Appunti completi di Filogeografia

STRUCTURE

In una popolazione all'equilibrio, con random mating, Hexp=Hobs e non c'è linkage disequilibrium se non per loci strettamente associati. Il software STRUCTURE (gli diamo in pasto tutti i genotipi senza l'informazione riguardo al luogo di campionamento) sfrutta questa caratteristica per identificare una struttura criptica a livello di popolazione. Si ignora l'informazione sulla provenienza degli individui (non si usano popolazioni definite a priori) e si cerca di raggruppare le sequenze campionate in cluster, all'interno dei quali ci sia equilibrio di HW (l'eterozigosità osservata corrisponde a quella attesa in caso di HW) e equilibrio di linkage (stiamo considerando loci non associati). Disequilibrio di linkage e di hw devono esserci solo fra gruppi diversi. L'algoritmo non è esatto perché noi dobbiamo dire al software quanti gruppi vogliamo che escano fuori (k). Bisogna quindi fare più repliche e vedere.

quale numero di gruppi (K) funzionameglio (structure ci da un valore di likelihood per ogni K; noi dovremmo fermarci quando l'incremento di K non è più sostanziale). Ci dice anche quali individui appartengono a quali gruppi, quindi poi possiamo confrontare questo dato con i luoghi di campionamento e vedere se i gruppi individuati da structure corrispondono effettivamente a gruppi distinti dal punto di vista geografico. A ciascun individuo structure assegna un Q= coefficiente di appartenenza ad un gruppo, che varia fra 0 e 1. Anche detto coefficiente di admixture. Per ogni individuo quindi ci sarà un diverso Q relativo a ciascuno dei diversi gruppi e structure assegnerà l'individuo/sequenza al gruppo per il quale questo ha il Q più alto. Il Q più grande si riferisce al gruppo a cui l'individuo appartiene con maggiore probabilità. Se si confronta questo sato con le aree geografiche di campionamento si può vedere se cisono migranti: se un individuo viene assegnato a un gruppo che non corrisponde all'area di campionamento è probabile che si tratti di un migrante. I diversi Q di ciascun individuo riferiti ai diversi gruppi possono essere rappresentati con diversi colori (nell'immagine blu, verde e rosso) che occupano spazio diverso a seconda dell'entità del Q. Per esempio se per un individuo la barra è quasi tutta rossa e poco blu e poco verde vuol dire che il Q più grande di quell'individuo lo assegna al gruppo rosso. Si può a colpo d'occhio vedere qual è il colore dominante. Alcuni sono un po' misti quindi un po' difficili attribuirli ad un gruppo o ad un altro (potrebbero essere figli di migranti). Il software è stato inizialmente descritto nel 2000 (Pritchard). È diventato il software più usato per questo tipo di analisi, oggi in parte soppiantato da alcuni un po' più veloci.

Può anche essere usato per identificare ibridi tra diverse specie (se l'individuo è di difficile assegnazione perché iQ sono simili è probabile che sia ibrido). O per assegnare campioni di provenienza ignota a popolazioni di riferimento note.

Structure è più lineare rispetto a DAPC: DAPC permette di visualizzare solo le differenze fra popolazioni e individui mentre structure permette di vedere anche il mescolamento.

Una matrice di FST tra diverse coppie di popolazioni può essere rappresentata in forma grafica attraverso alberi di popolazioni oppure su un piano bidimensionale attraverso non linear multidimensional scaling, dove la distanza nel piano è proporzionale alla distanza genetica. Se il differenziamento tra popolazioni è legato a migrazione/dispersione ci si aspetta una correlazione tra differenziamento genetico e distanza geografica (popolazioni più distanti scambiano meno individui e sono diverse l'una dall'altra).

In questo caso si parla di isolamento per distanza, che può essere testato statisticamente. Nel caso più semplice si mette in grafico la distanza genetica (FST o altro) contro la distanza geografica e si fa una regressione lineare. Altrimenti l'isolamento per distanza può essere verificato attraverso test di Mentel, che misura se vi è una correlazione statistica attraverso la matrice di distanze genetiche e la matrice di distanze geografiche.

DESCRIZIONE ARTICOLO Fabbri et al.

La popolazione di lupo italiano, prima ampiamente diffusa in tutta la penisola, subì un forte declino durante il 18esimo e il 19esimo secolo, raggiungendo il minimo storico a inizio anni '70, quando erano rimasti appena un centinaio di individui distribuiti in due aree frammentate negli appennini centro-meridionali. Grazie all'implementazione di norme di protezione e grazie all'aumento della densità di ungulati selvatici, la popolazione di lupo subì a

