Bacterial genomes dynamic : An in silico experimental study with the Aevol platform
Dynamique des génomes bactériens : Une étude expérimentale in silico avec la plateforme Aevol
Résumé
Aevol is a platform for simulating the evolution of populations of organisms through variation and selection. The model's design focuses on the realism of genome structure and mutation processes, enabling simulated organisms to evolve on a fitness landscape comparable to that of biological organisms, with similar exploration constraints. These processes allow the emergence of behaviors of interest for studying genome structure evolution and for producing benchmark data to test molecular phylogeny methods. The results obtained so far in Aevol suggest that non-coding elements of the genome are subject to selection. In this work, we used Aevol to conduct an extensive simulation campaign over very long time scales. These experiments allow us to demonstrate that the quantity of non-coding sequences is finely regulated by two opposing forces. The first is a selection force for reduced genomes, as they are more robust against chromosomal rearrangements. The second arises from an indirect mutational bias favoring neutral duplication events over neutral deletions, leading to the accumulation of non-coding sequences through genetic drift. Subsequently, we used Aevol as a benchmark generation tool for phylogeny. As Aevol was developed independently of the molecular phylogeny community, it does not contain the a priori assumptions typically included in simulators of this community, thus avoiding ad hoc validation of methods. However, since the sequences composing the genomes are binary in Aevol, we developed a version of the simulator using quaternary genomic sequences (ACTG). This new version was then used to generate benchmark data to test phylogenetic tree reconstructions.
Aevol est une plate-forme de simulation de l’évolution de populations d’organismes par variation et sélection. La conception du modèle est axée sur le réalisme de la structure du génome et des processus de mutations, permettant ainsi aux organismes simulés d'évoluer sur un fitness landscape comparable à celui d'organismes biologiques, avec des contraintes d’exploration similaires. Ces processus permettent l’émergence de comportements d’intérêt, pour l'étude de l'évolution de la structure des génomes, et pour produire des données de benchmarks pour tester les méthodes de phylogénie moléculaire. Les résultats obtenus jusqu’ici dans aevol concourent à suggérer que les éléments non-codants du génome sont soumis à sélection. Dans ce travail, nous avons utilisé Aevol pour mener une large campagne de simulation sur de très longues échelles de temps. Ces expériences nous permettent de montrer que la quantité de séquences non-codantes est finement régulée par deux forces contraires. La première est une force de sélection pour des génomes réduits car plus robustes face aux réarrangements chromosomiques. La seconde provient d'un biais mutationnel indirect favorisant les évènements de duplications neutres sur les délétions neutres menant à l'accumulation de non-codant par dérive génétique. Dans un deuxième temps, nous avons utilisé aevol comme outil de génération de benchmarks pour la phylogénie. En effet, Aevol ayant été développé indépendamment de la communauté de phylogénie moléculaire, il ne contient pas les a priori classiquement inclus dans les simulateurs de cette communauté, évitant ainsi la validation ad hoc des méthodes. Cependant, les séquences composant les génomes étant binaires dans Aevol, nous avons développé une version du simulateur utilisant des séquences génomiques quaternaire (ACTG). Cette nouvelle version a ensuite été utilisée pour générer des données de benchmarks afin de tester les reconstructions d'arbres phylogénétiques.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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