Abstract

Introducere

Dieta unui organism are o influență directă asupra aproape tuturor fenotipurilor, determinând cantitatea de substanțe nutritive și energie disponibile pentru a construi structuri și a îndeplini funcții. În plus față de acest efect direct inevitabil, organismele pot modifica și modul în care resursele sunt alocate diferitelor trăsături atunci când se confruntă cu diete diferite. Într-un mediu în care disponibilitatea resurselor variază în funcție de spațiu și/sau timp și alocarea optimă a resurselor se modifică odată cu dieta, ne așteptăm să vedem evoluția unor astfel de strategii de alocare a resurselor din punct de vedere fenotipic plastic.

dependente

Metode

Setare experimentala

Proiectare experimentală. Un set de 835 RIL-uri DSPR au fost traversate timp de 5 generații pentru a crea o populație sintetică ieșită din comun. Din această populație, 28 de sire aleși aleatoriu au fost împerecheați fiecare cu 3 baraje (N = 77 real). Descendenții rezultați din fiecare baraj au fost împărțiți la fiecare dintre tratamentele dietetice C, DR și HS cu două fiole replicate în fiecare dietă.

Din fiecare dintre cele 77 de baraje, în majoritatea cazurilor, am înființat două fiole replicate de 24 de descendenți femele și 6 masculi în fiecare dintre cele trei tratamente dietetice (descrise mai jos). Am inclus bărbați pentru a oferi femele oportunități de împerechere pe tot parcursul vieții, dar am ales un număr mai mic de bărbați pentru a reduce hărțuirea femeilor din flacoane. Așa cum era de așteptat, chiar și perechile de bărbați și bărbați de succes nu au produs întotdeauna suficienți descendenți pentru un complement complet. Astfel, unele flacoane conțineau mai puțin de 24 de femele, deși niciodată sub 15 femele, iar setul de date nu este pe deplin echilibrat, toate familiile sire având toate cele trei baraje, împărțite în toate cele trei diete și cu două replici pe dietă. Totalurile realizate ale familiilor de jumătate de frate sire și ale familiilor de frați plini de baraj disponibile pentru analiză în fiecare dietă sunt prezentate în Tabelul S2.

Tratamente dietetice. Descendenții fiecărui tată au fost împărțiți în trei diete experimentale: control (C), restricție dietetică (DR) și zahăr ridicat (HS). Aceste diete au fost, de asemenea, utilizate în studiul nostru anterior de cartografiere utilizând DSPR RIL de Stanley și colab. (2017) și compoziția fiecăruia este detaliată în Tabelul S1. Am folosit marca de drojdie SAFPro Relax + YF 73050 care conține de obicei 45-60g de proteine ​​și 30-38g de carbohidrați la 100g de drojdie inactivată (Lesaffre Yeast Corp., Milwaukee, SUA). Pentru a păstra calitatea, dietele au fost păstrate la 4 ° C și utilizate în termen de două săptămâni de la preparare. Pentru a permite măsurarea fenotipului și pentru a se asigura că alimentele nu se degradează, indivizii au fost mutați în flacoane cu alimente proaspete de trei ori pe săptămână. Toate muștele din toate experimentele descrise aici au fost crescute într-o cameră de creștere la 23 ° C, ≥ 50% umiditate relativă și un ciclu 24: 0 lumină: întuneric, care sunt condițiile tipice de întreținere pentru muștele DSPR.

Măsurarea fenotipului

analize statistice

Toate analizele statistice următoare au fost efectuate în R (ver. 3.5; R Core Team 2018), iar toate codurile sunt disponibile online (https://github.com/EGKingLab/h2lifespan).

Estimări de supraviețuire

Am transformat numărul zilnic de persoane decedate și cenzurate în evenimente individuale la o anumită vârstă pentru a efectua analize de supraviețuire. Folosind supraviețuirea pachetului R (ver. 2.38; (Therneau și Grambsch, 2000; Therneau, 2015), am folosit estimatorul Kaplan-Meier (Kaplan și Meier, 1958) pentru a estima supraviețuirea în fiecare dietă: unde timpul este timpul), starea este viu/mort, dieta este tratamentul dietei (C, DR, HS) pentru a vizualiza curbele de supraviețuire în fiecare dietă.

