Еволюційний потенціал дієтозалежного впливу на тривалість життя та плодючість у багатоповерховій популяції Drosophila melanogaster

Анотація

Вступ

Дієта організму безпосередньо впливає майже на всі фенотипи, визначаючи кількість поживних речовин та енергії, доступних для побудови структур та виконання функцій. На додаток до цього неминучого прямого ефекту, організми можуть також змінити спосіб розподілу ресурсів на різні риси при різному харчуванні. В середовищі, де доступність ресурсів змінюється залежно від простору та/або часу, а оптимальний розподіл ресурсів змінюється залежно від дієти, ми очікуємо побачити еволюцію таких фенотипово пластичних стратегій розподілу ресурсів.

Методи

Експериментальне встановлення

Експериментальний дизайн. Набір з 835 DSPR RIL був схрещений протягом 5 поколінь, щоб створити безпородну синтетичну популяцію. З цієї популяції 28 випадково вибраних синів були спарені на 3 дамби (фактична N = 77 ♀). Отримане потомство від кожної дамби було розділене на кожну з дієтичних процедур C, DR та HS із двома повторними флаконами в кожній дієті.

З кожної з 77 дамб, у більшості випадків, ми встановлювали дві повторювані флакони з 24 жіночими та 6 чоловічими нащадками у кожній з трьох дієтичних процедур (описаних нижче). Ми включили чоловіків, щоб забезпечити можливості спаровування самок протягом усього життя, але вибрали меншу кількість чоловіків, щоб зменшити переслідування самок у флаконах. Як і слід було очікувати, навіть успішні пари сирів і дам не завжди давали достатньо потомства для повноцінного доповнення. Таким чином, деякі флакони містили менше 24 самок, хоча ніколи не менше 15 самок, і набір даних не є повністю збалансованим з усіма сім'ями батьків, що мають усі три дамби, розділені на всі три дієти, і з двома повторностями на дієту. Реалізовані підсумки сімейних напівбратів та сімей, які є повними братами, доступних для аналізу в кожному раціоні, представлені в таблиці S2.

Дієтичні процедури. Потомство кожного сина було розділено на три експериментальні дієти: контроль (C), обмеження в харчуванні (DR) та високий рівень цукру (HS). Ці дієти також використовувались у нашому попередньому картографічному дослідженні, використовуючи DSPR RILs Стенлі та співавт. (2017), а склад кожного з них детально описаний у таблиці S1. Ми використовували дріжджі марки SAFPro Relax + YF 73050, які зазвичай містять 45-60 г білка і 30-38 г вуглеводів на 100 г інактивованих дріжджів (Lesaffre Yeast Corp., Мілуокі, США). Для збереження якості дієти зберігали при 4 ° C і використовували протягом двох тижнів після приготування. Щоб дозволити вимірювання фенотипу та переконатися, що їжа не погіршується, людей переселяли у флакони зі свіжою їжею тричі на тиждень. Усі мухи у всіх описаних тут експериментах вирощувались у камері росту при 23 ° C, ≥ 50% відносної вологості та циклі 24: 0 світло: темно, що є типовими умовами обслуговування для мух DSPR.

Вимірювання фенотипу

Статистичний аналіз

Усі наступні статистичні аналізи були проведені в R (версія 3.5; R Core Team 2018), і весь код доступний в Інтернеті (https://github.com/EGKingLab/h2lifespan).

Оцінки виживання

Ми перетворили щоденний підрахунок загиблих та цензурованих осіб на окремі події в певному віці для проведення аналізу виживання. Використовуючи виживання пакета R (версія 2.38; (Therneau and Grambsch, 2000; Therneau, 2015), ми використовували оцінювач Каплана-Мейєра (Kaplan and Meier, 1958), щоб оцінити виживання у кожній дієті: де час - час (дні)), статус живий/мертвий, дієта - це дієтичне лікування (C, DR, HS) з метою візуалізації кривих виживання у кожній дієті.

Порівняння моделей тривалості життя, ранньої плодючості та загальної плодючості між дієтичними процедурами. Моделі 1 і 2 не включають жодних аспектів родоводу, а моделі 3-6 використовують ієрархічну модель. Терміни в дужках - це випадкові наслідки. Усі випадкові ефекти були термінами «перехоплення», що дозволяло проводити окремі перехоплення для кожного рівня ідентифікатора сида, ідентифікатора дамби, вкладеного в ідентифікатора сира, або ідентифікатора сира, вкладеного в дієтичне лікування.

