Rl 7515 рейс: Международный аэропорт Шереметьево

Авиакомпании и туроператоры отменили некоторые грузо-пассажирские рейсы в Грецию и Тунис

Туроператоры корректируют свои программы на грузо-пассажирских рейсах, чтобы привести их в соответствие с требованиями Росавиации и оперштаба. В частности, Coral Travel уведомил турагентов об аннулировании заявок на вылеты с 1 по 31 июля из Москвы в Грецию авиакомпаниями Royal Flight и «Уральские авиалинии». Речь идет о рейсах на Корфу (RL 7515/16), на остров Кос (RL 7797/98), в Ираклион (U6 1077/78, U6 1087/88) и на Родос (RL 791/792, RL 7791/7792).

Также до 31 июля отменяется полетная программа из регионов в Ираклион: из Санкт-Петербурга (N4 1606/N4 1605), Уфы (RL 8418/RL 8417), Самары (RL 8424/RL 8423), Казани (WZ 4125/WZ 4126), Перми (RL 8429/RL 8430), Челябинска (RL 8490/RL 8489). А также на Родос из Краснодара (RL 8404/RL 8403) и Екатеринбурга (RL 8454/RL 8453).

В Coral Travel на запрос TourDom.ru пока не ответили. Однако, как сказано в рассылке партнерам, решение принято «в связи с информацией Федерального агентства по туризму воздержаться от поездок за пределы Российской Федерации, наличием объективных обстоятельств эпидемиологической обстановки, препятствующих исполнению заявки в назначенные даты и относящихся к непреодолимой силе».

Кроме того, турагенты сообщают, что «Пегас Туристик» отменил полетную программу на Джербу (Тунис) из Москвы, которая была запланирована на 18 июня. «Поскольку страна так и не открыта по настоящее время, рейс убрали из расписания», – прокомментировала редакции глава «Пегаса» Анна Подгорная.

Неделю назад TUI Россия снял чартерную программу Red Wings на Кипр. Турагентам и туристам буквально накануне вылета стало известно об отмене рейса WZ 4535 авиакомпании Red Wings из Москвы в Пулу (Хорватия). Напомним, ранее Росавиация опубликовала заявление о недопустимости использования грузо-пассажирских рейсов для отправки организованных групп туристов за рубеж, призвав принять меры к «недобросовестным» туроператорам. После этого Ростуризм предупредил компании об ответственности перед туристами в случае, если грузо-пассажирские рейсы не состоятся. Эксперты предположили тогда, что поставщики услуг сами отменят часть программ по закрытым направлениям, не дожидаясь дальнейших действий со стороны Росавиации, что и происходит сейчас.

Отметим, что сегодня, согласно данным источника TourDom.ru, ожидается сообщение от оперштаба РФ о новых разрешенных направлениях.

Источник

Как пройти регистрацию на самолет Роял Флайт электронно и в аэровокзале

Авиакомпании

19 Март, 2020

Российская авиационная компания Royal Flight выполняет регулярные и чартерные рейсы по курортным направлениям по заказу туроператоров. Перевозчик базируется в московском аэропорту Шереметьево. В авиапарке 14 самолетов моделей Боинг разных модификаций.

Пассажиры, планирующие перелет на авиалайнерах а/к Royal Flight, проходят обязательную предполетную процедуру регистрации на рейс. Пройти ее можно в аэропорту за регистрационными стойками или онлайн на сайте перевозчика.

В статье мы рассмотрим все, что важно знать о прохождении регистрации на самолет авиакомпании Royal Flight (Роял Флайт) способы электронной регистрации и у стойки аэровокзала, правила, временные рамки.

Правила регистрации на рейсы Royal Flight

В а/к Royal Flight установлены стандартные правила регистрационной процедуры. Оформление на рейс пассажиров бесплатное. Регистрация проходит в аэропорту в строго определенное время возле специальных стоек, маркированных логотипом компании. Опоздавшие пассажиры не допускаются на борт самолета.

10 очень полезных товаров для авиапутешествий

Время начала и окончания регистрации на самолет Royal Flight

Регистрация на рейсы Роял Флайт в аэропорту открывается за 2-3 часа и закрывается за 40 минут до отправки самолета (зависит от направления рейса и аэропорта вылета).

Точное время начала и окончания регистрации на рейсы а/к Royal Flight можно посмотреть на официальном сайте или уточнить у представителя авиакомпании при покупке билетов на самолет.

Боинг 757-200 — общие характеристики

Самолет относится к узкофюзеляжному семейству Боингов 757. Предназначен для маршрутов средней дальности. Его закончили производить к 2004 году. Поэтому осталось не так много лайнеров данного типа у разных авиакомпаний.

Боинг 757-200 — это самая распространенная модель этого семейства. Среднее количество мест — 200-235. Первый раз такой самолет взмыл в небо в феврале 1982 года. Он может летать на расстояния до 7 275 км. Длина — 47,32 м. Размах крыла составляет 38,05 м. Высота — 13,56 м. Он может развивать скорость — 850 км/ч.

Все 6 самолетов использовались очень крупными авиакомпаниями. Их первые полеты пришлись на 1998-1999 годы. Компоновка салонов — одноклассовая. Количество рядов — 40-41. Они могут вмещать от 224 до 235 пассажиров.

Порядок онлайн-регистрации в Royal Flight

Пассажиры а/к Royal Flight могут пройти регистрацию на рейс в режиме онлайн на официальном сайте перевозчика, затрачивая на оформление предполетной процедуры не более 5 минут.

Онлайн-регистрация открывается за 24 часа и заканчивается за 60 минут до вылета.

Как проходит онлайн-регистрация:

На сайте компании выбираем вкладку «Онлайн-сервисы» – «Условия веб-регистрации», изучаем информацию, ставим галочку в строке «Я согласен» и нажимаем кнопку «Перейти к веб-регистрации».
В новом окне появится форма для заполнения. Здесь нужно указать фамилию пассажира латиницей и номер билета. Далее ставим галочку в строке «Я осведомлен» и нажимаем кнопку «Поиск».
Выполняется автоматическая сверка данных. Если все верно, на экране появится инструкция о дальнейших действиях. Пассажир может выбрать место повышенного комфорта в салоне авиалайнера и забронировать его, следуя несложным подсказкам. Услуга предоставляется на платной основе.
По завершении веб-регистрации на указанный е-мейл пассажира будет отправлен посадочный талон в электронном формате. Этот документ можно распечатать на принтере и взять в аэропорт. Если такая возможность отсутствует, пассажиру нужно прибыть в аэропорт заранее, обратиться к сотруднику авиакомпании на стойке регистрации, который сможет распечатать этот документ.

Без посадочного талона пассажир не сможет совершить посадку в самолет!

Веб-регистрация на рейсы а/к Роял Флайт недоступна для пассажиров:

с домашними животными;
с негабаритным багажом;
для детей, путешествующих без родительского сопровождения;
для людей с ограниченными возможностями, совершающих перелет с сопровождением;
для туристических групп от 10 человек;
для пассажиров, купивших авиабилеты с путевкой в туристическом агентстве.

Как оформить перелет онлайн

Регистрация онлайн на рейс Нордстар

В целях экономии времени перед вылетом авиакомпанией RoyalFlight можно зарегистрироваться через интернет. Такой способ очень удобен и займет около 5 минут. Для «Роял Флайт» регистрация на рейс онлайн осуществляется на сайте. Нужно перейти на сайт и следовать следующей инструкции:

необходимо выбрать авиаперевозчика Royal Flight;
на открывшейся странице необходимо ознакомиться с особенностями online регистрации;
согласиться с условиями, поставив галочку в конце страницы, и нажать продолжить;
в появившейся форме написать фамилию вылетающего пассажира, номер авиабилета, дату вылета и номер рейса;
выбрать на своё усмотрение места и распечатать посадочный талон.

При регистрации на рейс необходимо предъявит паспорт

На официальном сайте авиа регистрация на рейс невозможна с июля 2017 года по техническим причинам.

Обратите внимание! Зарегистрироваться на рейс онлайн возможно только за 24 часа до вылета.

Регистрация на рейсы Роял Флайт в аэропорту

В аэропорту отправки регистрация на рейсы а/к Royal Flight проходит стандартно. Пассажиру нужно прибыть в аэропорт заранее, отыскать стойку регистрации (номер стойки для конкретного рейса можно посмотреть на табло в зале вылета), занять очередь и подготовить документы.

Необходимые документы

Регистрация на рейсы а/к Royal Flight проводится только при наличии обязательных документов, предъявляемых пассажиром сотруднику компании на регистрационной стойке.

Что потребуется:

гражданский паспорт;
детям до 14 лет – свидетельство о рождении;
виза и загранпаспорт при перелете за рубеж.

При оформлении регистрационной процедуры в аэропорту пассажиры также могут выбрать места повышенного комфорта в самолете. Предлагаем также ознакомиться – какие места в самолете лучше выбрать.

После сверки данных сотрудник авиакомпании выдает пассажиру посадочный талон. С этим документом путешественник переходит к стойке по приему багажа, а далее проходит паспортный контроль и другие обязательные предполетные процедуры, после прохождения которых можно отправляться к выходу на посадку.

