The adaptive architecture of gene expression evolution

Weiterer ForschungskontextDie Genexpression wird durch das Zusammenspiel von cis- und trans-regulierenden Faktoren reguliert. Die jüngsten technologischen Fortschritte haben beispiellose Einblicke in die genetischen Grundlagen der Variation der Genexpression und in die cis- und trans-Effekte ermöglicht. Dennoch ist unser Wissen über die adaptive Architektur der Genexpression immer noch unvollständig: Es ist nicht klar, inwieweit die durch eQTL-Kartierung identifizierten Varianten die adaptive Evolution der Genexpression vermitteln.ZieleWir werden die Hypothese testen, dass die genetische Architektur, die durch eQTL-Kartierung charakterisiert wird, von der adaptiven Architektur abweicht: Die evolutionäre Reaktion kann nicht durch Effektgröße und Starthäufigkeit erklärt werden, ohne Epistase und Pleiotropie zu berücksichtigen.AnsatzWir werden eine Kombination aus eQTL-Kartierung und experimenteller Evolution verwenden, um die Unterschiede zwischen der adaptiven und der genetischen Architektur der Genexpression aufzudecken und die Rolle von Epistase und Pleiotropie während der Anpassung zu quantifizieren. InnovationDer Vorschlag stützt sich auf drei Schlüsselinnovationen: 1) eine Population mit geringem Kopplungsungleichgewicht, die alle segregierenden Varianten mit der gleichen Häufigkeit enthält; 2) der Vergleich von Schätzungen der Effektgrößen aus der eQTL-Kartierung mit Veränderungen der Genexpression und der Allelhäufigkeit während der Anpassung; und 3) genomische und transkriptomische Zeitreihen von Replikatpopulationen, die sich in dieselbe neue Umgebung entwickeln. Unsere Analyse wird nicht nur den Zusammenhang zwischen den Effektgrößen der regulatorischen Variation und ihrem Beitrag zur Anpassung beleuchten, sondern auch die relative Bedeutung der cis- und trans-regulatorischen Variation für adaptive Reaktionen. Primär beteiligte ForscherEin/e Doktorand/in, der/die in der Gruppe von Christian Schlötterer an der Vetmeduni Vienna arbeiten wird.

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Zentrum für Biologische Wissenschaften