Micro e macroevolução do fenótipo do veneno da anêmona-do-mar

Nature Communications volume 14, Número do artigo: 249 (2023) Citar este artigo

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O veneno é uma característica complexa com substancial variabilidade inter e intraespecífica resultante de fortes pressões seletivas atuando na expressão de muitas proteínas tóxicas. No entanto, a compreensão dos processos subjacentes à dinâmica de expressão da toxina que determinam o fenótipo do veneno permanece sem solução. Através de comparações interespecíficas, revelamos que a expressão de toxinas em anêmonas-do-mar evolui rapidamente e que em cada espécie diferentes famílias de toxinas ditam o fenótipo do veneno por meio de eventos de duplicação massiva de genes. A análise aprofundada da anêmona-do-mar, Nematostella vectensis, revelou uma variação marcante do número de cópias diplóides da toxina dominante (Nv1) entre as populações (1-24 cópias) resultante de eventos independentes de expansão/contração, que geram haplótipos distintos. O número de cópias de Nv1 correlaciona-se com a expressão nos níveis de transcrição e proteína com uma população tendo uma perda quase completa da produção de Nv1. Finalmente, estabelecemos a hipótese da toxina dominante que incorpora observações em outras linhagens venenosas de que os animais desenvolveram convergentemente uma estratégia semelhante na formação de seu veneno.

Compreender os processos moleculares que impulsionam a diversidade fenotípica entre espécies, populações e indivíduos é essencial para desvendar a ligação entre micro e macroevolução. A maioria das características é poligênica, o que significa que seu fenótipo é influenciado por múltiplos loci genômicos1,2,3,4,5. No entanto, entender a herdabilidade dessas características complexas é um desafio. A expressão gênica é provavelmente uma característica essencial na determinação do tipo de efeito que um gene tem sobre uma característica poligênica. Isso é evidente com a dinâmica de expressão gênica hereditária contribuindo para variações fenotípicas dentro e entre as espécies6,7. Os mecanismos que impulsionam essa dinâmica de expressão gênica, que incluem mutações nos elementos reguladores cis e trans8,9, modificações epigenéticas7,10,11 e duplicação de genes12,13,14, estão sujeitos a pressões seletivas que podem resultar em características adaptativas em um organismo.

Entre os mecanismos capazes de conduzir mudanças rápidas na dinâmica da expressão gênica está a duplicação gênica, que pode causar um aumento na abundância de transcritos levando a variações fenotípicas dentro e entre as espécies. As duplicações de genes, resultando em variação do número de cópias (CNV), podem se originar de uma combinação de deslizamento de replicação, cruzamento desigual durante a meiose, retroposição de transcritos de genes e duplicações de todo o genoma15,16. Além de fornecer substrato para a evolução molecular atuar via diversificação, as CNV decorrentes de duplicações gênicas também podem causar efeitos imediatos de aptidão resultantes do aumento da expressão gênica por meio da dosagem17. De fato, o potencial para efeitos fenotípicos imediatos e as altas taxas de mutação de genes duplicados sugerem que o CNV pode ser um mecanismo importante para uma rápida adaptação a novos nichos ecológicos. Embora a CNV seja estudada principalmente no contexto de doenças genéticas humanas e adaptações recentes18,19,20, há uma valorização crescente do papel da CNV individual e em escala populacional em processos ecológicos e evolutivos em outras espécies e seu impacto em características complexas21, 22,23.

Uma característica complexa hipotetizada de estar evoluindo sob forte pressão seletiva é o veneno devido aos seus papéis ecológicos essenciais relacionados à predação e defesa24,25,26. O fenótipo do veneno costuma ser uma característica complexa porque depende da expressão coordenada de múltiplos genes codificadores de toxinas. Essas toxinas se combinam para produzir perfis de veneno altamente distintos, variando significativamente dentro e entre as espécies26,27. Evidências apóiam que as diferenças na expressão do gene da toxina entre as espécies são um dos principais contribuintes para a rápida evolução dos fenótipos do veneno28,29. Acredita-se que as famílias de genes de toxinas evoluam por meio de um modelo de evolução adaptativa de nascimento e morte, pois essas proteínas são essenciais para a aptidão de um indivíduo na mediação das interações para nutrição e sobrevivência24,25. A genômica comparativa revelou evidências que sustentam a hipótese de que vários organismos venenosos acumulam rapidamente duplicações de genes em seus genomas: exemplos incluem aranhas30,31, caracóis cônicos32 e escorpiões33, embora haja exceções, como aranhas viúvas34.