Рейсы авиакомпании Роял Флайт — расписание самолетов

Рейс	Направление	Самолет	Авиакомпания
RL-7505	Москва — Энфидха	Boeing 767-300
RL-7506	Энфидха — Москва	Boeing 767-300
RL-7507	Москва — Энфидха	Boeing 767-300
RL-7508	Энфидха — Москва	Boeing 767-300
RL-7511	Москва — Джерба	Boeing 767-300
RL-7512	Джерба — Москва	Boeing 767-300
RL-7515	Москва — Корфу	Boeing 737-800
RL-7516	Корфу — Москва	Boeing 737-800
RL-7525	Москва — Газипаша	Boeing 737-800
RL-7526	Газипаша — Москва	Boeing 737-800
RL-7701	Москва — Анталия	Boeing 767-300 Boeing 757-200
RL-7702	Анталия — Москва	Boeing 767-300 Boeing 757-200
RL-7703	Москва — Анталия	Boeing 767-300
RL-7704	Анталия — Москва	Boeing 767-300
RL-7705	Москва — Анталия	Boeing 737-800 Boeing 767-300 Boeing 757-200
RL-7706	Анталия — Москва	Boeing 757-200 Boeing 737-800
RL-7707	Москва — Анталия	Boeing 757-200
RL-7708	Анталия — Москва	Boeing 757-200
RL-7713	Москва — Измир	Boeing 757-200
RL-7714	Измир — Москва	Boeing 757-200
RL-7719	Москва — Тиват	Boeing 737-800
RL-7720	Тиват — Москва	Boeing 737-800
RL-7741	Москва — Барселона	Boeing 757-200
RL-7742	Барселона — Москва	Boeing 757-200
RL-7749	Москва — Реус	Boeing 757-200
RL-7750	Реус — Москва	Boeing 757-200
RL-7769	Москва — Катания	Boeing 737-800
RL-7775	Москва — Агадир	Boeing 757-200
RL-7776	Агадир — Москва	Boeing 757-200
RL-7791	Москва — Родос	Boeing 757-200 Boeing 737-800
RL-7792	Родос — Москва	Boeing 757-200 Boeing 737-800
RL-7795	Москва — Родос	Boeing 757-200
RL-7796	Родос — Москва	Boeing 757-200
RL-7797	Москва — Кос	Boeing 737-800
RL-7798	Кос — Москва	Boeing 737-800
RL-8003	Краснодар — Анталия	Boeing 757-200
RL-8005	Омск — Анталия	Boeing 757-200
RL-8006	Анталия — Омск	Boeing 757-200
RL-8011	Нижний Новгород — Анталия	Boeing 757-200
RL-8012	Анталия — Нижний Новгород	Boeing 757-200
RL-8035	Белгород — Анталия	Boeing 757-200
RL-8036	Анталия — Белгород	Boeing 757-200
RL-8037	Архангельск — Анталия	Boeing 757-200
RL-8039	Нижневартовск — Анталия	Boeing 757-200
RL-8049	Томск — Анталия	Boeing 757-200
RL-8050	Анталия — Томск	Boeing 757-200
RL-8057	Тюмень — Анталия	Boeing 757-200
RL-8058	Анталия — Тюмень	Boeing 757-200
RL-8061	Кемерово — Анталия	Boeing 757-200
RL-8062	Анталия — Кемерово	Boeing 757-200
RL-8065	Новосибирск — Анталия	Boeing 757-200
RL-8066	Анталия — Новосибирск	Boeing 757-200
RL-8069	Барнаул- Анталия	Boeing 757-200
RL-8070	Анталия — Барнаул	Boeing 757-200
RL-8073	Санкт-Петербург — Анталия	Boeing 757-200
RL-8079	Сургут — Анталия	Boeing 757-200
RL-8080	Анталия — Сургут	Boeing 757-200
RL-8083	Воронеж — Анталия	Boeing 767-300
RL-8086	Анталия — Омск	Boeing 757-200
RL-8319	Самара — Барселона	Boeing 757-200
RL-8325	Казань — Барселона	Boeing 757-200
RL-8401	Ростов-на-Дону — Родос	Boeing 757-200
RL-8403	Краснодар — Родос	Boeing 757-200
RL-8473	Санкт-Петербург — Родос	Boeing 737-800
RL-8515	Иркутск- Пхукет	Boeing 757-200
RL-8559	Кемерово — Пхукет	Boeing 757-200
RL-8565	Новсибирск — Районг	Boeing 757-200
RL-8591	Иркутск — Районг	Boeing 757-200
RL-8598	Пхукет — Владивосток	Boeing 757-200

Статус рейса в Telegram

Чт. 26 мар

Москва → Нячанг
Результат неизвестен

Домодедово (DME)	Камрань (CXR)
Ожидаемое время вылета	Ожидаемое время прилета
16:10+03	06:20+07
Вылетел	Прибыл
19:25 +3 час. 15 мин.	23:25

Что означает «Результат неизвестен» ?

Наиболее вероятные причины этого:

Управление Воздушным Движением не отправило сообщение о прибытии на рейс в систему.
Воздушное судно попало в пробел покрытия во время полета, и данные больше не доступны.

Рейс Royal Flight Airlines RL7501 (Москва — Нячанг) выполняется из аэропорта Домодедово (DME), в аэропори Камрань (CXR). Рейс осуществляется на самолетах семейства Boeing 767-300 Passenger. Расстояние полета в среднем составляет 7743 км. (4812 миль) Время полета в среднем составляет 10 час. 10 мин.

Информация о задержках рейса RL7501

Задержки вылета

1 ч. 7 м.

Средняя задержка вылета
Задержка вылета в %

Задержки прибытия

7 ч. 46 м.

Средняя задержка прибытия
Задержка прибытия в %

Статистика задержек построена на информации о задержках 16 рейсах.

Календарь низких цен на авиабилеты

История рейса Royal Flight Airlines — RL7501

Чт. 26 мар
19:25		23:25
DME +3 ч. 15 м.	Boeing 767-300 Passenger (VP-BLG)	CXR
Чт. 19 мар
16:29	20:29
DME	Boeing 767-300 Passenger (VP-BLC)	CXR
Вс. 8 мар
21:57	01:57
DME +1 ч. 32 м.	Boeing 767-300 Passenger (VP-BLC)	CXR
Чт. 5 мар
18:13	22:13
DME +2 ч. 03 м.	Boeing 767-300 Passenger (VP-BLG)	CXR
Чт. 27 фев
16:34	20:34
DME +24 м.	Boeing 767-300 Passenger (VP-BLC)	CXR
Чт. 13 фев
16:32	20:32
DME +52 м.	Boeing 767-300 Passenger (VP-BLC)	CXR
Чт. 6 фев
16:49	20:49
DME +1 ч. 09 м.	Boeing 767-300 Passenger (VP-BLC)	CXR
Вс. 2 фев
16:51	20:51
DME +41 м.	Boeing 767-300 Passenger (VP-BLG)	CXR
Вс. 26 янв
16:39	20:39
DME +29 м.	Boeing 767-300 Passenger (VP-BLG)	CXR
Чт. 23 янв
18:24	22:24
DME +2 ч. 14 м.	Boeing 767-300 Passenger (VP-BLC)	CXR
Чт. 16 янв
15:43	19:43
DME +23 м.	Boeing 767-300 Passenger (VP-BLC)	CXR
Вс. 12 янв
19:43	23:43
DME +3 ч. 33 м.	Boeing 767-300 Passenger (VP-BLC)	CXR
Вс. 5 янв
16:43	20:43
DME +33 м.	Boeing 767-300 Passenger (VP-BLC)	CXR
Чт. 2 янв
18:47	22:47
DME +22 м.	Boeing 767-300 Passenger (VP-BLC)	CXR
Чт. 26 дек
16:00	06:10
DME +40 м.	Boeing 767-300 Passenger (VP-BLG)	CXR +40 м.

Типы и модели воздушных судов выполняющие рейс RL7501

Информация о типах, моделях и бортовых номерах воздушных судов выполняющие рейс RL7501. Также данный раздел содержит информация о процентном соотношение по типам и бортовым номерам воздушных судов чаще всего выполняющие рейс RL7501. Проще говоря какие воздушные суда чаще выполняют рейс.

Boeing 767-300 Passenger

100%

VP-BLC

VP-BLG

Статистика по рейсу Москва — Нячанг

График отображает кол-во рейсов по маршруту Москва — Нячанг за последние 30 дней.

Общие положения

Авиакомпания Royal Flight начала деятельность в 1992 году. Уже через год было получено право на осуществление международных и внутренних перелетов, после чего самолет авиакомпании осуществил первый рейс. Наиболее востребованные направления — в Барселону, Малагу, Валенсию, Севилью и прочие города. Основные вылеты осуществляются из аэропорта Домодедово и Шереметьево (Москва), но некоторые рейсы отправляются из Санкт-Петербурга. Поиск билетов можно осуществить через сайт поиска.

Компоновка VQ-BOO

235 мест, общее количество рядов — 41.

757-200 VP-BOO

В носовой части c увеличенным пространством для ног: ряд 1 (места ВС, вынесенные максимально вперёд), а также ряд 2 (места ADEF).

