(a) Definição filogenética dos estratos utilizados nas análises para A. thaliana (acima) e D. melanogaster (abaixo). O número de genes mapeados para cada clado é mostrado. (b) Relação entre a taxa de evolução da proteína (ω), substituições não sinônimas não adaptativas (ωna) e substituições não sinônimas adaptativas (ωa) com a idade do gene em A. thaliana (topo) e em D. melanogaster (abaixo). Os clados são ordenados de acordo com (a). Em D. melanogaster, os resultados para genes ligados ao X, autossômicos e totais são mostrados. Os valores médios de ω, ωna e ωa para cada categoria são representados com os pontos pretos. As barras de erro indicam o intervalo de confiança de 95% para cada categoria, calculado em 100 réplicas de bootstrap. Crédito:PLOS Biology (2022). DOI:10.1371/journal.pbio.3001775
Um novo estudo do Instituto Max Planck de Biologia Evolutiva em Plön e da Universidade de Sussex, no Reino Unido, mostra que a idade de um gene determina a rapidez com que eles se adaptam. Essas descobertas demonstram como a evolução dos genes ocorre como uma "caminhada adaptativa" ao longo do tempo.
Novas espécies surgem e evoluem porque os indivíduos acumulam mutações em seu genoma, algumas das quais não têm efeito. Outros levam a mudanças que conferem vantagens competitivas distintas às suas operadoras. Já em 1932, Sewall Wright introduziu uma metáfora que inspirou décadas de pesquisa teórica e experimental em biologia evolutiva para descrever o processo de adaptação. Wright descreveu o modelo da "paisagem de fitness".
Aqui ele descreveu uma população em evolução como "caminhantes" em direção a um pico de condicionamento físico. Muito parecido com um alpinista subindo lentamente ao topo de uma montanha. Em 1998, Orr demonstrou que essa "caminhada adaptativa" segue uma regra simples de retornos decrescentes:quanto mais distante uma população estiver de seu pico de aptidão, maiores serão os passos que ela dará.
Uma previsão dessa teoria é que os genes evoluídos recentemente, ou seja, os genes "jovens" tendem a acumular mais mutações adaptativas com maiores efeitos do que os genes mais antigos, porque estão mais distantes de seu pico de aptidão. Esta é precisamente a hipótese que Ana Filipa Moutinho e Julien Dutheil do Instituto Max Planck de Biologia Evolutiva, juntamente com Adam Eyre-Walker da Universidade de Sussex, queriam testar.
No entanto, testar esta hipótese provou ser bastante difícil. O registro histórico de mutações acumuladas em um gene geralmente não está disponível, e seus efeitos sobre a aptidão são amplamente desconhecidos. Além disso, outras propriedades dos genes, como seu comprimento, podem distorcer o efeito da idade do gene. Portanto, os autores propuseram uma nova abordagem para testar o modelo de caminhada adaptativa de evolução gênica.
Primeiro, eles usaram modelos genéticos populacionais que podem avaliar a variação no efeito de adaptação das mutações. Para fazer isso, eles compararam os genomas de vários indivíduos em uma população e mediram a taxa de evolução adaptativa em diferentes categorias de genes. Da mesma forma, eles aproveitaram o fato de que nem todos os genes em um genoma têm a mesma idade.
Alguns genes são jovens e compartilhados por apenas algumas espécies intimamente relacionadas, enquanto outros são mais velhos e compartilhados por espécies que se separaram há milhões de anos. Finalmente, eles usaram a distribuição de mutações entre genes de diferentes idades para entender como as mutações adaptativas se espalham ao longo do tempo.
Usando duas espécies distintas, a mosca da fruta Drosophila melanogaster e a pequena planta com flores Arabidopsis thaliana, este estudo mostrou que a idade de um gene afeta significativamente a taxa de adaptação molecular e que mutações em genes jovens tendem a ter efeitos maiores. Esses resultados fornecem a primeira forte evidência empírica de que a evolução molecular segue um modelo de caminhada adaptativa em uma escala de tempo evolutiva profunda e adiciona uma nova camada de evidência à teoria da paisagem de aptidão proposta há quase 100 anos.
A pesquisa foi publicada em
PLOS Biology .
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