Partire dagli anni '80 una rapida espansione che li portò a rioccupare le zone più a nord dell'appennino e successivamente le Alpi. Lo studio pubblicato da Fabbri et al. del 2007 mirava ad analizzare questo processo di naturalericolonizzazione dal punto di vista filogeografico, in particolare la più recente colonizzazione delle Alpi (popolazione colonia) da parte di lupi provenienti dall'Appennino (popolazione sorgente). Gli obiettivi principali dello studio erano: determinare la forza del fenomeno di bottleneck e dell'effetto fondatore nel processo di colonizzazione delle Alpi; determinare il grado di flusso genico fra la popolazione sorgente e la popolazione colonia, e quindi il grado di differenziazione fra le due; determinare il minimo numero di individui colonizzatori che sarebbe necessario ipotizzare per spiegare la variabilità genetica che si osserva nella popolazione colonia. Per le analisi genetiche sono stati utilizzati 3068

campioni di tessuto o fecali, genotipizzati attraverso 12 loci autosomici microsatellite. A partire da questi sono stati individuati 435 genotipi individuali, suddivisi in 4 sottopopolazioni in base all'area di campionamento. Due di questi gruppi corrispondono alle zone in cui il lupo era ancora presente quando la popolazione era ai minimi storici (Appennino del Sud e Centrale) e gli altri due alle aree di ricolonizzazione (Appennino settentrionale e Alpi). Ogni campione è stato amplificato e sequenziato più volte per evidenziare eventuali artefatti. La variabilità genetica nelle diverse sottopopolazioni è stata descritta come eterozigosità osservata e attesa, numero di alleli privati e allelic richness. Quest'ultima prende in considerazione una sample size ridotta per i campioni più grandi in modo che sia la stessa in tutti i campioni considerati e non vi siano bias relativi alla sample size. Gli individui campionati nelle Alpi mostrano una

variabilità genetica inferiore rispetto alle popolazioni appenniniche: in media un numero dialleli per locus inferiore, allelic richness inferiore, minore eterozigosità e nessun allele privato. Questo può essere spiegato da una perdita di alleli e di eterozigosità dovuta all’effetto fondatore che si sarebbe verificato durante il processo di colonizzazione. L’eterozigosità nella popolazione alpina era comunque leggermente maggiore rispetto a quella attesa in base al numero di alleli per locus, e anche questo può essere conseguenza di un bottleneck.

Un test di bottleneck è stato effettuato con il software BOTTLENECK. Questo test si basa proprio sull’assunzione che in una popolazione che ha subito bottleneck recente l’eterozigosità osservata è maggiore di quella attesa in caso di equilibrio in relazione al numero osservato di alleli, in particolare per quei loci che evolvono con un two-phase model. Questo test

è risultato significativo per la popolazione alpina. Un'analisi AMOVA è stata utilizzata per determinare la proporzione di variabilità delle sottopopolazioni relative al totale, basata sull'indice FST. Quest'analisi indicava come vi fosse un significativo differenziamento fra i diversi gruppi individuati, in particolare fra alpi e appennini e quindi il fatto che ci fosse un flusso genico moderato fra popolazione sorgente e popolazione colonia. Si è quindi potuto rigettare l'ipotesi di omogeneità. Flusso genico. In base ai valori di FST fra le diverse coppie di sottopopolazioni, assumendo che ci sia un equilibrio fra tendenza di due popolazioni a divergere (quindi ad aumentare il FST) e migrazioni che contrastano questa divergenza, è stato possibile stimare il numero di migranti necessari a mantenere un certo FST di equilibrio (se il FST è più grande il numero di migranti è più piccolo). Secondo questi calcoli il

numero di migranti che sostengono il flusso genico frapopolazione sorgente del nord degli appennini e popolazione colonia delle alpi dovrebbe essere dicirca 2.4 individui per generazione.

Sono quindi stati fatti test di assegnazione per determinare la più probabile sottopopolazione diorigine di ciascun individuo. Questo è stato fatto sia con il programma Geneclass, che confrontavaciascun genotipo con i 4 gruppi predeterminati con metodo leave one out, sia con il softwareStructure, che invece permetteva di suddividere i campioni in gruppi indipendentemente dall’areadi campionamento.

Con geneclass si è visto che il 78.6% degli individui venivano assegnati allapopolazione corrispondente all’area di campionamento. Fra quelli assegnati a popolazioni noncorrispondenti all’area di campionamento la maggior parte erano individui scambiati fra lepopolazioni appenniniche, fra le quali quindi il flusso genico è massimo. Si è quindi cercato

Per capire quanti degli individui non assegnati alla popolazione si sono effettivamente spostati direttamente, ovvero quali fossero i migranti di prima generazione. Quelli campionati nelle Alpi erano provenienti dal nord dell'appennino e dall'appennino centrale, ed erano tutti individui maschi. Il processo di migrazione appariva essere unidirezionale, con la maggior parte degli individui spostatisi in direzione da sud a nord. Con structure si è visto che le sottopopolazioni sono significativamente differenziate: sono stati testati diversi numeri di gruppi possibili, con una likelihood migliore per valori di k=4 (4 gruppi). I 4 cluster corrispondono il primo e il terzo a pop. Alpi e sud appennino mentre centro e nord appennino sono meno distinte fra loro. Questo dato sottolinea come non vi sia ancora un completo rimescolamento fra le popolazioni appenniniche di origine, quella meridionale e quella centrale: c'è ancora un certo grado di linkage disequilibrium.

fraloro che è stato rilevato da structure. Una spatial autocorrelation analysis e un test di Mantel sono stati effettuati ed è stata osservata una correlazione significativa tra la matrice di distanze genetiche fra coppie di individui e