За 29м рядом (места АВС) находятся сразу два туалета, а за рядом 31 (чуть позади и справа) — ещё один. Спинки этих кресел не откидываются.

Спинки ряда 40 (последнего) у такого боинга 757 200er компании royal flight откинуть нельзя, ведь за ним — выходы и различное оборудование.

Парк самолетов Роял Флайт — состав

В марте 2021 года Royal Flight получил в распоряжение узкофюзеляжное воздушное судно Боинг 757, которое стало шестым для авиакомпании. Новый борт получил регистрационный номер VP-BLB и был приобретен по лизинговому соглашению, рассчитанному на несколько лет. Первым рейсом стал вылет в аэропорт Утапао, что в Паттайе (Таиланд).

После пополнения Роял Флайт парк самолетов составляет девять воздушных суден, среди которых:

Шесть Боингов 757.
Два Боинга 767 (оба получены в распоряжение в 2021 году).
Один Боинг 737 (узкофюзеляжный лайнер).

Авиакомпания планирует и далее расширять парк самолетов, но свои планы компания пока не разглашает.

На сегодняшний день перевозчик входит в ТОП-20 лучших операторов по пассажиропотоку. За 2021 год общее число перевезенных пассажиров составил около миллиона человек. Уже в начале 2017-го этот показатель увеличился почти в три раза в сравнении с аналогичным периодом прошлого года. Перелеты осуществляются в различных направлениях — в Австрию, Испанию, Индию, ОАЭ, Вьетнам, Таиланд и другие страны. С расширением парка авиалайнеров увеличивается и число направлений.

Где и как узнать время вылета самолетов?

Как отмечалось, посмотреть расписание Роял Флайт можно на сайте аэропорта, из которого планируется вылет, или связавшись с представителями компании.

Здесь можно воспользоваться следующими контактными данными:

Связь для пассажиров (e-mail)
Служба по организации перевозок. Информацию можно получить по почтовому ящику ([email protected]royalflight.ru) или набрав номер телефона . Звонок необходимо осуществлять с десяти утра до шести вечера.
Заказ рейса. При необходимости можно не только узнать время, но и заказать самолет. Сделать это можно через почтовый ящик ([email protected]) или набрав номер +7-495-782-00-74.

Чтобы выяснить расписание через официальный сайт Домодедово, действуйте так:

Зайдите на страницу аэропорта в Сети.
Перейдите в раздел рейсов и авиакомпаний.
Выберите раздел расписания.
В «фильтре» укажите интересующую авиакомпанию.

Табло вылета Роял Флайт

Подробное табло представлено на сайте аэропорта Домодедово. В приведенной таблице отражается номер рейса, направление, дата отлета и прилета, время пути, а также дни недели, когда осуществляется перелет.

Так, в 2021 году из Москвы (Домодедово) запланированы рейсы в Анталью и Агадир, а также из Краби и Дубай. Время и день рейса необходимо узнавать заблаговременно. Все упомянутые чартеры отправляются в определенный день:

Анталья — 24 и 25 мая (среда и четверг), 6 июня (вторник).
Агадир — 1 июня (четверг)

Найти билеты Royal-flight

Coral Travel анулював липневі заявки до Греції

турагенти діляться подробицями

Туроператори коригують свої програми на вантажо-пасажирських рейсах, щоб привести їх у відповідність з вимогами Росавіації і оперштабу. Зокрема, Coral Travel повідомив турагентів про анулювання заявок на Вильоти з 1 по 31 Липня з Москви до Греції авіакомпаніями Royal Flight і «Уральські авіалінії». Йдеться про рейси на Корфу (RL 7515/16), на острів Кос (RL 7797/98), в Іракліон (U6 1077/78, U6 1087/88) і на Родос (RL 791/792, RL 7791/7792).

Також до 31 Липня скасовується польотна програма з регіонів в Іракліон: з Санкт-Петербурга (N4 1606/N4 1605), Уфи (RL 8418/RL 8417), Самари (RL 8424/RL 8423), Казані (WZ 4125/WZ 4126), Пермі (RL 8429/RL 8430), Челябінська( RL 8490/RL 8489). А також на Родос з Краснодара (RL 8404/RL 8403) і Єкатеринбурга (RL 8454/RL 8453).

У Coral Travel на запит TourDom.ru поки не відповіли. Однак, як сказано в розсилці партнерам, рішення прийнято «у зв’язку з інформацією Федерального агентства з туризму утриматися від поїздок за межі Російської Федерації, наявністю об’єктивних обставин епідеміологічної обстановки, що перешкоджають виконанню заявки в призначені дати і відносяться до непереборної сили».

Крім того, турагенти повідомляють, що «Пегас Туристик» скасував польотну програму на Джербу (Туніс) з Москви, яка була запланована на 18 червня. “Оскільки країна так і не відкрита по теперішній час, рейс прибрали з розкладу», – прокоментувала редакції глава «Пегаса» Ганна Підгорна.

Тиждень тому TUI Росія зняв чартерну програму Red Wings на Кіпр. Турагентам і туристам буквально напередодні вильоту стало відомо про скасування рейсу WZ 4535 авіакомпанії Red Wings з Москви в Пулу (Хорватія). Нагадаємо, раніше Росавіація опублікувала заяву про неприпустимість використання вантажо-пасажирських рейсів для відправки організованих груп туристів за кордон, закликавши вжити заходів до «недобросовісних» туроператорів. Післяцього Ростуризм попередив компанії про відповідальність перед туристами в разі, якщо вантажо-пасажирські рейси не відбудуться. Експерти припустили тоді, що постачальники послуг самі скасують частину програм за закритими напрямками, не чекаючи подальших дій з боку Росавіації, що і відбувається зараз. зазначимо, що сьогодні, згідно з даними джерела TourDom.ru, очікується повідомлення від оперштабу РФ про нові дозволені напрямки.

Навігація записів

Естественные вариации в регуляции генов развития нервной системы изменяют летные характеристики дрозофилы производительность у

дрозофилы . PLoS Genet 17(3): е1008887. https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1008887

Редактор: Алан О. Бергланд, США

Получено: 20 мая 2020 г.; Принято: 26 января 2021 г .; Опубликовано: 18 марта 2021 г.

Авторское право: © 2021 Spierer et al.Это статья с открытым доступом, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных: Все соответствующие данные содержатся во вспомогательной информации рукописи, однако дополнительные файлы (не таблицы, рисунки или результаты) слишком велики для загрузки. Они размещены Dataverse по адресу (https://doi.org/10.7910/DVN/ZTDHDC).

Финансирование: Эта работа и A.N.S. поддерживаются Национальным институтом здравоохранения R01 GM067862 (до D.M.R.). Л.К. поддерживается грантами P20GM109035 (COBRE Center for Computational Biology of Human Disease; PI Rand) и P20GM103645 (COBRE Center for Central Nervous; PI Sanes) от NIH NIGMS, 2U10CA180794-06 от NIH NCI и Института рака Даны Фарбер (PIs). Грей и Гатсонис), стипендию Альфреда П. Слоана и стипендию Дэвида и Люсиль Паккард в области науки и техники.С.П.С. является стажером программы подготовки докторантов Университета Брауна в области биологических данных при поддержке NIH T32 GM128596-02. Эта работа также была поддержана Национальными институтами здравоохранения США R01 GM118652 (S.R.) и S.R. выражает благодарность Национальному научному фонду CAREER Award DBI-1452622 за дополнительную поддержку. Спонсоры не участвовали в разработке исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили об отсутствии конкурирующих интересов.

Введение

Полет — одна из наиболее отличительных черт многих крылатых насекомых, особенно таксономического отряда Diptera . В просторечии называемые «мухами», эти насекомые полагаются на своего тезку во многих аспектах своей истории жизни: расселение, поиск пищи, уклонение, миграция и поиск партнера [1]. Поскольку полет занимает центральное место в истории жизни мух, многие гены, необходимые для полета, строго консервативны [2, 3]. Полет — это эпифеномен, состоящий из множества тесно интегрированных систем, работающих вместе.Таким образом, летные качества, вероятно, будут постоянно меняющимся признаком со сложной генетической основой.

Оценка генетической архитектуры сложных признаков по своей сути является сложной задачей из-за того, что каждый из многих генов вносит небольшой вклад в общую изменчивость признака [4, 5]. Омнигенная модель [6, 7] описывает генетическую архитектуру сложных признаков как сеть всех экспрессируемых генов, где вариации возникают в результате действия очень большого числа периферических модификаторов, которые изменяют действие основных генов и путей в центре. сеть.Гены в сети соединены ребрами, представляющими различные типы взаимодействия (ген-ген, белок-белок, эпистатическое и др.). В случае летных качеств, например, центральные гены, такие как Wingless [8] и Act88F [9], необходимы для развития крыльев и непрямых летательных мышц соответственно, в то время как периферические гены будут иметь более тонкое влияние на полет от систем. такие как метаболизм [10], функция мышц [11], функция нейронов [12, 13] и анатомическое развитие [14, 15].Периферийные гены менее подвержены очищающему отбору в той же степени, что и центральные гены, а это означает, что они с большей вероятностью содержат естественные варианты, которые могут оказывать незначительное влияние на фенотип.

