 individuos por sitio, 2 en SFM).

38. Objetivo Determinar genes con expresión diferencial entre individuos habitando zonas contaminadas y no contaminadas

39. Pasos previos • Filtrado de los datos • Ensamble de novo • Mapeo de los fragmentos (reads) • Conteo de los reads en cada contig • Selección de contigs con expresión en todos los individuos

40. Determinación de genes expresados diferencialmente MeV: MultiExperiment Viewer

47. 31 genes con expresión diferencial entre los individuos de zonas contaminadas y no contaminadas Pero, algunos genes podrían estar sesgados por un solo individuo!!!

49. 6 contigs con expresión diferencial entre los individuos habitando zonas contaminadas y no contaminadas 4 sobre expresados en contaminación Ornitina descarboxylasa-like Proteína nuclear cisteína rica en serina-1-like Factor de transcripción Junb-like Fosfoenolpiruvato citosólico 2 sub expresados en contaminación Quimotripsina b-like Probable proteína ubiquitina ligasa DTX2-like

50. Ornitina descarboxylasa-like (ODC-like): activación de ODC ha sido asociada con la promoción y progresión de tumores. Estudios han y no detectado actividad de la descarboxilasa asociados a ODC-like. Proteína nuclear cisteína rica en serina-1-like Factor de transcripción Junb-like Posiblemente asociados a la supresión de tumores. Posiblemente asociados a la supresión de tumores. Fosfoenolpiruvatocitosólico: tiene actividad fosfoenolpiruvatocarboxiquinasa y ha sido considerada como una de las enzimas controladoras de la gluconeogénesis.