Esercitazioni. Software Textpad (editor di testo) Arlequin (Pacchetto per genetica di popolazioni)...
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Esercitazioni
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Software
Textpad (editor di testo)
Arlequin (Pacchetto per genetica di popolazioni)
Past (analisi varie)
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Esercitazioni: Contenuti
Stima parametri Intra-popolazione (MtDNA, Y Chr.)
Stima parametri demografici (MtDNA)
Stima parametri Inter-popolazione (MtDNA, Y Chr.)
Rappresentazioni grafiche (PAST) (MtDNA, Y Chr.)
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Flusso genico differenziale Pigmei Bantu
PIGMEI•Cacciatori raccoglitori•Piccole dimensioni•Bassa taglia effettiva•Struttura sociale variabile
BANTU•Agricoltori•Grandi dimensioni•Alta taglia effettiva•Patrilocali•Poliginia
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Flusso genico differenziale Pigmei Bantu
<5000 BPAreale di distribuzione
delle popolazioni Pigmee
Flusso genico elevato tra popolazioni Pigmee
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Flusso genico differenziale Pigmei Bantu
5000 – 3000 BP
Areale di distribuzione delle popolazioni
Pigmee
Origine espansione Bantu
Frammentazione dell’areale dei Pigmei
Diminuzione del flusso genico tra i Pigmei
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Flusso genico differenziale Pigmei Bantu
Cavalli Sforza
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Flusso genico differenziale Pigmei Bantu
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Flusso genico differenziale Pigmei Bantu
L’ipotesi
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Flusso genico differenziale Pigmei Bantu
Impedimenti di natura socioculturale
Pigmei Bantu
La donna Pigmea va a vivere insieme al marito Bantu.
Nel caso di decesso o divorzio la donna Pigmea torna al suo villaggio portando con se i figli.
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Flusso genico differenziale Pigmei Bantu
Valutare la presenza di questo pattern attraverso gli effetti sulla variabilità genetica
BANTUPIGMEI
Variabilità interna
mtDNA
Y chr
Variabilità inter-popolazione
•mtDNA diversità più marcata tra Bantu e Pigmei
•Y chr Diversità meno marcata tra Bantu e Pigmei
Parametri demografici
•Bantu segnali di espansione
•Pigmei segnali di stazionarietà
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Flusso genico differenziale Pigmei Bantu
PIGMEIBabingaBakaBakolaBiakaMbenzele
BANTUBakakaBassaBatekeEwondoNgoumba
DNA mitocondriale (HVR1) Cromosoma Y (6 STR)
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Arlequin
Arlequin è un pacchetto di software per analisi che fornisce all’utente di genetica di popolazione un gran numero di metodi di base e test statistici, al fine di estrarre informazioni sulle caratteristiche genetiche e demografiche di una raccolta di campioni di popolazione.
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Settaggio e preparazione file Arlequin[Profile] NbSamples=1 DataType=STANDARD # - {DNA, RFLP, MICROSAT, STANDARD, FREQUENCY} GenotypicData=0 # - {0, 1} GameticPhase=1 # - {0, 1} LocusSeparator=WHITESPACE # - {TAB, WHITESPACE, NONE} RecessiveData=0 # - {0, 1} MissingData='?' # A single character specifying missing data# Some advanced settings the experienced user can uncomment# Frequency= ABS # - {ABS, REL}# FrequencyThreshold= 1.0e-5 # - (Any real number, usually between 1.0e-7 and 1.e-3)# EpsilonValue= 1.0e-7 # - (Any real number, usually between 1.0e-12 and 1.0e-5)
[Data]
[[Samples]]
SampleName="Name of Population number 1" SampleSize= 6 #Fictive number, but must match the sume of haplotype frequencies given below
SampleData= { #Example of a sample consisiting of haplotypic data (2 haplotypes, 2 loci): h1 2 TC h2 4 GT }
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Variabilità Intra-Popolazione (MtDNA e cromosoma Y)
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Arlequin: Variabilità Intra-Popolazione (MtDNA)
S: Number of polymorphic sites (numero di siti polimorfi)Numero di posizioni dove è presente una mutazione (SNP). Relazionando questo numero alla lunghezza della sequenza considerata si ha un’idea della variabilità nucleotidica (Nucleotide diversity)H: Number of Haplotypes (numero di aplotipi diversi)Il numero di aplotipi diversi trovati nella popolazione
HD: Haplotype diversity (Gene diversity)La probabilità che due aplotipi (alleli) presi a caso all’interno del pool siano diversi.