Мы можем использовать разнообразие естественных вариантов в популяции для выявления новых ассоциаций между генотипом и фенотипом с помощью полногеномного исследования ассоциаций (GWAS). Справочная панель генетики Drosophila (DGRP) представляет собой панель из 205 инбредных и генетически различных линий Drosophila melanogaster , представляющих моментальный снимок естественной изменчивости в популяции [16, 17].Предыдущие исследования сложных и высокополигенных количественных признаков выявили множество локусов-кандидатов, вносящих вклад в специфические для насекомых и

Drosophila признаки [18–20], а также признаки, влияющие на здоровье и болезни человека [21–24].

Мы разработали это исследование, чтобы определить генетические модификаторы летных характеристик и наметить возможную сеть лежащей в основе генетической архитектуры. Мы провели скрининг самцов и самок из 197 линий DGRP, затем проанализировали оба пола, их среднее значение и их различия.Мы использовали многогранный подход, определяя модификаторы на индивидуальном уровне (n _{аддитивных} = 180 вариантов; n _{маргинальных} = 70 вариантов; n _{эпистатических} = 12 161 вариант) и на уровне сети (n = 539 генов). Мы разработали новое приложение программы PEGASUS для человека [25] для использования с Drosophila и исследованиями DGRP, которые идентифицировали 72 полных значимых гена: PEGASUS_flies. В дополнение к этим результатам мы успешно проверили 13 генов-кандидатов с помощью аддитивного подхода с использованием

мутационных вставок Mi{ET1} .

В совокупности наши результаты убедительно свидетельствуют о том, что на изменчивость летных характеристик в естественных популяциях влияют некодирующие области генома. Известно, что многие гены, влияющие на генетическую архитектуру летных характеристик, влияют на 1) развитие нервной системы, 2) развитие летной мускулатуры, 3) развитие морфологии крыльев и 4) регуляцию экспрессии генов. Основываясь на проверке наших генов-кандидатов и сильно значимых генов из различных анализов, мы предлагаем модель, чтобы обобщить, как эти генетические модификаторы влияют на летные характеристики.

Результаты

Различия в летных характеристиках по DGRP

когорты примерно из 80 мух из 197 линий DGRP (таблица S1) были протестированы на летные характеристики с использованием колонки для полетов [26] (рис. 1А). Мы записали высокоскоростные видео для слабого, промежуточного и сильного генотипа, входящего в столбец полета (рис. 1B–1D и файл 1 в https://doi.org/10.7910/DVN/ZTDHDC). Основываясь на этих видеороликах, мы пришли к выводу, что этот тест лучше всего подходит для измерения реакции и ответа на резкое падение.

Рис. 1. Линии DGRP показывают различия в летных характеристиках по линиям.

(A) Анализ летных характеристик измеряет среднюю высоту приземления мух, когда они падают через летную колонну. Флаконы с мухами спускаются по верхнему желобу и резко останавливаются внизу, выбрасывая мух столбом метровой длины. Падающие мухи будут инстинктивно выпрямляться и лететь к периферии, делая это в разное время (и, следовательно, приземляясь на разной высоте) в зависимости от своих способностей.(B-D) Свернутые z-стеки каждых 10 кадров из высокоскоростного видео, записанного в верхней четверти (0,25 м) столбца полета, иллюстрируют эти различия в производительности в (B) слабом, (C) среднем и ( г) сильные генотипы. (E) Половой диморфизм существует внутри генотипов (отклонение красной пунктирной линии регрессии от y = x сплошной серой линии), хотя полы хорошо коррелированы (r = 0,75, n = 197,

P <1e-36). (F) Половой диморфизм также проявляется в распределении средней высоты приземления для каждой пары генотипов самца (голубой) и самки (красный) (среднее значение ± S.ЭМ.). Пары пол-генотип отсортированы в порядке увеличения средней высоты приземления самцов. Показатели генотипов в B-D указаны в распределении с помощью соответствующей цветной звездочки (*) над соответствующей позицией генотипа.

https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1008887.g001

Между средней высотой приземления самцов и самок для каждого генотипа наблюдалось сильное соответствие (r = 0,75; рис. 1E), при этом самцы демонстрировали более высокую высоту приземления. чем женщины (мужчины: 0.80 м ± 0,06 SD; самка: 0,73 м ± 0,07 SD; Рис. 1F и таблица S2). Поскольку высота посадки была несколько сексуально диморфной, рассчитала широкое чувство наследуемости ( ч

