title: Functional diffusion: a model for transcription factor binding site evolution and the origins of more complex regulatory structures
Creators: name: Spasić, Aleksa
Publisher: name: :none
Year: 2024

description: Aufgrund der limitierten Größe natürlicher Populationen und der Tatsache, dass die Mehrheit der Mutationen, welche ein genetisches Merkmal betreffen, sich negativ auswirken, ist natürliche Selektion in den meisten Fällen eingeschränkt im Erreichen der optimalen Fitness für das betreffende Merkmal. Natürliche Populationen unterscheiden sich in der Menge an genetischen Drift welchen sie erfahren (die langfristige effektive Populationsgröße [Ne] variiert um fünf Größenordnungen zwischen höheren Metazoa und Prokaryoten), wie auch in ihren Mutationsraten (Lynch et al. 2016). Basierend darauf und weiteren etabliierten populationsgenetischen Prinzipien wurde eine umfassende Theorie der Genomevolution entwickelt (Lynch, 2007; Kroonin, 2009; Lassig, 2007) und kürzlich weiter ausgebaut um generelle zelluläre Eigenschaften erklären zu können (Lynch und Trickovic, 2020; Lynch, 2024). In dieser Arbeit wird ein Modell entwickelt das beschreibt wie sich Transkriptionsfaktor Bindungsstellen (TFBS), welche die Expression von Genen steuern weiterentwickeln unter dem Einfluss von zwei verschiedenen Mutationsmustern (Punktmutation und Duplikation) und unter bestimmten populationsgenetischen Bedingungen. Es wird gezeigt, dass wenn Selektion unter einem fast effektiv-neutralen Regime agiert (Ne ·s ist zwischen 1 und 10), TFBS einen Zustand der Übereinstimmung mit der Transkriptionsmaschinerie erreichen, von dem aus eine Duplikation einen leicht vorteilhaften Effekt auf deren Fitness hat. Dies führt dazu, dass schwache Selektion doppelte Bindungsstellen, einfachen gegenüber bevorzugt und dadurch die Komplexität der regulatorischen Struktur erhöht, ohne das Aufkommen einer neuen Funktion dieser. Der Prozess der Entwicklung einer komplexeren regulatorischen Region aus einer suboptimalen TFBS wird hier als funktionale Diffusion bezeichnet.
description: Due to the finite nature of biological populations and the fact that the majority of mutations acting on a trait are deleterious, natural selection is limited in achieving the most optimal reachable design of a trait in many environments. Natural populations differ in the amount of genetic drift they experience (the long term effective population size [Ne] values vary by 5 orders of magnitude from higher Metazoans to Prokaryotes) and are subject to different mutation rates (Lynch et al. 2016). Based on these and other well established population genetics principles, an elaborate theory of genome evolution has been developed (Lynch, 2007; Koonin, 2009; Lassig, 2007) and is now further extended to explain more general cellular features (Lynch and Trickovic, 2020; Lynch, 2024). In this paper a model is developed of how transcription factor binding sites (TFBS) that control the expression patterns of genes evolve under two mutational processes (point mutation and duplications) under certain population genetic conditions. It is shown that, when selection is operating under a nearly effectively neutral regime (Ne ·s is between 1 and 10), TFBS can enter a matching state from which a duplication event has a slight positive fitness effect. This leads to weak selection favouring a double binding site over a single one and increases the complexity of the regulatory structure without any new function initially arising. This process of creating a more complex regulatory region resulting from a suboptimal starting TFBS described here is called functional diffusion.