Génétique adaptative des pathogènes Sélection et neutralité Episodes sélectifs & signatures à court terme Comparaison au(x) ‘standard(s)’ du polymorphisme neutre Un exemple: chimiorésistances chez Plasmodium falciparum Jeux de séquences codantes & signatures à long terme Effets des mutations: retour sur le code génétique Le standard neutre trouvé au sein de la séquence Nouvelles façons de s’interroger sur la sélection BIMP- 2007

Qu’est-ce que la sélection naturelle? Relative à un environnement et aux phénotypes en présence Relative à un locus dont elle affecte le polymorphisme différemment qu’observé aux ‘locus (non-voisins) de polymorphisme neutre’ Génotypes => Phénotypes différant par leur nombre moyen de descendants w AA aa Aa AA w Aa aa BIMP- 2007

Chromosomes homologues Différentes formes de sélection Chromosomes homologues (haplotype) mutations neutres mutations sélectionnées BIMP- 2007

 w > w  w < w Sélection positive Sélection purifiante Aa  w > aa w AA Sélection positive Sélection purifiante Aa  w < aa w AA Auto-stop=> diversité & déséquilibre de liaison

> max( , ) w  w > w  w < w Sélection positive Sélection purifiante Sélection balancée > max( , ) Aa w AA aa Aa  w > aa w AA Aa  w < aa w AA ou Confrontation entre marqueurs (Diversité, LD, F-stats)

peu d’allèles fréquents Neutralité Sélection positive Sélection balancée Un allèle trop fréquent qques allèles à mêmes frqces allèles occurrence peu d’allèles fréquents Test d’Ewens-Watterson Tests de Tajima et de Fu & Li

N individus diploïdes & µ: taux d’apparition probabilité de fixation Fréquence 1 temps N individus diploïdes & µ: taux d’apparition probabilité de fixation Taux de fixation neutre: = 2N. µ = 1/ 2N 2N. µ . 1/ 2N = µ (Stabilité démographique) Quantité attendue de polymorphisme neutre à toute date t: q = 4.N.µ

Test de neutralité de Tajima quantifier l’attendu neutre de polymorphisme q de deux manières q utilise le nombre S de sites polymorphes dans l’échantillon S q utilise le nombre moyen p de mutations entre deux haplotypes p D < 0 sélection positive (ou goulot d’étranglement) D = q - q p S q - q Var( ) ½ D > 0 sélection balancée (ou expansion)

Identifier les bases moléculaires d’une adaptation: comparaison au(x) ‘standard(s) neutres ’ Entre marqueurs [de polymorphisme statistiquement] indépendants (F-stat’s, He, p, D de Tajima, F de Fu & li …)

Identifier les bases moléculaires d’une adaptation: comparaison au(x) ‘standard(s) neutres ’ Affinement autour du marqueur soupçonné Position sur la séquence Statistique Sélection positive D de Tajima Diversité Déséq. Liaison Patrons de fréquence Le long de l’haplotype

Ex: chimiorésistances chez Plasmodium falciparum Sélection, adaptation et pathogènes Ex: chimiorésistances chez Plasmodium falciparum BIMP- 2007

Résistance à la chloroquine chez P. falciparum Sensibles R Am.Sud R Afriq+Asie Wootton et al. 2002

Résistance à la chloroquine chez P. falciparum 1970-75 1978 1977 différenciation locus-dépendant Sensibles R Am.Sud R Afriq+Asie Wootton et al. 2002

Séquences codantes & signatures à long terme de la sélection 4 = 64 codons pour 21 informations différentes 3

UAA UGA UAG STOP

peut en plus donner prise à la sélection polymorphisme neutre Même gène i.e. mêmes impacts de mutation, dérive, migration et reproduction Standard neutre phénotype différent peut en plus donner prise à la sélection polymorphisme neutre Mutation synonyme: ne change rien à la protéine Mutation non-synonyme: change la protéine

dN/dS >1 sélection positive Fréquence temps 1 synonymes fixées Taux de substitution synonyme dS: synonymes polymorphes Test de sélection: dN / dS dN/dS =1 neutralité Taux de substitution non-synonyme dN 1 dN/dS >1 sélection positive dN/dS <1 sélection purifiante

Patron de mutations (ML) Phylogénie Séquence (codante) Patron de mutations (ML) A T C G A T C G Codon(y) Codon(x) Comparaison de modèles de sélection des codons (Maximum de vraisemblance ‘ML’) Identification codons sous sélection positive (Statistiques Bayesiennes)

c (1ddl) w = Différence de ln(vraisemblance) M 0 < w < 1 w dN dS c (1ddl) 2 Différence de ln(vraisemblance) Modèles Nb paramètres M 0 < w < 1 w 0 < w < 1 w = 1 1 w & p M 1a 0 < w < 1 w = 1 1 w , w , p & p 2 M 2a w >1 1 pi M 7 8 w >1 + w < 1 & p i w < 1, w , p & p

Pathogènes & interactions hôtes-pathogènes Génome du pathogène Dérive immunitaire ? diversifiante ? Adaptation ? Virulence?

Virus HIV différents de patients différents Sélection positive 1 w = dN dS Sélection purifiante contraintes Choisy et al. 2004

Virus HIV différents de patients différents Sites de glycolisation Sélection positive 1 w = dN dS Sélection purifiante contraintes Choisy et al. 2004

Adaptation à (très) long terme: se ‘masquer’ efficacement Glycosylation site Carbohydrate gp120 HIV-1 CD4 Choisy et al. 2004 Aux seins de patients humains : ce n’est ni dN/dS ni dN mais dS qui explique la virulence ! Lemey et al. 2007

Evolution du parasitisme chez Streptococcus Nouveau-né: septicémies, méningites, pneumonies… Homme adulte: Infections urinaires, dermatoses… pharyngites, dermatoses, pneumonies choc toxiques… Pneumonies, méningites, Septicémies, infections oculaires N=2 N=1 N=5 Flore humaine ‘normale’ Anismova et al. 2007

Très fort avantage P << 5% ‘gene-clusters’ => 136 avec sélection positive 1736 Très fort avantage P << 5% de M1a sur M2a (ou M8 sur M7) N= 38 Avantage P = 5% de M1a sur M2a (ou M8 sur M7) N = 96 0 % parmi les gènes ‘pathogènes-spécifiques’!

29 % de cas de sélection positive chez pathogènes = cas connus d’expression tissu-spécifique S. pyrogenes Sang Cellule épithéliale Fluide cerebrospinale