2 ^{2 0) отдельно для каждого пола ( H ² _{мужчина} = 13,5%; ч ² _Самка = 14,4%), и подтвердили воспроизводимость анализа путем повторного тестирования 12 линий различной способности, выращенных с разницей в 10 поколений (r = 0.95; S1 рис). Вместе эти результаты указывают на генетическую (а не экспериментальную или экологическую) изменчивость как основной источник изменчивости в полете между отдельными линиями DGRP. В дополнение к анализу самцов и самок мы также проанализировали среднее значение (среднее значение по полу) и разницу (половое различие) между полами (рис. S2).
Перед проведением ассоциативного анализа мы проверили, являются ли летные качества уникальным фенотипом. Мы сравнили наши оценки фенотипов для мужчин и женщин с общедоступными фенотипами на веб-сервере DGRP2, а также визуальное старение в трех временных точках [22].Мы не обнаружили существенной регрессии между летными качествами и любым из фенотипов у обоих полов после поправки на множественное тестирование ( P ≤ 1,67e-3; таблица S3). Этот результат предполагает, что наша мера летных качеств является уникальным фенотипом среди описанных.
Связь дополнительных SNP с летными характеристиками
Мы провели полногеномное ассоциативное исследование (GWAS) для выявления генетических маркеров, связанных с летными характеристиками. Мы провели анализ 1 901 174 распространенных вариантов (MAF ≥ 0.05) об аддитивных генетических эффектах четырех основанных на поле фенотипов: самцов, самок, среднего пола и половых различий. Некоторые фенотипы коррелировали с наличием основных инверсий (таблица S4), поэтому мы проанализировали результаты ассоциации с использованием смешанной модели (рис. 2A), чтобы учесть статус инфекции Wolbachia , наличие инверсий и полигенное родство (рис. S3 и S4). рассчитывается с помощью веб-сервера DGRP2.
Рис. 2. Изменение летных характеристик, связанное с несколькими дополнительными вариантами, некоторые из которых были функционально проверены.
(A) Аддитивный скрининг генетических вариантов выявил несколько вариантов, которые превысили традиционный [29] порог DGRP ( P ≤ 1e-5) (серая линия). Значимые варианты (красные) были распространены по всему геному на всех хромосомах, кроме 4. Варианты для усредненного по полу фенотипа изображены, хотя другие фенотипы, основанные на поле, имели аналогичные профили (рис. S5). (B) Приблизительно половина всех вариантов использовалась по крайней мере в одном другом анализе на основе пола, а другая половина всех вариантов была эксклюзивной для одного анализа.(C) Гены-кандидаты были выбраны из вариантов, скорректированных Бонферрони, и наиболее значимых в анализе среднего пола, для которых трансгенные мухи были общедоступны. Оба пола были проверены на летные качества. Валидированные гены определяли, если существовала значительная разница между экспериментальными линиями, гомозиготными по инсерционному мутанту в гене-кандидате, и их фоновыми контрольными линиями, в которых не было инсерционного мутанта (красные точки, критерий Манна-Уитни-U, P ≤ 0.05). Очень значимые гены-кандидаты ( CadN , Flapper ( CG11073 ) и Dscam4 ) имели по две независимые проверочные линии.
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1008887.g002
Мы отфильтровали аддитивные варианты со строгим порогом Бонферрони ( P ≤ 2,63e-8). Используя подход minSNP для идентификации значимых генов, если их самый низкий (наиболее значимый) вариант P -значение пересекает порог [25], мы идентифицировали шесть уникальных вариантов.Пять из этих вариантов картированы с шестью генами ( CG15236 , CG34215 , Dscam4 , Egfr , fd96Ca , Or85d ) (таблица). Варианты, картированные на Egfr и fd96Ca , также картировались на цис-регуляторные элементы (сайты связывания фактора транскрипции (TFBS) и сайленсер), которые, как известно, активируются во время эмбриогенеза [27, 28]. Следует отметить, что Dscam4 был признан «поврежденным» в 38 протестированных линиях [17]; однако разница между средней высотой приземления мух с поврежденными инеповрежденный аллель был менее 1 см ( P = 0,32, Т-критерий Уэлча). Аллель, вызывающий поврежденное состояние, не является аллелем, связанным с летными качествами.
Используя традиционный порог значимости DGRP ( P ≤ 1e-5) [29], мы идентифицировали 180 вариантов по всем четырем фенотипам, основанным на поле (рис. 2B и таблицы S5 и S5). Все идентифицированные варианты прошли порог значимости теста перестановки (n = 10 000) для каждого фенотипа, основанного на поле, что позволяет предположить, что варианты не были связаны с бегством случайно.Индивидуальный аддитивный вариант с наибольшей величиной эффекта, сопоставленный с интроном в рецепторе эпидермального фактора роста ( Egfr ; человеческий гомолог EGFR ), способствовал разнице в высоте приземления на 4,5 см (или 0,97% от суммы всех значимых варианты) у самцов и 6,4 см (1,1% от суммы всех значимых вариантов) у самок. Для справки, вариант с наименьшим значимым размером эффекта составил 0,017 см (или 0,0036% от суммы всех значимых вариантов) для мужчин и 0.57 см (или 0,095% от суммы всех значимых вариантов) у самок. Примечательно, что Egfr кодирует ключевой трансмембранный тирозинкиназный рецептор и ранее был идентифицирован как локус, влияющий на форму крыла в DGRP [30, 31]. Являясь плейотропным геном, Egfr влияет на процессы развития и гомеостатические процессы на протяжении всей жизни и анатомии мухи. Он известен своей ролью в формировании эмбрионального паттерна и имеет значение в онкогенезе [32, 33]. Когда цис-регуляторные элементы находятся в важных генах развития, их эффекты могут усиливаться по мере развития организма.Эти эффекты могут еще больше усиливаться для таких генов, как Egfr , которые, как известно, являются рецепторами, влияющими на другие процессы развития [31]. Соответственно, этот вариант в Egfr картирован с несколькими перекрывающимися сайтами связывания факторов транскрипции (TFBS) для факторов транскрипции, о которых известно, что они влияют на эмбриональное развитие сильно дозозависимым образом ( bcd , da , dl , gt ). , HB , KBI , MED , PRD , SNA , TLL , TWI , Disco , TRL ) [34-37], Предлагающий этот вариант может играть подобное роль.
В четырех анализах на основе пола все варианты, кроме 19, картированы в межгенных или некодирующих областях (предполагаемые цис-регуляторные области). Из некодирующих вариантов 149 картированы со 136 уникальными генами (таблица 2). К ним относятся развитие и функция нервной системы и нервно-мышечных соединений, морфогенез мышц, кутикулы и крыльев, функции эндоплазматического ретикулума и тела Гольджи, а также регуляция трансляции. Приблизительно половина всех вариантов присутствовала в двух или трех анализах на основе пола, а остальные были уникальными для одного (рис. 2B).Несколько вариантов картированы с факторами транскрипции, широко влияющими на развитие и нейрогенез [38, 39]. Несмотря на обогащение для нескольких аннотаций, нам не удалось идентифицировать какие-либо значимые категории генной онтологии (GO) с использованием GOwinda [40], GWAS-специфического анализа обогащения набора генов.
Подтверждено, что гены общего развития и развития нервной системы влияют на летные качества
Мы выполнили функциональную проверку подмножества генов, картированных из вариантов, идентифицированных в анализе Bonferroni и анализе среднего пола.Мы идентифицировали 21 уникальный ген-кандидат, для которого Minos энхансерная ловушка Mi{ET1} инсерционная мутационная линия [41] была общедоступна [42] (таблица S1; Adgf-A/Adgf-A2/CG32181 , bru1 , CADN , CG11073 , CG11073 , CG15236 , CG9766, , CREG , DSCAM4 , FORG3 , FRY , LASP / CG9692 , PDE6 , SNOOO ). Три дополнительных запаса для CadN , Dscam4 и CG11073 также были протестированы на силу их связи. CREG также был включен в качестве отрицательного контроля, поскольку ни один вариант не превышал 25 ^th процентиля значимости ( P = 0,25).
гена-кандидата были функционально проверены путем сравнения распределения средней высоты посадки подвоев, гомозиготных по вставке, и их парного контрольного аналога (рис. S6) с использованием критерия Манна-Уитни-U (рис. 2C и таблицы S6). Несколько генов кандидата были вовлечены в развитие нервной системы ( CADN , CG9766 , CG11073 , CG15236 , DSCAM4 , Fry и SNOO ) [8, 43-51], мышцы развития ( bru1 и Lasp ) [11, 52, 53] и транскрипционной регуляции экспрессии генов ( CREG ) [54]. назвали их флиппи ( флип ) и флиппер ( флиппер ) на основе хлопающих и хлопающих движений более слабых мух, пытающихся выпрямиться в ходе анализа летных характеристик.Для получения дополнительной информации об этих двух генах см. Текст S1 для «Предполагаемых ролей для флиппи и флиппер ».
Связь значимости на уровне генов и сетей взаимодействия с летными характеристиками
Подход minSNP к аддитивным вариантам отдает приоритет идентификации генов, содержащих варианты с более сильными эффектами [25]. Однако этот подход игнорирует блоки сцепления и длину гена, что может привести к искажению результатов. Важно учитывать длину гена, потому что некоторые гены могут быть длинными и превышать 100 т.п.н. (например,грамм. гены развития нервной системы, такие как CadN , 131 т.п.н.). Одним из альтернативных подходов является точная, эффективная оценка ассоциации генов с использованием SNP (PEGASUS), которая оценивает показатели значимости всего гена путем сравнения распределения значений варианта P гена с нулевым распределением хи-квадрат [25]. Этот подход обогащает целыми генами умеренного действия и позволяет идентифицировать гены, которые могут остаться незамеченными в подходе minSNP.