Оцінки плодючості

Ми використовували метод високої прохідності для вилучення кількості яєць із зображень шляхом побудови оптимальної прогнозної моделі. Для цього ми скористались простим співвідношенням між кількістю яєць та кількістю білої області на пороговому зображенні диска та використали набір зображень, підрахованих вручну, для оптимізації моделі. Нам вдалося визначити оптимальну кількість підрахованих вручну зображень, вибрати відповідне порогове значення та оцінити ефективність моделі за різними параметрами. Цей метод працює дуже добре, з кореляцією 0,88 між прогнозованою кількістю яєць у моделі та підрахунком яєць у руках. Детальний опис нашого методу представлений в іншому місці (Ng’oma et al 2018).

Ми зосередились на двох вимірах плодючості з наших щотижневих вимірів плодючості. Ми розрахували кількість яєць на самку для кожного з наших щотижневих вимірювань, поділивши на кількість живих самок у кожному флаконі. Потім ми отримали оцінку загальної плодючості на самку шляхом простого підсумовування за тижнями (далі - загальна плодючість). Ми зазначаємо, що це не є суто мірою життєвої плодючості, оскільки ми вимірювали плодючість лише раз на тиждень, хоча ми очікували б, що ця оцінка буде сильно корелювати з життєвою плодючістю. По-друге, ми розглянули знімок ранньої плодючості, вибравши часову точку, найближчу до 5 днів після еклозії (далі - рання плодючість). Фактичний вік самок дещо коливається, оскільки флакони встановлювали протягом декількох днів, але наші вимірювання плодючості завжди проводилися протягом 24 годин, починаючи з понеділка.

Ми тестували на наслідки сира, запруди, вкладеної в сира, та лікування, використовуючи набір із шести вкладених ієрархічних (змішаних) лінійних моделей (Gelman and Hill, 2007), які по-різному тестували на ефекти дієтичного лікування, сира та дамби, ідентичні моделі, що використовуються для перевірки оцінок виживання, але без ефекту флакона, враховуючи наші вимірювання плодючості, є середніми значеннями для флакона (Таблиця 1). Вибірка проводилася на нульово-центрованих значеннях для раннього віку та загальної плодючості за допомогою гамільтонівського Монте-Карло з використанням мови статистичного моделювання stan (Carpenter et al., 2017) через інтерфейс rstanarm (вер. 2.13.1; (Stan Development Team, 2016 Ми використовували м'яко регуляризуючі пріори: Нормальний (0, 10) для перехоплення, Нормальний (0, 10) для параметрів лікування дієтою та Коші (0, 1) для дисперсій. Пріори для матриць коваріації були встановлені на 1 для регуляризації, концентрації, форма та масштаб (тобто деков (1, 1, 1, 1)). Зразки моделей відбирали для 20 000 ітерацій, 10 000 відкидали для спалення. Адекватну вибірку оцінювали, а моделі порівнювали за допомогою залишків ( loo) перехресна перевірка та ваги моделі loo, як описано вище.

Спадковість при одноразових дієтах

Результати

Фенотипова реакція на дієтичне лікування Тривалість життя

Ми використовували роздільний сімейний дизайн, розділяючи нащадків з сімей на три різні дієти. Щодо контрольної дієти, медіана виживання була на 24% нижчою при високому вмісті цукру (ГС: 48 днів проти С: 63 дні) та на 8% вище при дієті з АД (68 днів) (рис. 2б). Траєкторії тривалості життя почали розходитися рано, приблизно через 25 днів після яйцекладки, і залишалися розбіжними, поки не вижило менше 10% (рис. 2b, таблиця S3). Індивідуальні реакції сім'ї сирів на дієту представлені на рис. S1.

Фенотипова реакція на дієтичне лікування. Різні кольори представляють різні дієтичні процедури (сірий = C, оранжевий = DR, синій = HS). a. Плодовитість на жінку, відібрану протягом 24 годин, один раз на тиждень протягом життя. Для кожної обробки показано плавне (лесове) прилягання. Окремі лінії представляють кожен повторюваний флакон. b. Імовірність виживання в залежності від віку в кожному з трьох дієтичних методів лікування. Медіана виживання (50% ймовірності виживання) відображається пунктиром для кожної дієти. Цензуровані події позначені знаком + на кожній кривій виживання. c. Взаємозв'язок між плодючістю на ранніх стадіях життя (24-годинний пробний період, найближчий до 5 днів після екклозії) та середньою тривалістю життя кожного флакона. Середні значення для обох методів лікування показані великою крапкою, позначеною чорним кольором. Смужки помилок є середньою стандартною помилкою +/- 1. Зверніть увагу, що всі панелі помилок відповідають розміру точки.

