Modeling and simulation of interlocus gene conversion

Abstract

Les regions duplicades del genoma, com ara les duplicacions de segments (SDs), són una característica comuna dels genomes eucariotes i han estat associades a canvis fenotípics. Donada la seva rellevància evolutiva, tenir un model neutre per descriure la seva evolució és essencial. En aquesta tesi, descric el desenvolupament de SeDuS, un simulador computacional endavant en el temps de l'evolució neutra de SDs. Les duplicacions estan sotmeses a un procés de recombinació, anomenat conversió gènica interlocus (IGC), que afecta els patrons de variació i de desequilibri de lligament dins i entre duplicacions. Aquí descric els efectes de sobreposar regions susceptibles de recombinació homòloga amb regions susceptibles d'IGC i d'incorporar dependència d'IGC en la similitud de seqüències. Addicionalment, ja que les SDs són objectius potencial de la selecció natural, informo sobre possibles alteracions a proves estadístiques quan aquestes s'apliquen a regions duplicades sotmeses a IGC. Finalment, exploro la possibilitat de combinar resultats de diferents proves estadístiques aplicades al llarg de tot el genoma per detectar la presència de duplicacions col·lapsades.

Duplicated regions of the genome, such as Segmental Duplications (SDs), are a pervasive feature of eukaryotic genomes and have been linked to phenotypic changes. Given their evolutionary relevance, having a neutral model to describe their evolution is essential. In this thesis, I report the development of SeDuS, a forward-in-time computer simulator of SD neutral evolution. Duplications are known to undergo a recombination process, termed interlocus gene conversion (IGC), which is known to affect the patterns of variation and linkage disequilibrium within and between duplicates. Here I describe the effects of overlapping crossover and IGC susceptible regions and of incorporating sequence similarity dependence of IGC. Furthermore, since SDs are potential targets of natural selection, I report potential confounding effects of IGC on test statistics when these are applied to duplications. Finally, I explore the possibility of combining results of different test statistics applied genome-wide to detect the presence of collapsed duplications.