Поскольку PEGASUS сконфигурирован для популяции людей, мы разработали PEGASUS_flies, модифицированную версию для Drosophila . Эта платформа настроена для работы с наборами данных DGRP и может быть настроена для работы с другими скрининговыми панелями Drosophila /model. Из наших аддитивных вариантов PEGASUS_flies идентифицировали 72 уникальных гена во всех фенотипах, основанных на поле, чьи оценки генов превысили порог Бонферрони ( P ≤ 3,03e-6; рис. 3A и таблица S7). Значимые гены, как правило, отличались от генов, идентифицированных в аддитивном анализе minSNP (рис. 3B и S7), хотя 15 были общими ( aru , bves , CG17839 , CG32506 , CG32506 , CG33110, CG33110, GMAP , MBS , MIP40 , MYP40 , MXT , Oys , PDP1 , RAB30 , SDK , Vacht ).Следует ожидать относительно низкого перекрытия между этими двумя наборами генов, поскольку они отдают предпочтение вариантам с большим эффектом (minSNP) по сравнению с целыми генами со средним эффектом (PEGASUS_flies). В целом, аннотации генов были обогащены для развития и функции нейронов, крыльев и общего развития, активности Rab GTPase и регуляторов транскрипции. Различные половые фенотипы различались по тому, насколько уникальными были определенные целые гены для данного фенотипа (рис. 3C). Гены, идентифицированные в анализе среднего пола, как правило, были общими с мужскими и женскими фенотипами, в то время как гены в анализе половых различий обычно были уникальными.Интересно, что dsf и sdk присутствовали как в среднем по полу, так и в половых различиях, а Ccn присутствовали как в мужских, так и в половых различиях. Ccn также был расположен в миссурийской вставке хромосомы 3R (In_3R_Mo; значимая ковариата для мужского и среднего анализа пола), хотя PEGASUS_flies учитывает блоки сцепления, поэтому Ccn все еще значим.
Рис. 3. PEGASUS_flies идентифицирует генетические модификаторы, отличные от аддитивного скрининга.
(A) Результаты PEGASUS_flies, построенные в виде графика Манхэттена. Для среднеполового фенотипа несколько генов (красные точки, помеченные символом гена) превысили строгий порог значимости Бонферрони (серая пунктирная линия, P ≤ 3,43e-6), идентифицировано несколько генов. (B) PEGASUS_flies отдает приоритет генетическим модификаторам умеренного действия, принимая во внимание блоки сцепления и длину гена. Значимые PEGASUS_flies (красные) по сравнению с генами, значимыми при подходе minSNP для аддитивных вариантов (синие), имеют очень небольшое перекрытие между двумя наборами (фиолетовые).(C) Многие из идентифицированных генов PEGASUS_flies были уникальными для основанного на поле фенотипа, хотя гены среднего пола обычно обнаруживались в других анализах.
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1008887.g003
Воспользовавшись оценками значимости на уровне генов, мы использовали общедоступные сети взаимодействий ген-ген и белок-белок для выявления измененных подсетей генов. которые связаны с фенотипом летных характеристик. Локальная частота ложных открытий (lFDR) была рассчитана для каждого фенотипа, основанного на поле (таблица S8), для которого баллы генов либо преобразовывались в log10, если они прошли, либо были установлены на 0, если они не прошли.Преобразованные оценки для каждого фенотипа на основе пола были проанализированы вместе в Hierarchical HotNet [55], которая вернула согласованную сеть, состоящую из девяти подсетей генов (таблица S9). Самая большая сеть идентифицировала 512 генов и была значительно обогащена несколькими терминами GO, включая связывание факторов транскрипции, модификацию гистонов и хроматина, регуляцию развития нервной системы и регуляцию апоптоза (таблица S10). Другие восемь сетей состояли из 27 генов, которые вместе имели несколько важных терминов GO, включая регуляцию экспрессии генов посредством альтернативного сплайсинга, поддержание кишечного эпителия и киназного комплекса Atg1/ULK1 (таблица S11).
Связь эпистатических взаимодействий с летными характеристиками
Эпистатические взаимодействия составляют значительную часть генетической изменчивости сложных признаков [56], но их сложно идентифицировать с вычислительной и статистической точек зрения. Чтобы обойти барьеры, связанные с исчерпывающим попарным поиском (n = 1,81E12), мы сфокусировали нашу область поиска на тесте MArginal ePIstasis Test (MAPIT). MAPIT — это линейный смешанный подход к моделированию, который определяет варианты, которые с большей вероятностью повлияют на другие варианты.Эти предполагаемые узловые варианты представляют более центральные и взаимосвязанные гены в более крупной генетической сети, предложенной омнигенной моделью [6, 7]. Соответственно, мы выявили 70 уникальных значимых маргинальных вариантов, превышающих порог Бонферрони ( P ≤ 2,56e-8) для мужских, женских и среднеполовых фенотипов, но ни одного в анализе половых различий (рис. S8 и таблица S12). . Мы проверили эти 70 маргинальных вариантов на предмет парных взаимодействий со всеми другими SNP в наборе данных и обнаружили 20 уникальных маргинальных вариантов со значительными парными взаимодействиями, которые преодолели порог Бонферрони (таблица S13).Некоторые из этих взаимодействий были между генами, содержащими маргинальные варианты, но не обязательно между самими маргинальными вариантами (Fig 4A). Например, ppk23 и sog содержат значительные маргинальные варианты, но значительные парные взаимодействия были между маргинальными и немаргинальными вариантами. Это подчеркивает важное преимущество использования нескольких подходов для обнаружения различных типов аддитивных, маргинальных или эпистатических эффектов в пределах одного и того же гена. Кроме того, поскольку маргинальные варианты представляют собой те, которые с большей вероятностью будут взаимодействовать с другими вариантами, их взаимодействие между генами, содержащими значительные маргинальные варианты, предполагает сильно взаимосвязанную генетическую архитектуру, лежащую в основе летных характеристик.Широта эпистатических взаимодействий от небольшого сфокусированного подмножества маргинальных вариантов подтверждает важную роль эпистаза в генетической архитектуре летных характеристик. Вероятно, существует гораздо больше вариантов, которые взаимодействуют друг с другом, помимо ограниченного подмножества из 70 протестированных нами маргинальных вариантов. Мы кратко резюмируем эти результаты в порядке усреднения результатов для мужчин, женщин и пола, хотя более полный обзор доступен в тексте S1 в разделе «Связь эпистатических взаимодействий с летными характеристиками, продолжение».
Рис. 4. Летные характеристики представляют собой более крупную комплексную характеристику, состоящую из нескольких более мелких характеристик.
(A) Генетическая архитектура эпистатически взаимодействующих генов разделяет ppk23 как более центральный узел. (B) Целые гены и гены minSNP не были идентифицированы более чем в трех анализах, в то время как примерно половина или более генов были уникальными для каждого анализа. (C) Летные качества имеют сложную генетическую архитектуру с ключевым геном развития Egfr и сигнальным путем BMP, способствующим развитию крыльев и нервной системы.Оба эти процесса важны для структурирования органов чувств, которые позволяют мухе использовать механосенсорные каналы для проприоцепции. Сигналы от органов чувств на крыле, голове и теле поступают в мозг и грудной ганглий, который посылает сигналы через моторные нейроны к прямой и непрямой летательной мускулатуре, которая также по-разному собрана и иннервирована для выработки энергии и контроля угла крыла. во время полета.
https://doi.org/10.1371/журнал.pgen.1008887.g004
У самцов было семь значительных маргинальных вариантов, которые картировались с пятью генами ( CG5645 , CG18507 , cv-c , sog , ). Из вариантов только один (X_15527230_SNP), который картирован с новым сайтом начала транскрипции в антагонисте BMP короткой гаструляции ( sog ; человеческий ортолог CHRD ), имел значительные взаимодействия. Этот маргинальный SNP взаимодействовал с 42 другими вариантами 28 уникальных генов (таблица S13).Четверть этих генов важны для развития нейронов, передачи сигналов и их функций.
У женщин было 14 важных маргинальных вариантов, которые сопоставлены с несколькими межгенными вариантами и шестью генами ( CG6123 , CG7573 , CG42741 , PPK23 , SRC64B , TWI ). Наиболее примечательно, что четыре варианта картированы в области 1002 п.н. ниже pickpocket 23 ( ppk23 ; человеческие гомологи в семействе генов ASIC) и объясняют большинство эпистатических взаимодействий в анализе самок. ppk23 является членом семейства генов дегенериновых (DEG)/эпителиальных Na+-каналов (ENaC), которые функционируют как субъединицы независимых от напряжения чувствительных к амилориду катионных каналов. Он участвует в хемо- и механоощущении, обычно в контексте поиска пищи, обнаружения феромонов и ухаживания [57, 58].
в секс-среднем анализе, было 62 значительных маргинальных вариантов, которые сопоставлены с межгенными регионами и 21 генами ( ART2 , CG10936 , CG15630 , CG15651 , CG18507 , CG3921 , CG42671 , CG42741 , CG5645 , CG6123 , CG6123 , CG9313 , CR44176 , CV-C , FAD2 , Natalisin , PPK23 , RBFOX1 , RGK1 , SRC64B , twi ; рис. 4А).Из 62 маргинальных вариантов 18 имели значительные эпистатические взаимодействия с другими вариантами генома, причем большинство в межгенных областях (n = 9) и ppk23 (n = 7), в то время как отдельные варианты картированы с CG42671 , CG10936 , CG9313 и CG15651 (таблица S13). Опять же, ppk23 имели наибольшее количество эпистатических взаимодействий одного гена, и многие из этих взаимодействий были с вариантами, которые картировались с генами со значительными маргинальными вариантами ( A2bp1 , cv-c , Fad2 , CG9313 , CG10936 , CG42741 , Rgk1 , сог , Src64B , twi 0
5).Примечательно, что картированные взаимодействия
ppk23 были с генами, которые в совокупности имели значительное обогащение терминов GO для роста, организации и дифференцировки нейронов (таблица S14). Были две другие группы вариантов: одна группа в CG42671 , а другая содержала шесть межгенных вариантов в области 669 п.н. развитию и функционированию нервной системы (таблицы S15 и S16).
Нет доказательств того, что вариации транскриптома взрослых особей влияют на летные качества