n= numero di individuiK= numero diverso di aplotipiP= frequenza dell’i-esimo aplotipoPermette di fare confronti dal momento che tiene in considerazione la taglia
del campione (N)
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Arlequin: Variabilità Intra-Popolazione (MtDNA)
MNPD: Mean number of paiwise differences (numero medio di differenze a coppie)Numero di differenze ,al livello di sequenze, tra tutti gli individui della popolazione confrontati a coppie.
k= il numero di differenze tra le sequenze generiche i e jn= numero di sequenze nel campionen(n-1)/2=numero di confronti totaleAMOVA: Analysis of Molecular Variance
Analisi per valutare il grado di strutturazione delle popolazioni.Un analisi gerarchica della varianza basata sulle frequenze geniche e le differenze tra aplotipi:La varianza è poi suddivisa in componenti relative a:•Diversità all’interno delle popolazioni•Diversità tra popolazioni all’interno dei gruppi•Diversità tra gruppi
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Arlequin: Variabilità Intra-Popolazione (Cromosoma Y)
h, Hd, MNPD, AMOVA
Garza-Williamson index (G-W)Indice sensibile a recenti colli di bottiglia
k=numero di alleli in un dato locusR= range allelico
Valori bassi di G-W: collo di bottigliaValori prossimi a 1 di G-W: popolazione stazionaria
R: Allelic range (range allelico)Il range di alleli differenti per ogni locus
S: Number of alleles (numero di alleli)Numero di alleli per ogni locus
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Parametri demografici(MtDNA)
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Arlequin: Parametri demografici (mtDNA)
Test di selezione basati sul confronto tra i vari stimatori del parametro =4Nµ (2Nµ per i sistemi aploidi). MtDNA e Cromosoma Y non soggetti a selezione quindi i test stimano gli effetti della demografia sulla struttura genetica delle popolazioni
(Hom): una stima che si ottiene dall’omozigosità osservata (S): una stima che si ottiene dal numero osservato di siti segreganti (k): una stima che si ottiene dal numero osservato di alleli (π): una stima che si ottiene dal numero medio di differenze a coppie
Le variazioni della taglia effettiva di una popolazione nel tempo
•Non tutti i metodi sono utilizzabili con i diversi marcatori•In definitiva tutti questi metodi dovrebbero dare lo stesso risultato•Dal momento che ogni metodo fa delle assunzioni a priori e differenze nella stima possono essere interpretate come una violazione di tali assunzioni
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Arlequin: Parametri demografici (mtDNA)
TAJIMA’S DTest basato sul modello a siti infiniti senza ricombinazione quindi adatto per MtDNA
Tante mutazioni di cui poche condivise tra aplotipi diversi D>0Selezione bilanciante o Espansione demografica
Poche mutazioni di cui molte condivise tra aplotipi diversi D<0Neutralità selettiva o Stazionarietà
La significatività è calcolata tramite simulazioni di popolazioni in equilibrio.Il P-Value è la probabilità di ottenere valori di D minori o uguali all’osservato.
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Arlequin: Parametri demografici (mtDNA)
P-Value del D è calcolato attraverso un approccio di simulazione che fornisce la probabilità di ottenere valori di D minori o uguali da una popolazione selettivamente neutrale generata a random.
Espansione
Stazionarietà
Stazionarietà
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Arlequin: Parametri demografici (mtDNA)
Fs di FuTest basato sul modello a siti infiniti senza ricombinazione quindi adatto per MtDNAValuta la differenza tra la variabilità osservata e quella attesa secondo un modello di evoluzione neutrale.