95% at nodes. B Representative images of the three sea anemone superfamilies included in the phylotranscriptomic analyses (Edwardsioidea—N. vectensis; Actinioidea—Aulactinia veratra; Metridioidea—Calliactis polypus). Actinioidea and Metridioidea photos courtesy of Peter Prentis. C Models of trait evolution fitted to toxin expression highlights that pulsed evolutionary process best describes sea anemone venom evolution. Model of best fit highlighted in color based on weighted AIC and are colored according to the toxin family key in panel A. See Supplementary Data 1 for species code and reference./p>50% of the total toxin expression (Supplementary Data 2). During diversification of Actinioidea, ASR suggests that KTx3 evolved to become the dominant toxin family. The KTx3 family is the dominant toxin family in 10 of the 17 Actinioidea species, with Actinoporin, KTx1, and KTx2 dominant in four, one and two species, respectively. Outside of Actinioidea, the Edwardsiid Scolanthus callimorphus Gosse, 1853 convergently evolved to have KTx3 as the dominant toxin. These shifts in the dominant toxin can be explained by a model of punctuated evolution53,54. We tested this by modeling the rates of evolution acting on the expression of toxins. We find evidence that all sea anemone venom components undergo dramatic and unique shifts that is best explained through a mode of rapid pulses (Pulsed) as opposed to Brownian motion (BM), Ornstein–Uhlenbeck (OU), or early burst (EB) models (Fig. 1C)./p>90%, except for Massachusetts (Supplementary Data 10, BUSCO = 72.2%). In all, 2589 single-copy orthologs were identified using OrthoFinder and used to generate a well-supported maximum-likelihood phylogenetic tree (Fig. 4B). Broadly, populations clustered according to geographical location, with populations from North (Massachusetts, Maine, New Hampshire, New Jersey, and Nova Scotia) and South (North Carolina, South Carolina, and Florida) clustering independently together. This phylogenetic analysis also supports that the Maryland population, which serves as the source for the most common N. vectensis lab strain61, clusters more closely with southern populations, consistent with the previous analyses62. Differences among populations from close geographical locations are also observed, specifically with South Carolina populations clustering more closely with Florida than North Carolina./p>2, red dots are proteins with significant P value and Log2 fold change./p>500, while Florida had a TPM of five (Supplementary Data 11A). Expression differences of Nv1 among populations were further validated using nCounter platform, revealing that indeed Nv1 gene expression is massively reduced in the Florida population (Supplementary Data 11B). This striking result suggests that the Nv1 cluster in Florida has undergone a massive contraction./p>50% of the total conotoxin expression69. These dominant toxin superfamilies convergently evolve in a highly dynamic manner, where closely-related species have different dominant toxins69. From these results, we suggest that given venom is a polygenic trait in many other venomous animals, a single dominant toxin family is the major dictator of the venom phenotype and the shift in the dominant toxin is likely driven by selection to meet the ecological requirements of these animals./p>300 bp. In snakes, transposable elements have been proposed as the NAHR substrate90,91; however, this does not appear to be the case for the Nv1 locus as TEs are largely absent from within the Nv1 locus. If NAHR is the mechanism driving the expansion and contraction of the Nv1 haplotypes, it is unclear why it would not occur across haplotypes because sufficient NAHR substrate is evident between haplotypes despite the presence of haplotype-specific paralogs. An alternative hypothesis would be that expansions and contractions at the locus are a result of backward replication slippage92. We suggest that this mechanism is more likely responsible for the tandem duplications at the Nv1 locus as there is the sufficient substrate, the duplication sizes are consistent with past observations of replication slippage, and importantly, would maintain the strong haplotype structure./p> 2.2100). This included individual reads being mapped back to reference de novo transcriptome assemblies independently for each species using Bowtie2101, and abundance estimated using RSEM102. Normalized abundance estimates of the transcript were calculated and corrected for their length to generate TPM values. Finally, we calculated the cumulative TPM values for each toxin family and the venom phenotype was generated as the percentage that each family contributes./p>100 amino acids in length were retained and redundant sequences with >88% similarity were removed to produce a predicted proteome for the 29 transcriptomes using CD-HIT103./p> 8). Sequencing libraries were prepared using the Kapa Stranded mRNA-seq kit (Roche, Switzerland) and sequenced on an Illumina HiSeq 4000 using 150 bp paired-end chemistry performed at Duke Center for Genomic and Computational Biology (Durham, NC, USA). Raw reads from each population were cleaned using Trimmomatic94 to retain only high-quality reads and to remove non-biological sequence and assembled into nine transcriptomes using the Trinity 2.6.695. To assess the completeness of de novo transcriptomes, BUSCO (v3.0) was performed on each transcriptome to assess the completeness of each assembly, by determining the percentage of full-length sequences in each transcriptome corresponding to a conserved set of metazoan orthologs114./p>88% sequence similarity were removed using CD-HIT103. Protein sequences >100 amino acids in length were used to identify single-copy orthologs using OrthoFinder115 and leveraged using DIAMOND116. In addition, we added S. callimorphus and Edwardsiella carnea as outgroups to the N. vectensis populations. This resulted in 2589 single-copy orthologs shared among the 11 transcriptomes. Protein sequences for each single-copy ortholog were individually aligned using MAFFT99. Protein alignments were then concatenated and imported into IQ-TREE, and the best-fit model of evolution selected using ModelFinder106, and posterior mean site frequency models were used to reduce long-branch attraction artefacts117. A maximum-likelihood phylogenetic tree was generated using 1000 ultrafast bootstrap iterations./p>