Поскольку многие варианты картированы в цис- и транс-регуляторных генах, мы стремились проверить, влияет ли регуляторная вариация на гомеостаз развития или взрослого человека. Соответственно, мы провели взвешенный сетевой анализ совместной экспрессии генов (WGCNA) [59], используя 177 общедоступных транскриптомных профилей DGRP для молодых людей обоего пола [60]. Мы группировали гены по сходству в профиле экспрессии, затем сопоставляли собственные значения этих кластеров со средним значением и стандартным отклонением летных характеристик, а также с долей мух, прошедших через колонку, по сравнению с общим количеством анализируемых.Никакие кластеры по полу или фенотипу не имели значительной корреляции. Этот результат подтверждает наше предыдущее наблюдение о том, что многие из значимых вариантов картируются в генах, участвующих в предвзрослом развитии, а не в генах, которые, вероятно, имеют различные уровни экспрессии во взрослом возрасте, анализируемые в предположительно гомеостатических условиях [60] (S9 Fig). Соответственно, мы рекомендуем, чтобы будущие исследования сложных признаков изучали экспрессию генов или аналогичные фенотипы, нацеленные на соответствующие стадии развития, а не только на более поздних или взрослых стадиях, когда измеряется фенотип.
Летные характеристики модулируются взаимосвязанной генетической архитектурой
Генетическая архитектура летных характеристик состоит из множества различных типов генетических модификаторов. Многие варианты сопоставляются с генами, обнаруженными на аналитических платформах (рис. 4В). Большинство вариантов были уникальными для одного анализа, что говорит о том, что в исследованиях ассоциации следует рассмотреть возможность использования нескольких разных анализов, чтобы повысить способность обнаруживать варианты и гены в своем исследовании. Однако многие гены были идентифицированы в ходе двух (148) или трех (23) анализов.Те, кто вовлечен в три анализа: ARU , CG2964 , CG13506 , CG15651 , CG15651 , CG17839 , CG42671 , CG42671 , CYCE , DAW , Diap1 , EGFR , FZ2 , GART , GMAP , MBS , MED23 , MIP40 , MXT , PDP1 , RAB30 , ROEA , SOG , SONA , TGI .Это говорит о том, что отдельные гены могут содержать варианты с различными типами эффектов или иметь различный вклад в общую генетическую архитектуру. Полная справочная таблица всех генов и генов, идентифицированных из вариантов, доступна в таблице S17.
Обсуждение
Мы проверили летные характеристики 197 линий DGRP, идентифицировав несколько аддитивных и маргинальных вариантов, эпистатические взаимодействия, целые гены и консенсусную сеть измененных подсетей, которые связаны с вариациями нашего фенотипа.Многие предполагаемые цис-регуляторные варианты сопоставлены с генами с аннотациями для морфологии крыльев, работы непрямых летательных мышц и развития сенсорных нейронов и нервно-мышечных соединений. Мы демонстрируем, что внедрение дополнительных подходов может расширить спектр идентифицированных генетических модификаторов и улучшить геномные прогнозы при картировании ландшафта генотип-фенотип [29]. Наше исследование подтверждает это наблюдение и предлагает четыре дополнительных вычислительных подхода, которые могут расширить традиционные выходные данные minSNP с веб-сервера DGRP2.Эти результаты расширяют наше понимание генетической архитектуры сложных признаков, поскольку они обеспечивают больший контекст на уровне всего гена (PEGASUS_flies) и на уровне взаимодействия/сети (MAPIT, Hierarchical HotNet, PLINK’s-функция эпистаза). Ассоциировать гены из отдельных вариантов может быть сложно [25], а поиск эпистатических взаимодействующих может потребовать вычислительных и статистических усилий [61]. Кроме того, комбинируя эти подходы, мы добавляем к растущему объему литературы, подчеркивая важность многогранного подхода в выяснении генетической архитектуры сложных признаков.
Гены развития нервной системы играют важную роль в изменении летных качеств
Во всех анализах был обнаружен ряд генов, связанных с развитием нервной системы, в том числе заметное перекрытие между аддитивным minSNP и полногенным скринингом ( aru , ChAT , Ccn , DIP-δ , дсф , дсх , малька , Мбс , сдк , ВаЧТ ). Успешная проверка известных генов, участвующих в развитии нервной системы ( CadN , Dscam4 , fry , Snoo ), подтвердила их важность.В частности, известно, что эти четыре гена работают вместе для развития и формирования небольших сенсорных волосовидных структур, выстилающих тело и крылья мухи (микрохеты). Известно также, что эти четыре гена облегчают иннервацию этих структур и соединяют их с центральной нервной системой (ЦНС) через дендритные разветвления сенсорных нейронов IV типа [48, 62–66]. Интересно, что мы идентифицировали 41 ген карманника, нейрона обонятельного рецептора (ORN), нейрона вкусового рецептора (GRN) и ионотропного рецептора (IR), которые помогают в приеме сигнала на микрохетах.Эти важные механо- и хемосенсорные структуры позволяют предположить, что они могут играть важную роль в летных характеристиках. Примечание, только шесть из этих 41 генов были ранее идентифицированы с обонятельного экрана с 14 отдельными запахами в прошлом Dgrp GWA-исследования ( GR59D , IR41A , IR60D , OR24A , PPK10 и PPK12 ) [18], предполагая предполагаемую роль этих генов в летных характеристиках и потенциальное объяснение идентификации Or85d как скорректированного Бонферрони аддитивного варианта в анализе minSNP.
Интересно, что карманник 23 ( ppk23 ) был идентифицирован как центральный узел при анализе краев и эпистаза. Гены семейства карманников представляют собой консервативную группу кислоточувствительных ионных каналов (семейство ASIC у человека), которые, как известно, работают с хемосенсорными рецепторами для обнаружения феромонов и часто изучаются в контексте ухаживания [57, 67], а также роли в проприоцепции. и механотрансдукция по периферическим сенсорным нейронам [58, 68, 69]. Соответственно, мы предполагаем проприоцептивную роль ppk23 во время полета.Широта эпистатических взаимодействий ppk23 предполагает, что он играет более важную роль в летных характеристиках, чем предполагалось ранее. Это включает эпистатические взаимодействия с генами, идентифицированными в предыдущих исследованиях летных характеристик, которые не были обнаружены в других наших анализах ( cac , Hk , Sh и slo ) [70–73]. Гены карманников, включая ppk23 , могут также играть важную роль в схемах центрального генератора паттернов (CPG) грудного ганглия, который действует как важный нейрорегулятор полета [74].Эти схемы отвечают за «фиктивные» поведенческие паттерны (например, ходьба, полет, прихорашивание) или повторяющиеся действия, которые могут поддерживаться при отсутствии сенсорных входов. Воображаемое поведение, такое как измеренный нами фенотип управления полетом, может включать проприоцептивные сигналы для модуляции нервно-мышечной активности, влияющей на поведение организма. Известно, что мутанты гена карманника ppk1 влияют на локомоцию личинок, нарушая синхронизацию выходных сигналов [75, 76].Как члены семейства дегенериновых/эпителиальных натриевых каналов (DEG/ENaC), гены семейства карманников могут быть важны для обеспечения пресинаптической гомеостатической пластичности. Здесь гены карманников создают «утечки» ионов натрия, которые деполяризуют пресинаптические мембраны и способствуют притоку кальция, чтобы помочь в стабилизации функции нейронов после постсинаптического высвобождения нейротрансмиттеров [77, 78]. Эти гены карманников димеризуются в более крупные сборки субъединиц карманников, создавая каналы с различными и уникальными физиологическими свойствами [77].Т.о., гены карманников, включая ppk23 , также могут быть важны для обеспечения функционирования двигательных нейронов летной мускулатуры во время полета.
Было еще одно примечательное эпистатическое взаимодействие между ppk23 и бесплодным ( fru ), важный фактор транскрипции, участвующий в дифференциации специфических для пола нейронных цепей, который влияет на связанное с фитнесом поведение, такое как ухаживание [79]. fru также является модулятором активности CPG во время полета [80] и, как известно, совместно локализуется с ppk23 в грудном ганглии [4, 58, 67, 81, 82].Оба также работают с doublesex ( dsx ), другим фактором транскрипции, который влияет на специфичные для пола нервные цепи и был обнаружен в анализе половых различий всего гена [83–85]. Эти гены предполагают потенциальный генетический механизм, лежащий в основе наблюдаемого полового диморфизма в летных характеристиках (см. Текст S1 для получения дополнительной информации о «Потенциальных генетических источниках полового диморфизма в летных характеристиках»).
Естественные варианты генов летательных мышц связаны с изменением летных качеств
В ходе аддитивного скрининга были идентифицированы и подтверждены два связанных с мышцами гена с известной ролью в полете. Lasp (человеческий ортолог LASP1 ) изменяет длину саркомера и тонкого филамента, а также диаметр миофибрилл [52]; bruno 1 ( bru1 или aret ; человеческий гомолог CLEF1 и CLEF2 ) является фактором транскрипции, который контролирует альтернативный сплайсинг миофибрилл в непрямой летательной мышце [11, 53], среди других процессов развития. Интересно, что мы также идентифицировали два гена, влияющих на мышечную функцию, через PEGASUS_flies, которые ранее были подтверждены в литературе. Тропомодулин ( tmod; человеческий гомолог TMOD1 ) отвечает за мышечную функцию, а глицерол-3-фосфатдегидрогеназа 1 ( Gpdh2 ; человеческий гомолог GPD1 влияет на метаболизм внутри мышц, [0]). Ни один из генов не содержал значимого варианта, превышающего порог значимости аддитивного скрининга ( P ≤ 1e-5), демонстрируя способность PEGASUS_flies идентифицировать генетические модификаторы, упущенные из виду в традиционном подходе minSNP.
Различия в развитии крыла влияют на летные характеристики
