Structure-informed microbial population genetics elucidate selective pressures that shape protein evolution
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Comprehensive sampling of natural genetic diversity with metagenomics enables highly resolved insights into the interplay between ecology and evolution. However, intra-population genomic variation represents the outcome of both stochastic and selective forces, making it difficult to identify whether variants are maintained by adaptive, neutral, or purifying processes. This is partly due to the reliance on gene sequences to interpret variants, which disregards the physical properties of three-dimensional gene products that define the functional landscape on which selection acts. Here we describe an approach to analyze genetic variation in the context of predicted protein structures, and apply it to study a marine microbial population within the SAR11 subclade 1a.3.V, which dominates low-latitude surface oceans. Our analyses reveal a tight association between the patterns of nonsynonymous polymorphism, selective pressures, and structural properties of proteins such as per-site relative solvent accessibility and distance to ligands, which explain up to 59% of genetic variance in some genes. In glutamine synthetase, a central gene in nitrogen metabolism, we observe decreased occurrence of nonsynonymous variants from ligand binding sites as a function of nitrate concentrations in the environment, revealing genetic targets of distinct evolutionary pressures maintained by nutrient availability. Our data also reveals that rare codons are purified from ligand binding sites when genes are under high selection, demonstrating the utility of structure-aware analyses to study the variants that likely impact translational processes. Overall, our work yields insights into the governing principles of evolution that shape the genetic diversity landscape within a globally abundant population, and makes available a software framework for structure-aware investigations of microbial population genetics. Significance Increasing availability of metagenomes offers new opportunities to study evolution, but the equal treatment of all variants limits insights into drivers of sequence diversity. By capitalizing on recent advances in protein structure prediction capabilities, our study examines subtle evolutionary dynamics of a microbial population that dominates surface oceans through the lens of structural biology. We demonstrate the utility of structure-informed metrics to understand the distribution of nonsynonymous polymorphism, establish insights into the impact of changing nutrient availability on protein evolution, and show that even synonymous variants are scrutinized strictly to maximize translational efficiency when selection is high. Overall, our work illustrates new opportunities for discovery at the intersection between metagenomics and structural bioinformatics, and offers an interactive and scalable software platform to visualize and analyze genetic variants in the context of predicted protein structures and ligand-binding sites.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».