Compararea modelelor de durată de viață, fecunditate timpurie și fecunditate totală între tratamentele dietetice. Modelele 1 și 2 nu includ niciun aspect al pedigree-ului, iar modelele 3-6 folosesc un model ierarhic. Termenii dintre paranteze sunt efecte aleatorii. Toate efectele aleatorii au fost termeni de „interceptare”, permițând interceptări separate pentru fiecare nivel de identificare a sire, ID-ul de baraj cuibărit în ID-ul sire sau ID-ul de sire cuibărit în tratamentul dietei.

Estimări de fertilitate

Am folosit o metodă ridicată pentru a extrage numărul de ouă din imagini prin construirea unui model predictiv optim. Pentru a realiza acest lucru, am profitat de relația simplă dintre numărul de ouă prezente și cantitatea de suprafață albă pe o imagine prag de disc și am folosit un set de imagini numărate manual pentru a optimiza modelul. Am reușit să determinăm numărul optim de imagini numărate manual, să selectăm o valoare prag adecvată și să evaluăm modelul de performanță într-o serie de parametri. Această metodă are o performanță foarte bună, cu o corelație de 0,88 între numărul de ouă prevăzut de model și numărul de ouă numărate manual. O prezentare detaliată a metodei noastre este prezentată în altă parte (Ng’oma et al 2018).

Ne-am concentrat pe două măsurători de fecunditate din măsurătorile noastre săptămânale de fecunditate. Am calculat numărul de ouă pe femelă pentru fiecare dintre măsurile noastre săptămânale împărțind la numărul de femele în viață în fiecare fiolă. Am obținut apoi o estimare a fecundității totale per femeie prin simpla însumare între săptămâni (denumită în continuare fecunditate totală). Observăm că aceasta nu este strict o măsură a fecundității pe viață, deoarece am măsurat fecunditatea doar o dată pe săptămână, deși ne-am aștepta ca această estimare să fie foarte corelată cu fecunditatea pe viață. În al doilea rând, am considerat un instantaneu al fecundității timpurii în viață, alegând punctul de timp cel mai apropiat de 5 zile după ecluziune (denumit în continuare fecunditate timpurie). Vârsta reală a femelelor variază ușor, deoarece flacoanele au fost instalate pe parcursul mai multor zile, dar măsurătorile noastre de fecunditate au avut loc întotdeauna într-o perioadă de 24 de ore începând de luni.

Am testat efectele sire, baraj imbricat în sire și tratament folosind un set de șase modele liniare ierarhice imbricate (mixte) (Gelman și Hill, 2007), care au testat diferit efectele tratamentului dietei, sire și baraj, identice cu modelele utilizate pentru a testa estimările supraviețuirii, dar fără efectul flaconului dat, măsurătorile noastre pentru fecunditate sunt medii pe flacon (Tabelul 1). Eșantionarea a fost făcută pe valori centrate zero pentru viața timpurie și fecunditatea totală utilizând hamiltonianul Monte Carlo folosind limbajul de modelare statistică stan (Carpenter și colab., 2017), prin interfața rstanarm (ver. 2.13.1; Stan Development Team, 2016 Am folosit priori ușor de regularizare: Normal (0, 10) pentru interceptări, Normal (0, 10) pentru parametrii tratamentului dietei, și Cauchy (0, 1) pentru varianțe Priorii pentru matricile de covarianță au fost setați la 1 pentru regularizare, concentrare, formă și scară (de exemplu, decov (1, 1, 1, 1)). Modelele au fost eșantionate pentru 20.000 de iterații, cu 10.000 aruncate pentru burnin. Eșantionarea adecvată a fost evaluată de, iar modelele au fost comparate folosind loo-ul exclusiv) validarea încrucișată și ponderile modelului loo așa cum este descris mai sus.

