Расширение преобразования Уолша—Адамара для расчёта и моделирования эпистаза в генетических ландшафтах произвольной формы и сложности

An extension of the Walsh-Hadamard transform to calculate and model epistasis in genetic landscapes of arbitrary shape and complexity
André J. Faure, Ben Lehner, Verónica Miró Pina, Clàudia Serrano Colomé, Donate Weghorn
2023-03-08

преобразование Уолша—Адамараэпистаз, усреднённый по генетическому фонуэпистазгенетические взаимодействия высших порядковмногоаллельные ландшафты приспособленности
Точные модели, описывающие взаимосвязь между генотипом и фенотипом, необходимы для понимания и предсказания того, как мутации в биологических последовательностях влияют на приспособленность и эволюцию живых организмов. Очевидное широкое распространение эпистаза (генетических взаимодействий) как между генами, так и внутри них, усложняет эту задачу; при этом вопрос о том, как строить механистические модели, включающие эпистатические коэффициенты (члены генетического взаимодействия), остаётся открытым. Преобразование Уолша—Адамара представляет собой строгую вычислительную основу для расчёта и моделирования эпистатических взаимодействий на уровне отдельных генотипических значений (так называемого генетического, биологического или физиологического эпистаза) и поэтому может использоваться для изучения фундаментальных вопросов, связанных с отображением последовательности в функцию. Однако одним из его основных ограничений является возможность учитывать только два аллеля (состояния аминокислоты или нуклеотида) в каждой позиции последовательности. В настоящей работе мы предлагаем расширение преобразования Уолша—Адамара, позволяющее рассчитывать и моделировать усреднённый по генетическому фону эпистаз (также называемый ансамблевым эпистазом) в генетических ландшафтах с произвольным числом состояний в каждой позиции (20 для аминокислот, 4 для нуклеотидов и т. д.). Мы также приводим рекурсивную формулу для обратной матрицы и выводим формулы, позволяющие непосредственно извлекать любой элемент каждой из матриц без необходимости вычислительно трудоёмкого построения или обращения больших матриц. Наконец, мы демонстрируем полезность нашей теории, используя её для моделирования эпистаза как в смоделированных, так и в эмпирических мультиаллельных ландшафтах приспособленности; результаты показывают, что взаимодействия как парного, так и более высокого порядка обогащены между физически взаимодействующими позициями. Важный вопрос генетики заключается в том, как эффекты мутаций объединяются, изменяя фенотипы. Генетические взаимодействия (эпистаз) описывают неаддитивные эффекты пар мутаций, но также могут включать взаимодействия более высокого порядка (трёхсторонние, четырёхсторонние и т. д.).
1
Выведена рекурсивная формула для обратной матрицы преобразования, а также прямые выражения для отдельных элементов матриц, не требующие построения или обращения больших матриц.
2
Парные и взаимодействия более высоких порядков обогащены между физически взаимодействующими позициями в исследованных ландшафтах.
3
Расширенная методика позволяет моделировать эпистаз в смоделированных и эмпирических мультиаллельных ландшафтах приспособленности.
4
В работе расширено преобразование Уолша—Адамара для расчёта и моделирования усреднённого по генетическому фону эпистаза при произвольном числе аллельных состояний в каждой позиции последовательности.

Многоаллельные генетические ландшафты приспособленности биологических последовательностей, включая смоделированные и эмпирические ландшафты

Расчёт и моделирование усреднённых по генетическому фону парных и взаимодействий более высокого порядка между позициями последовательности при произвольном числе аллельных состояний

Publication Details
Publication Date
2023-03-08
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
14
Access Type
Author Information
Authors
André J. Faure
Ben Lehner
Verónica Miró Pina
Clàudia Serrano Colomé
Donate Weghorn
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%