Si calcola prima la probabilità (S’) di osservare un campione neutrale con un numero di alleli minore o uguale al valore osservato, dato il numero di differenze a coppie (stima di )
Fs positivo: il numero di alleli minore rispetto all’attesoselezione positiva o bottleneck recenteFs negativo: il numero di alleli maggiore rispetto all’attesoselezione bilanciante o espansione demograficaFs vicino allo zero: assunzioni modello rispettateNeutralità selettiva o popolazione stazionaria
Anche per Fs di Fu la significatività è calcolata tramite simulazioni di popolazioni in equilibrio.Il P-Value è la probabilità di ottenere valori di Fs minori o uguali all’osservato.
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Arlequin: Parametri demografici (mtDNA)
Mismatch distributionLa distribuzione delle differenze a coppie tra sequenze
La forma della distribuzione fornisce indizi sulla storia demografica della popolazione
I II III IV V p.d. N Freq.
I A G T C T T A C G T A T C I - 0 1 0,1
II A G T C T T G C G T A T C II 1 - 1 5 0,5
III A G T T T T A C G T A T C III 1 2 - 2 3 0,3
IV A G T C T T G C G T C T C IV 2 1 3 - 3 1 0,1
V A G T C T T A C G T A T C V 0 1 1 2 -
1 2 3 40
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
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Arlequin: Parametri demografici (mtDNA)
RAGGEDNESS: indice che permette di distinguere tra i due tipi di distribuzione
Robustezza (raggedness) r, somma dei quadrati delle differenze tra due picchi vicini.
r più basso per le distribuzioni a campana
r <0,03 per i dati di sequenza, indica un’espansione della popolazione nel passato.
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Variabilità Inter-Popolazione (MtDNA e cromosoma Y)
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Arlequin:Variabilità inter-popolazione
Una metapopolazione è una popolazione suddivisa in sottopopolazioni parzialmente isolate; ciò determina un deficit di eterozigoti (no equilibrio Hardy Weinberg).
Il processo di suddivisione genera una struttura gerarchica della popolazione. Ogni volta che i dati non rispecchiano il random mating possiamo pensare ad una struttura nella popolazione e quindi possiamo misurare la distribuzione di variabilità.
Fst
Parametro di distanza genetica che misura il grado di variabilità di una metapopolazione suddivisa in subpopolazioni.
Fst = Vp/ p (1-p)
dove p e Vp sono la media e la varianza delle frequenze geniche tra le due subpopolazioni;Misura la porzione di varianza totale nelle frequenze alleliche tra le
subpopolazioni
0<Fst<1
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Arlequin:Variabilità inter-popolazione DISTANZA GENETICA Fst TRA DUE POPOLAZIONI AD UN LOCUS CON DUE ALLELI
Fst= Vp / P (1-P)
p = frequenza allelica
P = frequenza allelica media
1 e 2 = popolazione 1 e 2
Varianza =(X-Xm)2/N
La devianza/N
Devianza = (X- Xm)2
Somma degli scarti al
quadrato
scarto: un valore X sottratto
rispetto alla media
aritmeticaFst = (p1-P)2 + (p2-P)2
2x
1
P (1-P)
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Arlequin:Variabilità inter-popolazione ESEMPIO DI CALCOLO DELLA DISTANZA GENETICA Fst
POP 1 POP 2
p1=0,3 p2=0,7
POP 1 POP 2
p1=0,1 p2=0,9
P=0,5 P=0,5
(0,3-0,5)2 + (0,7-0,5)2
2 x [0,5 x (1-0,5)]= =0,16 Fst
(0,1-0,5)2 + (0,9-0,5)2
2 x [0,5 x (1-0,5)]= =0,64
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Arlequin:Variabilità inter-popolazione
Rst:Misura della distanza genetica equivalente all’Fst ma adattata ai loci microsatellite. Assume un modello stepwise ad alto tasso di mutazione.
Ax-yi = Numero di ripetizioni per il locus i nelle popolazioni x e y
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Arlequin:Variabilità inter-popolazione
Bisogna valutare se il valore ottenuto sia significativo, quindi se la suddivisione della popolazione è maggiore di quella attesa per caso
Bisogna escludere che:
•La popolazione non sia differenziata
•Le differenze tra le frequenze alleliche siano dovute al campionamento
•L’accoppiamento sia casuale
Il test è realizzato mediante permutazioni o Monte-Carlo method (si usano numeri casuali).