Heritabilitatea în dietele unice

Rezultate

Răspuns fenotipic la tratament dietetic Durata de viață

Am folosit un design familial divizat, împărțind descendenții din familii în trei diete diferite. Comparativ cu dieta de control, supraviețuirea mediană a fost cu 24% mai mică la zahărul ridicat (HS: 48 zile vs. C: 63 zile) și cu 8% mai mare la dieta DR (68 zile) (Fig. 2b). Traiectoriile duratei de viață au început să divergă devreme, de la aproximativ 25 de zile după ovipoziție și au rămas divergente până la supraviețuirea sub 10% (Fig. 2b, Tabelul S3). Răspunsurile individuale ale familiei sire la dietă sunt prezentate în Fig. S1.

Răspuns fenotipic la tratamentul dietei. Diferitele culori reprezintă tratamente dietetice diferite (gri = C, portocaliu = DR, albastru = HS). A. Fecunditatea pe femeie eșantionată pe o perioadă de 24 de ore o dată pe săptămână pe durata vieții. O potrivire lină (loess) este prezentată pentru fiecare tratament. Liniile individuale reprezintă fiecare fiolă replicată. b. Probabilitatea de supraviețuire față de vârstă în fiecare dintre cele trei tratamente dietetice. Supraviețuirea mediană (50% probabilitate de supraviețuire) este prezentată cu linia punctată pentru fiecare dietă. Evenimentele cenzurate sunt marcate cu un semn + pe fiecare curbă de supraviețuire. c. Relația dintre fecunditatea timpurie a vieții (perioada de eșantionare de 24 de ore cea mai apropiată de 5 zile după ecluzie) și durata medie de viață pentru fiecare fiolă. Valorile medii pentru ambele în cadrul fiecărui tratament sunt prezentate de punctul mare subliniat în negru. Barele de eroare reprezintă media +/- 1 eroare standard. Rețineți că toate barele de eroare se încadrează în dimensiunea punctului.

Am comparat șase modele cuibărite de supraviețuire, încorporând tratamentul dietetic și diferite aspecte ale relației și am comparat aceste modele folosind ponderarea modelului de tip leave-one-out (Tabelul 1). Modelul, incluzând tatăl, barajul cuibărit în tatăl, flaconul cuibărit în barajul, dieta și interacțiunea tatălui prin dietă are suportul covârșitor al modelului (> 95% din greutatea modelului), indicând un efect semnificativ al dietei, prezența unei varianțe genetice semnificative pentru supraviețuirea în cadrul tratamentelor dietetice și variații genetice semnificative pentru răspunsul la dietă. Mai exact, rezultatele acestui model favorizat arată că, comparativ cu grupul de dietă C, indivizii din grupul DR aveau o probabilitate credibilă mai mică de a muri (interval credibil de 99% din diferența dintre DR și C = 0,4 - 0,12) și indivizii din Grupul de tratament cu HS a fost probabil mai probabil să moară (99% interval credibil al diferenței dintre HS și C = -0,21 - -0,13).

Fecunditate

Fecunditatea a fost estimată o dată pe săptămână în aceleași seturi de tratament din care a fost înregistrată durata de viață pentru a compara cele două fenotipuri din același set de muște. Așa cum era de așteptat, în toate tratamentele, fecunditatea a scăzut odată cu vârsta (Fig. 2a). Am folosit o abordare de comparație a modelului bayesian pentru a analiza efectele dietei și ale familiei asupra fecundității totale și a fecundității timpurii (Tabelul 1). Această analiză a relevat un efect puternic al dietei atât pentru fecunditatea totală, cât și pentru fecunditatea timpurie, deoarece modelele care includ dieta au fost puternic preferate față de un model fără dietă. Pentru ambele măsuri de fecunditate, cele mai mari valori au fost în dieta C și cele mai scăzute în dieta HS (Fig. 2a, c). A existat un efect credibil al familiei pentru ambele măsuri de fecunditate, indicând variații genetice semnificative pentru fecunditate. Pentru fecunditatea timpurie, modelul care include doar barajul cuibărit în sire a fost puternic favorizat. Pentru fecunditatea totală, modelul care a inclus sire, baraj cuibărit în sire și interacțiunea dintre sire și dietă a fost favorizat față de celelalte modele, indicând variația genetică pentru răspunsul la dietă în plus față de variația genetică pentru fecunditate.

