Перспективы отбора - Страница 8

Затем в течение 168 поколений обе популяции адаптировались к “голодной” среде, где размножение ограничивалось количеством глюкозы (как и в эксперименте Ленски). Численность каждого клона отслеживалась путем массового секвенирования небольшого фрагмента генома, содержащего “штрихкод”. Секвенировать приходилось лишь 0,002 % генома, что позволило резко увеличить разрешающую способность метода по сравнению с полногеномным секвенированием. В поле зрения исследователей попали даже те мутации, частота встречаемости которых в популяции никогда не превышала 10^–5, тогда как секвенирование полных геномов позволило бы отследить лишь клоны с относительной численностью 10^–2 и выше. В результате вместо 25 000 зарегистрированных мутаций исследователи сумели бы обнаружить лишь около 15 (для сравнения вспомним, что в Исследовании № 3 удалось проследить судьбу только тех мутаций, чья частота встречаемости достигала 10 %, то есть 10^–1, или более).

Впрочем, даже зная численность каждого клона в разные моменты времени, определить, в каком из них возникла полезная мутация, – не такая простая задача (рис. 4.1). Каждая мутация возникает сначала у одной особи. Пока число потомков удачного мутанта невелико, динамика их численности определяется не столько приспособленностью (и следовательно, отбором), сколько случайными колебаниями (дрейфом). Большая часть вновь возникающих полезных мутаций теряется из-за дрейфа: потомки удачного мутанта просто не успевают достичь такой численности, при которой отбор “заметит” их полезное свойство и начнет его поддерживать. Мутация становится заметна для отбора (и выходит из-под власти дрейфа) лишь по достижении численности мутантов, сопоставимой с 1/s. Например, мутация с полезностью 0,01 (повышающая приспособленность на 1 %) становится заметна для отбора при числе мутантов около 100. Мутантному клону должно повезти, чтобы его численность случайно (то есть за счет дрейфа) доросла до этого порога, – и лишь тогда за дело возьмется отбор. Такую мутацию называют “установившейся”. Это значит, что она уже не потеряется из-за дрейфа.

После того как мутация “установилась”, численность клона будет экспоненциально расти. По скорости роста можно оценить полезность мутации (s), а экстраполяцией в прошлое примерно определить время возникновения мутации (τ). Впрочем, этот удобный для количественного анализа период в истории клона будет продолжаться лишь до тех пор, пока в геноме, уже содержащем одну полезную мутацию, не возникнет вторая. После этого все расчеты резко затрудняются и картина смазывается. Именно поэтому данная методика позволяет анализировать лишь начальные этапы адаптации – пока вероятность возникновения дополнительных полезных мутаций пренебрежимо мала (а она перестает быть таковой, когда численность клона приближается к 1/U_b, где U_b – частота возникновения полезной мутации в расчете на особь за поколение).

рис. 4.1. Типичная судьба клонов бесполых организмов в ходе адаптации. Темно-серым цветом показана динамика численности клона дрожжей, в котором не возникло полезных мутаций. Такой “нейтральный” клон, скорее всего, не достигнет высокой численности и будет вытеснен более успешными конкурентами. Светло-серым цветом показана судьба клона, в котором в момент времени τ возникла полезная мутация (изображена звездочкой). Пока численность такого клона мала, он может вымереть просто случайно (из-за дрейфа). Чтобы отбор начал поддерживать носителей полезной мутации, клон должен достичь (опять-таки случайно) пороговой численности, которая для мутации с полезным эффектом s примерно равна 1/s. После прохождения этого порога клон с полезной мутацией вступает в фазу экспоненциального роста численности. Когда численность клона приблизится к 1/U_b, где U_b – частота возникновения полезных мутаций, в нем с большой вероятностью начнут появляться дополнительные полезные мутации. Шкала по вертикальной оси логарифмическая. По рисунку из Levy et al., 2015.

После того как был получен гигантский массив данных по скоростям роста численности отдельных клонов (а мы помним, что их полмиллиона в каждой из двух подопытных популяций), в дело пошла статистика и компьютерное моделирование. Выводы получились следующие.

Численность большинства клонов с течением времени снижалась, нередко до полного исчезновения клона. Такая судьба характерна для “нейтральных” клонов, в которых не возникло полезных мутаций. Однако примерно у 5 % клонов за первую сотню поколений появилась и “установилась” хотя бы одна полезная мутация.

По мере размножения клеток с полезными мутациями средняя приспособленность популяции росла. Это, в свою очередь, приводило к тому, что “нейтральные” клоны, в которых не было полезных мутаций, оказывались во все более проигрышном положении. Их численность продолжала убывать. Более того, многие “удачливые” клоны, поначалу бодро размножавшиеся благодаря рано возникшей слабополезной мутации, в дальнейшем приходили в упадок и вымирали. Это объясняется тем, что на фоне возросшей приспособленности конкурентов их полезная мутация уже не давала преимущества.

Средняя приспособленность популяций за 100 поколений выросла на 5 %. Соответственно, к этому времени все обладатели мутаций с s < 0,05 оказались в проигрыше, хотя на ранних этапах именно эти многочисленные клоны вносили основной вклад в общий рост приспособленности.

Эти результаты говорят о том, что ключевым процессом, определяющим эволюционную динамику большой бесполой популяции, является безжалостная конкуренция между клонами – обладателями разных полезных мутаций (клональная интерференция). При этом ранними стадиями адаптации заправляют высоковероятные и потому многочисленные слабополезные мутации. Таких мутаций, повышающих приспособленность на 2–5 % (0,02 < s < 0,05, мутации с более слабым эффектом остались незамеченными), в первой из двух подопытных популяций установилось около 20 000, во второй – 11 000. На этом этапе ход адаптации в значительной мере предсказуем: его можно описать уравнениями и при повторных эволюционных экспериментах результаты получаются схожими. Затем, по мере роста средней приспособленности, многочисленные слабополезные мутации фактически перестают быть полезными и начинают отбраковываться. Продолжает нарастать лишь численность тех немногих клонов, в которых возникли редкие мутации с сильным положительным эффектом. К 70-му поколению динамика общей приспособленности определялась в основном мутациями с полезностью около 0,1. Таких мутаций в двух подопытных популяциях было 5000 и 3000 соответственно. После 110-го поколения на первый план вышли примерно по 100 клонов с наиболее полезными мутациями (s > 0,1). На этом этапе ход адаптации становится все менее предсказуемым, поскольку то, когда и в каком количестве возникнут эти маловероятные мутации, зависит от случая.

Внимательный читатель может заметить кажущееся противоречие между этими результатами и теми, которые были получены в эксперименте Ричарда Ленски (см. Исследование № 1). Там сначала закреплялись мутации с сильным положительным эффектом, а лишь затем начинали фиксироваться слабополезные. На самом деле расхождений тут нет, просто речь идет о разном временном масштабе и о разных этапах адаптации: у Ленски – десятки тысяч поколений, в рассматриваемой работе – 168. Иными словами, в данном исследовании внимание фокусируется на том начальном этапе, который Ленски пролетел на полном ходу. Разнятся также отслеживаемые параметры и разрешающая способность методов. В работе Ленски регистрировались уже зафиксировавшиеся, то есть достигшие стопроцентной частоты, полезные мутации, а здесь говорится о мутациях, только начавших свой путь. Подавляющее большинство из них никогда не зафиксируется, а будет вытеснено в ходе клональной интерференции. Если бы эксперимент продлился еще несколько тысяч поколений, то зафиксировались бы как раз немногочисленные мутации с самым сильным положительным эффектом, точно как в эксперименте Ленски.