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Arlequin:Variabilità inter-popolazione
I dati sono presi a caso più volte, ogni allele è assegnato casualmente a una subpopolazione, in modo che la freq di ogni allele resti costante nella metapopolazione. La misura di interesse (Fst) viene calcolata per i 1000 datasets simulati. Perché il valore osservato di Fst sia significativamente diverso da 0, deve essere più grande di una certa porzione (X) dei valori simulati, dove 1-X è il limite di significatività.
Per es. se il valore di Fst è più grande in più di 950 simulazioni su 1000, il livello di significatività sarà del 5%.
MONTE-CARLO PERMUTATION TEST
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Past: rappresentazioni grafiche
ANALISI MULTIVARIATE
CLUSTER ANALISYSSeleziona e raggruppa elementi omogenei all’interno di un set di dati. Esistono diversi metodi (algoritmi) suddivisi principalmente in due categorie
Clustering partitivo: L’appartenenza ad un gruppo è definita dalla distanza da un punto rappresentativo del cluster (centriode etc..) avendo determinato a priori il numero di cluster (K-means)
Clustering gerarchico: Si costruisce una gerarchia di partizioni caratterizzata da un numero decrescente di cluster (UPGMA, Neighbour joining etc..)
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Past: rappresentazioni grafiche
Una matrice di distanza genetiche ha tante dimensioni quante sono le popolazioni quindi è impossibile da visualizzare graficamente a meno che non si riassume l’informazione in modo che possa essere rappresentata in due dimensioni.
MDS (Multidimensional scaling)
costrizione delle distanze genetiche in uno spazio a due dimensioni
con la minor perdita di informazione possibile (minore distorsione
possibile)
La distorsione è rappresentata dal parametro stress
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Flusso differenziale Pigmei BantuRISULTATI
Bakola
Babinga
Mbe
nzele
Baka
Biaka
Batek
e
Bakak
a
Ewon
do
Ngoum
ba
Bassa
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
HD mtDNA
Ewon
do
Bakak
a
Bassa
Babinga
Batek
e
Biaka
Bakola
Baka
Ngoum
ba
Mbe
nzele
0.75
0.8
0.85
0.9
0.95
1
HD Y chromosome
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Flusso differenziale Pigmei BantuRISULTATI
MNPD mtDNA
MNPD Y chromosome
Ewon
do
Bakak
a
Bassa
Batek
e
Ngoum
ba
Bakola
Mbe
nzele
Baka
Babinga
Biaka
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
Bakola
Babinga
Mbe
nzele
Baka
Batek
e
Biaka
Ngoum
ba
Bassa
Bakak
a
Ewon
do0
2
4
6
8
10
12
![Page 37: Esercitazioni. Software Textpad (editor di testo) Arlequin (Pacchetto per genetica di popolazioni) Past (analisi varie)](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022062312/5542eb6b497959361e8d72d8/html5/thumbnails/37.jpg)
Flusso differenziale Pigmei Bantu
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 100
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
BAKOLA
0 2 4 6 8 10 12 14 160
0.02
0.04
0.06
0.08
0.1
0.12
0.14
0.16
0.18
BATEKE
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Flusso differenziale Pigmei Bantu
BakaBakola
Mbenzele
Babinga
Biaka
BassaBakaka
Bateke
Ew ondo Ngoumba
-0,5 -0,4 -0,3 -0,2 -0,1 0 0,1 0,2 0,3 0,4
Coordinate 1
-0,36
-0,3
-0,24
-0,18
-0,12
-0,06
0
0,06
0,12
Coo
rdin
ate
2
mtDNA
Among pop. p-value
Pigmies 26.85 0.00
Bantu 1.91 0.00
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Flusso differenziale Pigmei Bantu
Baka
Bakola
Mbenzele
Babinga
Biaka
Bassa
Bakaka
Bateke
Ew ondo
Ngoumba
-0,4 -0,3 -0,2 -0,1 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5
Coordinate 1
-0,24
-0,16
-0,08
0
0,08
0,16
0,24
0,32
Coo
rdin
ate
2
Y chromosome
Among pop. p-value
Pigmies 5.36 0.00
Bantu 11.36 0.00