Estimări ale parametrilor genetici cantitativi

Avem o dimensiune ridicată a eșantionului pentru durata de viață, cu date pentru până la 48 de persoane, distribuite în două fiole pentru fiecare familie de baraje din fiecare dietă. În timp ce aceiași indivizi au contribuit la măsurările noastre de fecunditate săptămânală, avem o singură măsurare pentru fiecare fiolă de femele la un moment dat și nu avem măsurători pentru fiecare individ, deoarece măsurarea fecundității pentru fiecare femeie nu a fost fezabilă pentru acest studiu. Astfel, pentru estimarea parametrilor genetici cantitativi, replicarea noastră pentru fecunditate este redusă (2 pe familie pe dietă). Rezultatele modelelor de mai sus reflectă incertitudinea așteptată din această replicare scăzută cu distribuții posterioare largi. Astfel, în timp ce modelele pe care le potrivim mai sus demonstrează prezența unei variații genetice semnificative, estimările noastre ale valorilor de ereditate au incertitudine ridicată și intervale largi credibile. Prin urmare, ne concentrăm pe discutarea rezultatelor noastre pentru durata de viață de mai jos, iar rezultatele pentru fecunditate pot fi găsite în Fig. S2.

Heritabilitatea duratei de viață în cadrul dietelor

Am estimat eritabilitatea fenotipurilor noastre separat în fiecare tratament dietetic folosind o abordare bayesiană (vezi Metode). Estimările noastre de ereditate pentru durata de viață sunt moderat de ridicate, variind de la 0,31 la 0,47 (Figura 3a). Heritabilitatea (h 2) și 95% HPDI (cel mai mare interval de densitate posterioară) pentru fiecare tratament au fost: C h 2 0,47 (0,34 - 0,61), HS h 2 0,37 (0,25 - 0,50), DR: h 2 0,31 (0,21 - 0,43) . 95% HPDI ale diferențelor perechi ale estimărilor posterioare ale eredității nu au diferit credibil de la 0: C-DR = - 0,02 - 0,34, C-HS = -0,09 - 0,29 și HS-DR = -0,11 - 0,23.

A. Graficele de densitate ale probabilităților posterioare estimate pentru ereditatea duratei de viață în cadrul fiecărei diete. b. Graficele de densitate ale probabilităților posterioare estimate pentru corelația genetică între durata de viață în perechi de diete. c. Grafic de interacțiune sire după mediu pentru durata de viață mediană care arată durata de viață mediană pentru fiecare familie de sire din fiecare dintre cele trei diete. Fiecare linie reprezintă o familie de sire. d. Graficul de interacțiune sire după mediu pentru numărul total de ouă pe femelă (însumat pe măsuri săptămânale) care arată durata medie de viață pentru fiecare familie de sire în fiecare dintre cele trei diete. Fiecare linie reprezintă o familie de sire.

Corelarea duratei de viață între tratamentele dietetice

Discuţie

În acest studiu, am utilizat o populație multiparentă mixtă de D. melanogaster pentru a caracteriza genetica cantitativă a componentelor de fitness în diferite condiții nutriționale. Studiul nostru este unul dintre puținele studii care estimează atât durata de viață, cât și fecunditatea vieții pe mai multe diete din aceleași familii, oferind o imagine cuprinzătoare a interacțiunii dintre baza genetică a trăsăturilor importante ale istoriei vieții și mediul nutrițional. Suntem capabili să arătăm, nu numai că aceste trăsături adăpostesc variații genetice substanțiale atât în ​​cadrul dietelor, cât și în răspunsul la dietă, dar oferim, de asemenea, estimări concrete atât pentru ereditatea sensului îngust al duratei de viață în mai multe diete, cât și a corelației genetice a duratei de viață între diete. Aceste rezultate au implicații importante pentru înțelegerea noastră a evoluției acestor trăsături în populațiile sălbatice și pentru strategiile de descoperire a bazei genetice a acestor trăsături, pe care le discutăm mai jos.