Ми порівняли шість вкладених моделей виживання, включаючи дієтичне лікування та різні аспекти спорідненості, і порівняли ці моделі, використовуючи одноразове зважування моделі (Таблиця 1). Модель, що включає сира, гніздо, вкладене у сира, флакон, вкладений у дамбу, дієту та сира за допомогою дієти, має переважну підтримку моделі (> 95% від ваги моделі), що вказує на значний вплив дієти, наявність значної генетичної дисперсії для виживання в рамках дієтичного лікування та значних генетичних змін для реакції на дієту. Зокрема, результати цієї улюбленої моделі показують, що порівняно з групою дієти С, люди з групи ДР мали вірогідно менше шансів померти (99% вірогідний інтервал різниці між ДР та С = 0,4 - 0,12) та особи в Групи, які отримували лікування ГС, були вірогіднішими із вірогідністю померти (99% вірогідний інтервал різниці між ГС та С = -0,21 - -0,13).

Плодовитість

Плодючість оцінювали один раз на тиждень в тих самих обробках, з яких реєстрували тривалість життя, щоб порівняти два фенотипи в одному наборі мух. Як і очікувалось, у всіх лікуваннях плодючість зменшувалась із віком (рис. 2а). Ми використали підхід порівняння моделі Байєса для аналізу впливу дієти та сім’ї на загальну плодючість та ранню плодючість (табл. 1). Цей аналіз виявив сильний ефект дієти як для загальної плодючості, так і для ранньої плодючості, оскільки моделі, що включають дієту, були набагато кращими, ніж моделі без дієти. Для обох показників плодючості найвищі значення були у дієті С, а найнижчі - у дієті ГС (рис. 2а, в). Існував вірогідний ефект родини для обох заходів щодо плодючості, що вказує на значні генетичні зміни щодо плодючості. Для ранньої плодючості модель, що включала лише гніздо, вкладену всередину сира, була віддана перевагу. Що стосується загальної плодючості, модель, яка включала сина, запруду, вкладену в сира, та взаємодію між сиром та дієтою була віддана перевагу іншим моделям, що вказує на генетичні варіації реакції на дієту на додаток до генетичних варіацій плодючості.

Оцінки кількісних генетичних параметрів

Ми маємо високий обсяг вибірки для тривалості життя з даними для 48 особин, розподілених по двох флаконах для кожної родини дамб у кожній дієті. Хоча ці самі особи сприяли нашим вимірюванням тижневої плодючості, ми маємо єдине вимірювання для кожного флакона самок у будь-який момент часу і не проводимо вимірювань для кожної особини, оскільки вимірювання плодючості для кожної окремої жінки було неможливим для цього дослідження. Таким чином, для оцінки кількісних генетичних параметрів наша реплікація на плодючість низька (2 на сім’ю на дієту). Результати вищевказаних моделей відображають очікувану невизначеність від цієї низької реплікації при широких задніх розподілах. Таким чином, хоча моделі, які ми підходимо вище, демонструють наявність значних генетичних варіацій, наші оцінки значень спадковості мають високу невизначеність та широкі достовірні інтервали. Тому ми зосереджуємося на обговоренні наших результатів для тривалості життя нижче, а результати щодо плодючості можна знайти на рис. S2.

Спадковість тривалості життя в межах дієт

Ми оцінювали спадковість наших фенотипів окремо в кожному дієтичному лікуванні, використовуючи байєсівський підхід (див. Методи). Наші оцінки спадковості для тривалості життя є помірно високими, коливаючись від 0,31 до 0,47 (Малюнок 3а). Спадковість (h 2) та 95% HPDI (найвищий інтервал задньої щільності) для кожного лікування були: 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 парних різниць задніх оцінок спадковості достовірно не відрізнялися від 0: C-DR = - 0,02 - 0,34, C-HS = −0,09 - 0,29 та HS-DR = −0,11 - 0,23.

a. Графіки щільності оцінених задніх ймовірностей спадковості тривалості життя в межах кожної дієти. b. Графіки щільності оцінених задніх ймовірностей генетичної кореляції між тривалістю життя в парах дієт. c. Графік взаємодії від середовища до середовища для середньої тривалості життя, що показує середню тривалість життя для кожної сім'ї сидів у кожній з трьох дієт. Кожен рядок представляє одну родину сирів. d. Графік взаємодії навколишнього середовища для загальної кількості яєць на самку (підсумований за тижневими показниками), що показує медіану тривалості життя кожної сім'ї сидів у кожній з трьох дієт. Кожен рядок представляє одну родину сирів.

