$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Strukturvarianten (SVs) sind Veränderungen der genomischen Sequenz, die im Allgemeinen 50 bp oder mehr betreffen. Die vier Kategorien der beschriebenen SVs sind große Einfügungen, große Deletionen, Inversionen und Duplikationen. Bis vor kurzem wurde Einzelnukleotidvarianten (SNVs) mehr Aufmerksamkeit geschenkt als strukturellen Varianten, was ihre phänotypischen Auswirkungen und ihre Rolle als genetische Determinanten von Krankheiten oder ihren Beitrag zur Anpassung betrifft. Dies liegt wahrscheinlich daran, dass es einfacher ist, SNVs zu erkennen und ihre phänotypischen Auswirkungen vorherzusagen. Kurz- und Langzeit-Deep-Sequencing-Technologien haben jedoch den Nachweis von SVs zumindest in einzelnen individuellen oder klonalen Genomen stark verbessert1. Parallel dazu wurden ihre phänotypischen Wirkungen besser charakterisiert, und es wurden viele Beispiele für ihre Implikation als genetische Determinanten menschlicher Krankheiten 2,3 oder Anpassung an eine neue Umgebung4 dokumentiert.
Deletionen und Insertionen, oft aufgrund von Insertionen mobiler genetischer Elemente (MGE), sind viel störender als Einzelnukleotid-Polymorphismen (SNPs) und führen zu Frameshift-Mutationen und Proteinstrukturmodifikationen. Deletionen und MGE-Insertionen innerhalb von Genen führen fast immer zu einer Geninaktivierung, und Insertionen in nicht-kodierende Regionen können zu einer Repression oder konstitutiven Expression benachbarter Gene führen, wenn Insertionssequenzen (ISs) Promotor- oder Terminationssequenzen enthalten5. Während der Knockout essentieller Gene zu deutlich nachteiligen Auswirkungen auf die bakterielle Fitness führt, ist der Verlust von nicht-essentiellen Genen in einigen Fällen von Vorteil. Trotz ihrer inhärenten Kosten können Duplikationen auch vorteilhaft sein und zur Anpassung beitragen, da sie zu einer Änderung der Gendosis führen. Eine Erhöhung der Aktivität eines bestimmten Proteins kann in Abhängigkeit von den Bedingungen vorteilhaft sein6.
Mikrobielle experimentelle Evolutionspopulationen werden in der Regel mit Klonen begonnen. Dieses anfängliche Fehlen genetischer Vielfalt, kombiniert mit der für Reagenzgläser charakteristischen "geschlossenen Umgebung", führt zu einem sehr begrenzten Potenzial der Evolution durch Gengewinn durch horizontalen Gentransfer und Rekombination. Unter diesen spezifischen Bedingungen ist der Beitrag zur Anpassung von Deletionen, Duplikationen und intragenomischer MGE-Insertion besonders wichtig; Bakterien passen sich häufig durch Funktionsverlustmutationen an (hauptsächlich aufgrund von Deletionen oder MGE-Insertionen) und beeinflussen Gene, die in stabilen, oft nährstoffreichen künstlichen Monokulturumgebungen nicht nützlich sind7. Im am längsten laufenden E. coli-Evolutionsexperiment sind IS150-Insertionen besonders häufig in Populationen, die sich nach 50.000 Generationen entwickelt haben, wobei IS-Elemente 35% der Mutationen ausmachen, die in Populationen, die ihre angestammte Punktmutationsrate beibehalten, eine hohe Häufigkeit erreichen8.
Evolve- und Resequenzierungsstudien koppeln experimentelle Evolutions- und Next-Generation-Sequencing-Technologien (NGS), um zu untersuchen, wie sich Bakterien auf phänotypischer und genomischer Ebene an unterschiedliche Umweltbedingungen und -belastungen anpassen, wie z. B. unterschiedliche Kohlenstoff- und Energiequellen, Antibiotika und osmotischen Stress 9,10,11 . Diese Studien erhalten in der Regel genomische Informationen über die entwickelten Populationen oder Klone nur am experimentellen Endpunkt und in einigen Fällen zu einer Reihe von Zwischenzeitpunkten12,13,14. Diese Daten geben Aufschluss über Gene und Signalwege, die an der Anpassung an eine bestimmte Umgebung beteiligt sind, erlauben es den Forschern jedoch selten, die Dynamik von de novo entstehenden und weitreichenden Allelen im Laufe der Zeit zu verfolgen.
Ein Ansatz, um dieser Dynamik zu folgen, besteht darin, eine begrenzte Anzahl von segregierenden Allelen von Interesse auszuwählen (aufgrund der Funktion der Gene, die sie beeinflussen, weil sie in unabhängigen Populationen parallel verlaufen usw.) und die Amplikonsequenzierung zu verwenden, um den Allelanteil zu quantifizieren, wobei viele Zeitpunkte im selben Sequenzierungslaufzusammengefasst werden 15. Diese Methode wurde erfolgreich eingesetzt, um die Dynamik kleiner Größenvarianten (SNPs oder 1 bp Indels) in experimentellen16 undnatürlichen 17 Populationen von Mikroben zu verfolgen. Bei größeren Indels oder MGE-Insertionen induziert der Größenunterschied der Amplikon jedoch PCR-Effizienzunterschiede, die die Beziehung zwischen Read- und Allel-Anteilen verzerren. In bestimmten Fällen ist der Größenunterschied zwischen den beiden Allelen der klassischen Länge des Amplikons überlegen. Hier haben wir eine Triplett-PCR-Technik mit einer automatisierten parallelen Kapillarelektrophorese gekoppelt, um die relative Häufigkeit eines Insertionsallels basierend auf der Größenunterscheidung zu quantifizieren. Dieser Ansatz ermöglicht die Nutzung von zu wenig genutzten experimentellen Zeitpunkten, um die Dynamik eines neu auftretenden mutierten Allels zu bestimmen und seine Häufigkeit bis zur Fixierung oder zum Verlust auf kostengünstige Weise zu verfolgen. Wir haben diese Methode angewendet, um neu auftretende mutS-Allele zu verfolgen, die durch eine IS10-Insertion mutiert sind und dem mutierten Genotyp einen Hypermutator-Phänotyp verleihen.
Diese Methode erfordert zwei Zielallele mit einem Größenunterschied von ≥5%. Erstens sind Primer-Tripletts so konzipiert, dass sie ähnlich große Fragmente erzeugen, die einen gemeinsamen Primer haben. Zweitens werden die PCR-Bedingungen optimiert und eine Kalibrierungskurve unter Verwendung von Mischungen aus Wildtyp- (WT) und mutierter gDNA erstellt. Schließlich werden die Proben durch PCR amplifiziert, und die relative Häufigkeit jedes Allels wird durch parallele quantitative Kapillarelektrophorese quantifiziert.