Potențial evolutiv al coordonării dintre componentele nutriționale și de fitness

Aceste tipuri de modele fenotipice în diferite condiții alimentare au fost interpretate în moduri diferite. Observarea pe scară largă a extinderii duratei de viață observată ca răspuns la restricțiile alimentare în multe taxe a dus la ipoteze concurente pentru acest model. Se susține adesea că acest model este rezultatul selecției naturale care acționează în medii cu resurse fluctuante unde ar trebui să fie adaptiv pentru a crește alocarea resurselor nutritive către soma atunci când nutrienții sunt limitativi, totuși este, de asemenea, posibil, este rezultatul unei constrângere fiziologică (Holliday, 1989; Kirkwood și Shanley 2000; Kirkwood și Shanley, 2005).

În plus, studiile care utilizează diete bogate în zahăr și bogate în grăsimi vizualizează adesea rezultatele acestor studii în contextul populațiilor umane în care se presupune consecințele negative asupra sănătății unei diete occidentalizate rezultate dintr-o nepotrivire între dieta respectivă și dieta adaptată oamenilor în trecut peste majoritatea istoriei lor evolutive (Neel, 1962; Wells, 2009), deși această ipoteză a fost contestată și (Speakman, 2008). În ultimul timp, o serie de studii au contestat cadrul de alocare a resurselor pentru a explica compromisurile istoriei vieții (vezi Barnes și colab., 2006; Flatt și colab., 2008; Adler și colab., 2013). Aceste studii (și altele) sugerează că decuplarea duratei de viață de fecunditatea care se observă uneori se referă mai degrabă la semnalizarea hormonală decât la alocarea literală a resurselor. Cu toate acestea, lucrările lui Zhao și Zera (2006), Zera și Zhao (2006) și Zera (2005) demonstrează baza biochimică a compromisurilor istoriei vieții (revizuite în Ng’oma și colab. 2017). În general, evaluarea potențialului ca efectele fenotipice ale diferitelor diete să fie modele adaptative sau să fie răspunsuri fiziologice foarte constrânse necesită o înțelegere a variației genetice de bază pentru răspunsul la dietă, pentru a înțelege dacă acest răspuns are potențialul de a evolua.

Perspectivele abordărilor populației multiparente

Unul dintre cele mai fundamentale obiective în biologie este înțelegerea bazei genetice a fenotipurilor complexe. Acest obiectiv s-a dovedit a fi destul de provocator. Pentru majoritatea trăsăturilor, dintre care unele au făcut obiectul studiului de mai mulți ani, variantele genetice cauzale care au fost descoperite explică doar un procent mic de heritabilitate a trăsăturilor (pentru recenzii vezi McCarthy și colab., 2008; Manolio și colab., 2009; Rockman, 2012; Visscher și colab., 2012). Pentru trăsăturile care sunt de așteptat să fie extrem de poligenice, cum ar fi durata de viață și fecunditatea, estimarea parametrilor genetici cantitativi, așa cum am făcut în acest studiu, poate fi la fel de informativă despre baza genetică a unei trăsături și potențialul său evolutiv ca și studiile care vizează descoperirea unor specii genetice specifice. variante.

Conflict de interese

Autorii nu declară niciun conflict de interese.

Disponibilitatea datelor

Datele brute, inclusiv durata de viață, fecunditatea și fișierele de imagine, pot fi preluate de la Zenodo la http://doi.org/10.5281/zenodo.1285237. Scripturile pentru reproducerea tuturor analizelor sunt disponibile pe GitHub: https://github.com/EGKingLab/h2lifespan. Informații suplimentare sunt disponibile la www.nature.com/hdy/

Mulțumiri

Am primit sugestii utile de la Larry Cabral cu privire la modul de stabilire a protocolului nostru de fecunditate. Am purtat discuții perspicace cu Ian Dworkin cu privire la încadrarea modelului animal în cadrul bayesian. Stuart Macdonald a furnizat DSPR RIL-urile utilizate pentru a începe colonia noastră experimentală. Elizabeth Lopresti, Michael Reed, Osvaldo Enriquez, Anna Perinchery și Kyla Winford au ajutat la creșterea muștelor, la amenajările experimentale, la colectarea și introducerea datelor. Această lucrare a fost susținută de grantul NIH R01 GM117135 acordat Elizabeth G. King, Universitatea din Missouri și un grant al Consiliului de cercetare al Universității din Missouri.