Modelo de mutación por etapas

El modelo de mutación por etapas (SMM) es una teoría matemática , desarrollada por Motoo Kimura y Tomoko Ohta , que permite investigar la distribución de equilibrio de las frecuencias alélicas en una población finita donde los alelos neutros se producen de forma gradual. ^{[ 1 ]}

El modelo original asume que si un alelo tiene una mutación que provoca un cambio de estado, las mutaciones que ocurren en regiones repetitivas del genoma aumentarán o disminuirán en una sola unidad de repetición a una tasa fija (es decir, mediante la adición o sustracción de una unidad de repetición por generación) y estos cambios en los estados de los alelos se expresan mediante un número entero (. . . A-1, A, A1, .. .). El modelo también asume apareamiento aleatorio y que todos los alelos son selectivamente equivalentes para cada locus. ^{[ 2 ]} El SMM se distingue del modelo de Kimura-Crow, también conocido como modelo de alelos infinitos (IAM), en que a medida que el tamaño de la población aumenta hasta el infinito, mientras que el producto de N _e ( tamaño efectivo de la población ) y la tasa de mutación es fijo, el número medio de alelos diferentes en la población alcanza rápidamente un pico y se estabiliza, momento en el que ese valor es casi el mismo que el número efectivo de alelos.

Las diferencias en la longitud de las " repeticiones de secuencias simples " (SSR) entre individuos pueden utilizarse para construir filogenias (es decir, determinar el parentesco entre individuos) o determinar la distancia genética entre grupos de individuos. Por ejemplo, los individuos genéticamente más distantes mostrarían mayores diferencias en el tamaño de las SSR que los individuos más emparentados. ^{[ 3 ]} Dadas las suposiciones subyacentes del SMM, se ha adoptado ampliamente para su uso con marcadores microsatélite que contienen regiones repetidas, son codominantes y tienen altas tasas de mutación. ^{[ 4 ] [ 5 ]}

Se pueden utilizar varias estadísticas descriptivas para estimar la diferenciación genética mediante el modelo SMM. Estas incluyen el número de alelos, la heterocigosidad observada y esperada, y las frecuencias alélicas. El modelo SMM tiene en cuenta la frecuencia de desajustes entre loci de microsatélites, es decir, el número de veces que no hay desajustes, un desajuste, dos desajustes, etc. La varianza en los tamaños de los alelos se utiliza para inferir la distancia genética entre individuos o poblaciones. Al comparar las estadísticas descriptivas en diferentes niveles de organización, es posible inferir información sobre la historia de las poblaciones. Por ejemplo, podemos examinar la varianza del tamaño de los alelos dentro de una subpoblación, así como dentro de la población total, para inferir algo sobre la historia de la población.

La construcción de filogenias bajo el SMM se complica, sin embargo, por el hecho de que es posible ganar o perder una unidad de repetición, por lo que los alelos que son idénticos en tamaño no son necesariamente idénticos por descendencia (es decir, muestran homoplasia de tamaño de marcador ). ^{[ 6 ] [ 5 ]} Por lo tanto, el SMM no puede usarse para determinar el número exacto de eventos mutacionales entre dos individuos. Por ejemplo, el individuo A podría haber ganado una sola repetición adicional (de un ancestro que tenía 9) mientras que el individuo B podría haber perdido una sola repetición (de un ancestro que tenía 11), lo que resulta en que ambos individuos tengan un número idéntico de repeticiones de microsatélites (es decir, 10 repeticiones para un locus particular).

Algunas advertencias y limitaciones importantes a tener en cuenta al elegir marcadores moleculares para estimar el parentesco entre individuos o distinguir entre poblaciones incluyen las siguientes:

1. Existen limitaciones asociadas a los distintos tipos de marcadores, y el número de marcadores utilizados puede influir considerablemente en los resultados analíticos (generalmente, un mayor número de marcadores muestra una mayor capacidad para detectar diferencias genéticas).
2. Los marcadores moleculares solo proporcionan una “muestra” de la información genética para comparar individuos de poblaciones, y pueden diferir de la diferenciación genética real. Por ejemplo, es posible que dos individuos sean idénticos en un locus determinado, presentando la misma mutación incluso de su ancestro común, pero que difieran en otros loci que no se observaron (o secuenciaron).
3. Los alelos nulos no son detectables por SMM simple y producirán resultados muy incorrectos. ^{[ 7 ]}

El SMM original ha sido modificado de múltiples maneras para abordar estas deficiencias, entre las que se incluyen:

1. teniendo en cuenta el límite superior de tamaño para la mayoría de los microsatélites ^{[ 4 ]}
2. teniendo en cuenta la probabilidad de que los alelos grandes muestren tasas de mutación más altas que los alelos pequeños ^{[ 4 ]}
3. e incluyendo variaciones que sugieren que las mutaciones se dividen entre mutaciones puntuales que interrumpen secuencias repetidas y adiciones o eliminaciones de unidades repetidas. ^{[ 4 ]} Esta última suposición proporciona una explicación de por qué los microsatélites no evolucionan en enormes conjuntos de tamaño infinito.
4. Piry et al. 1999 introduce el cuello de botella ^{[ 7 ]}
5. Van Oosterhout et al. 2004 introducen el micro-checker, que rápidamente se ha popularizado para corregir algunos errores comunes de SMM: alelos nulos , pérdida preferencial de alelos grandes, adivinación incorrecta de picos de tartamudeo y errores tipográficos. ^{[ 7 ]}