Співвідношення тривалості життя в дієтичних процедурах

Обговорення

У цьому дослідженні ми використовували змішану багатопрозору популяцію D. melanogaster для характеристики кількісної генетики придатних компонентів у різних харчових умовах. Наше дослідження - одне з небагатьох досліджень, яке оцінює тривалість життя та життєздатність протягом декількох дієт в одних і тих самих сім'ях, забезпечуючи вичерпну картину взаємодії між генетичною основою важливих рис життєвої історії та харчовим середовищем. Ми можемо показати не тільки те, що ці ознаки містять суттєві генетичні розбіжності як в межах дієт, так і у відповідь на дієту, але ми також надаємо конкретні оцінки як успадкованості спадковості тривалості життя при багатьох дієтах, так і генетичної кореляції тривалості життя дієти. Ці результати мають важливе значення для нашого розуміння еволюції цих ознак у диких популяціях та для стратегій виявлення генетичної основи цих ознак, які ми обговорюємо нижче.

Еволюційний потенціал координації між компонентами харчування та фітнесу

Ці типи фенотипових схем у різних дієтичних умовах трактуються по-різному. Широке спостереження за продовженням життя, яке спостерігається у відповідь на обмеження в харчуванні у багатьох таксонах, призвело до конкуруючих гіпотез щодо цієї моделі. Часто стверджують, що така закономірність є результатом природного відбору, що діє в середовищах з коливальними ресурсами, де він повинен бути адаптивним для збільшення розподілу поживних ресурсів для соми, коли поживні речовини обмежують, однак також можливо, що це результат неминучого фізіологічне обмеження (Holliday, 1989; Kirkwood and Shanley 2000; Kirkwood and Shanley, 2005).

Крім того, дослідження, що використовують дієти з високим вмістом цукру та жиру, часто розглядають результати цих досліджень в контексті людської популяції, де передбачається, що негативні наслідки вестернізованої дієти для здоров'я є наслідком невідповідності цієї дієти та дієти, яку люди адаптували до більшість їхньої еволюційної історії (Neel, 1962; Wells, 2009), хоча ця гіпотеза також була оскаржена (Speakman, 2008). Останнім часом у ряді досліджень було поставлено під сумнів рамки розподілу ресурсів для пояснення компромісів в історії життя (див. Barnes et al, 2006; Flatt et al, 2008; Adler et al, 2013). Ці дослідження (та інші) припускають, що відокремлення тривалості життя від плодючості, яке іноді спостерігається, стосується гормонального сигналізації, а не буквального розподілу ресурсів. Однак роботи Zhao and Zera (2006), Zera and Zhao (2006) та Zera (2005) демонструють біохімічну основу компромісів в історії життя (оглянуто в Ng’oma et al 2017). Взагалі, оцінка потенціалу фенотипових ефектів різних дієт як адаптивних моделей або як сильно обмежених фізіологічних реакцій вимагає розуміння основних генетичних варіацій реакції на дієту, щоб зрозуміти, чи може ця реакція розвиватися.

Перспективи багатозначних підходів до населення

Однією з найбільш фундаментальних цілей біології є розуміння генетичних основ складних фенотипів. Ця мета виявилася досить складною. Для більшості ознак, деякі з яких були предметом дослідження протягом багатьох років, виявлені причинно-генетичні варіанти пояснюють лише невеликий відсоток спадковості ознак (огляди див. McCarthy et al., 2008; Manolio et al., 2009; Rockman, 2012; Visscher et al., 2012). Щодо ознак, які, як очікується, є високополігенними, таких як тривалість життя та плодючість, оцінка кількісних генетичних параметрів, як ми це робили в цьому дослідженні, може бути настільки інформативною щодо генетичної основи ознаки та її еволюційного потенціалу, як дослідження, спрямовані на виявлення конкретних генетичних варіанти.

Конфлікт інтересів

Автори не заявляють конфлікту інтересів.

Наявність даних

Сирі дані, включаючи тривалість життя, плодючість та файли зображень, можна отримати з Zenodo за адресою http://doi.org/10.5281/zenodo.1285237. Сценарії для відтворення всіх аналізів доступні на GitHub: https://github.com/EGKingLab/h2lifespan. Додаткова інформація доступна на веб-сайті www.nature.com/hdy/

Подяка

Ми отримали корисні поради від Ларрі Кабрала щодо встановлення нашого протоколу плодючості. Ми проникли глибокими дискусіями з Йеном Дворкіном щодо відповідності моделі тварин у байєсівських рамках. Стюарт Макдональд надав DSPR RIL, які використовувались для започаткування нашої експериментальної колонії. Елізабет Лопресті, Майкл Рід, Освальдо Енрікес, Анна Перінчірі та Кайла Вінфорд допомагали у вирощуванні мух, експериментальних установках, зборі та введенні даних. Ця робота була підтримана грантом NIH R01 GM117135 Елізабет Г. Кінг, Університет Міссурі та Грант Університету Міссурі.