Один из аддитивных вариантов, скорректированных Бонферрони, сопоставленных с Egfr , каноническим геном развития, который, как известно, содержит естественные варианты, которые могут изменять морфологию крыла и летные характеристики [30, 31]. Egfr является плейотропным, хотя одна из основных ролей, которую он играет, связана с сигнальным путем Bone Morphogenetic Protein (BMP) [13, 31, 87], установленным путем, который, как известно, влияет на развитие крыльев.Передача сигналов BMP формирует дозозависимые градиенты, влияющие на размер крыла, форму и рисунок жилкования [88-91]. Он также может влиять на сенсорные и нервно-мышечные цепи в структурах полета [8, 92]. В дополнение к нашей идентификации нескольких модификаторов BMP-сигнализации по всем анализам ( CMPY , CUL2 , CV-2 , CV-C , Dally , DAW , DPP , EGR , GBB , HiW , Kek5 , LIS-1 , LPT , LQF , LTL , MAD , NMO , SCW , SNOO , SOG , srw , tkv , trio ), мы функционально подтвердили Sno Oncogene ( Snoo ; человеческий гомолог SKI ), важный компонент морфогенеза BMP и формирование дендритического сигнального пути, который влияет на морфогенез крыльев и формирование дендритов. , и развитие органов чувств на крыле (e.грамм. микрохеты и колокольчатые сенсиллы) [8, 50, 93, 94]. Мы также идентифицировали значительный маргинальный вариант, кодирующий новый сайт начала транскрипции в короткой гаструляции ( sog ; человеческий гомолог Chordin ), dpp антагониста в формировании паттерна дорсо-вентральной оси крыльев [89, 95, 96]. ]. Кроме того, sog является известным источником природных вариантов, которые изменяют летные характеристики в естественных популяциях [13]. Этот конкретный вариант sog имел эпистатические взаимодействия в других генах, содержащих маргинальные варианты, включая ppk23 и CG42671 , что указывает на более взаимосвязанную роль этого антагониста передачи сигналов BMP в изменении летных характеристик.
Изменения в регуляции генов приводят к изменениям в летных характеристиках
Подобно другим исследованиям DGRP [19, 29, 97], большинство значимых вариантов, которые мы смогли протестировать, картированы в некодирующих или межгенных областях, которые, как предполагается, связаны с цис-регуляторными элементами [29]. В рамках омнигенной модели изменчивость этих элементов может иметь непропорциональный эффект ниже по течению, когда они встречаются в трансрегуляторных генах (то есть факторах транскрипции, спликосомных белках и модификаторах хроматина), поскольку они сами модифицируют регуляцию других генов [32, 33]. .Один аддитивный вариант, прошедший порог Бонферрони, картирован в интронной области в домене вилки 96Ca ( fd96Ca ; человеческие гомологи FOXB1 и FOXB2 ), дорсальном ( 06 dl) сайте связывания транскрипционного фактора ) и сайленсер для гистондеацетилазы 1 ( HDAC1 ). fd96Ca представляет собой транскрипционный фактор forkhead box, экспрессируемый в нейробластах вдоль продольной оси эмбриона и в некоторых сенсорных нейронах головы эмбриона [98].Неправильная регуляция трансрегуляторных генов в тканях развития (например, нейробластах и головном мозге) может впоследствии повлиять на онтогенез тканей, происходящих из него ниже по течению. Другим примером, подчеркивающим важность трансрегуляторных генов, является фактор транскрипции CREG. Первоначально он был выбран в качестве отрицательного контроля на экране проверки, хотя мы демонстрируем, что он оказывает значительное влияние на способность к полету в нашем экране проверки генов-кандидатов. Существенный эффект вставки, которую мы протестировали при скрининге, может быть результатом различия между вставочной мутацией и вариацией SNP, которые мы можем протестировать.
Дальнейшие доказательства, подтверждающие роль нормативных элементов, влияющих на летные характеристики, находятся в более широком плане на нашем экране проверки. Конструкции Mi{ET1} внесли генетическую изменчивость в некодирующие области генов, но не обязательно близко к значительным вариантам, идентифицированным в нашем скрининге GWA. Таким образом, генетическая изменчивость в пределах гена, а не в одном варианте, способна влиять на фенотипическую изменчивость. Наша успешная валидация 13/21 протестированных уникальных генов близка примерно к 70% успешности экранов валидации других исследований DGRP [29].Интересно, что вставка конструкций в интронные области как положительно, так и отрицательно влияла на производительность, даже если это было сделано в независимых участках одного и того же гена ( CadN и Dscam4 ; см. рис. 2C). Кроме того, некоторые гены-кандидаты были подтверждены только для одного пола, несмотря на то, что они были идентифицированы в анализе среднего пола. Эти данные предполагают более тонкое влияние генетической изменчивости в цис-регуляторных областях, которые могут иметь дифференциальные половые эффекты, возможно, в результате сексуально-диморфных эпистатических взаимодействий.В целом, их проверка подтверждает важную роль некодирующих областей и регуляции экспрессии генов, а также генов, в которые были вставлены конструкции, в качестве модификаторов летных характеристик.
Предлагаемая модель для понимания генетической архитектуры летных характеристик
Летные характеристики, вероятно, являются эпифеноменом нескольких взаимосвязанных сложных характеристик. Хотя мы не можем идентифицировать и проверить каждый модификатор, мы, вероятно, определили основные особенности генетической архитектуры.Наши результаты частично искажены аннотациями, доступными для многих из этих генов. Многие гены, участвующие в нервной системе, изучаются в контексте развития, а не их роли на взрослой стадии. В результате часто имеется относительно скудная информация об их функции у взрослых мух. Наши данные предлагают средства для дальнейшего изучения этих вариантов у взрослых. Соответственно, мы предлагаем следующую модель для синтеза наших результатов, основанных в первую очередь на сильно значимых генах, которые мы идентифицировали и подтвердили, и поддерживаемых другими генами, которые мы идентифицировали в сетевом анализе и анализе эпистаза (рис. 4C).
Рецептор эпидермального фактора роста является ключевым геном канонического пути развития. Это плейотропный ген, влияющий на морфологию крыльев, развитие сенсорных органов и развитие нервной системы сам по себе и через сигнальный путь BMP [31-33]. Надлежащее развитие этих структур и цепей позволяет хорошо связанной периферической нервной системе получать внешние проприоцептивные стимулы (через CadN , Dscam4 , fry , ppk23 , Snoo ), а также может способствовать формированию развития. цепей центрального генератора паттернов (CPG) в грудном ганглии.Как упоминалось выше, цепи CPG производят повторяющиеся поведенческие движения, которые могут модулироваться либо в зависимости от пола с помощью ppk23 , fru и dsx , либо неспецифическим для пола образом с помощью многих других генов, включая ppk23 и другие гены семейства карманников. Мозг и грудной ганглий обрабатывают проприоцептивные сигналы и активируют двигательные нейроны, иннервирующие прямую (управляющую) и непрямую (силовую) летательную мускулатуру (через bru1 , Gpdh2 , Lasp , tmod ) в нервно-мышечных соединениях.Активация этих мышц позволяет правильно развитым крыльям взмахивать и переворачиваться и создавать подъемную силу [99]. Предложенная модель может помочь сгенерировать проверяемые гипотезы, которые могли бы помочь объяснить архитектуру полета как сложную черту.
Материалы и методы
Поголовье и разведение дрозофилы
Все запасы были получены из Bloomington Drosophila Stock Center (https://bdsc.indiana.edu/), включая 197 линий Drosophila Genetic Reference Panel (DGRP) [17], 23 линии Drosophila Gene Disruption Project с использованием конструкция Mi{ET1} [41, 100] и две генетические фоновые линии (w ¹¹¹⁸ и y ¹ w ^67c23; S1 Table).
мух выращивали при 25° при 12-часовом цикле свет-темнота. Запасы контролировали по плотности и выращивали на стандартной среде с кукурузной мукой [101]. Через два-три дня после вылупления мух сортировали по полу под легкой анестезией CO ₂ и давали пять дней на восстановление перед фенотипированием.
Анализ летных характеристик
Летные характеристики измерялись в соответствии с протоколом, уточненным Бэбкоком и Ганецки [26]. Вкратце, каждая комбинация пол-генотип состояла примерно из 100 мух, разделенных на группы по 20 мух в пяти стеклянных культуральных флаконах Drosophila .Эти флаконы осторожно постукивали, чтобы стянуть мух вниз, и откупоривали перед быстрым переворачиванием вниз по 25-сантиметровому желобу. Флаконы останавливались на дне, выбрасывая мух в цилиндр длиной 100 см и диаметром 13,5 см, выстланный съемным акриловым листом, покрытым клеем TangleTrap. Свободно падающие мухи инстинктивно выпрямляются, прежде чем найти место для приземления, что в конечном итоге обездвиживает их на соответствующей высоте приземления. Мухи, прошедшие через колонку, попадали в поддон с минеральным маслом и исключались из анализа.
После того, как все флаконы серии были выпущены, акриловый лист был удален и приколот к белой доске для плакатов. Цифровое изображение было записано на фиксированную Raspberry PiCamera (V2), а координаты x, y всех мух были расположены с помощью функции ImageJ/FIJI Find Maxima, установленной со светлым фоном и допустимым уровнем шума 30 [102]. Для каждой комбинации пол-генотип рассчитывали среднюю высоту приземления только для мух, приземлившихся на акриловый лист.
Высокоскоростная видеосъемка полетной колонны
Высокоскоростные видеоролики выхода мух из колонны полета были записаны с частотой 1540 кадров в секунду с помощью камеры Phantom Miro m340 с записью в разрешении 1920 x 1080 с выдержкой 150 мкс (Файл 1 в https://doi.org/10.7910/DVN/ZTDHDC). Камера была оснащена объективом Nikon Micro NIKKOR (105 мм, 1:2,8D) и источником света Veritas Constellation 120.
Оценка наследуемости
Индивидуальные высоты приземления мух были скорректированы с учетом наличия инверсий и статуса Wolbachia по полу и генотипу в соответствии с расчетами веб-сервера DGRP2. Используя эти скорректированные высоты приземления по полу, мы выполнили дисперсионный анализ случайных эффектов с использованием пакета R (v.3.5.2) lme4 (v.1.1.23): Y ~ μ + L + ε .Здесь Y — скорректированная оценка полета, μ — комбинированное среднее, L — линейное среднее, а ε — невязка. Из этого секс-специфический широкий смысл наследуемости ( ч ^{2 ^{) Оценки были рассчитаны из среди строки ( Σ _L ²) и ошибка ( Σ _E ²) Дисперсионные компоненты: H ² = Σ _{L ₂ ² / ( Σ _L ² + Σ} E ²).}}
Полногеномное картирование ассоциаций
Оценки летных характеристик для мужчин и женщин были отправлены в конвейер DGRP2 GWAS (http://dgrp2.gnets.ncsu.edu/) [16, 17] и результаты для каждого пола, а также среднее значение (среднее значение для пола) и разница (половые различия) между ними учитывались все (таблица S2). Всего было проанализировано 1 901 174 варианта с частотой минорного аллеля (MAF) ≥ 0,05 (файл 2 в https://doi.org/10.7910/DVN/ZTDHDC). Все зарегистрированные аддитивные значения вариантов P являются результатом анализа линейной смешанной модели, включая инфекцию Wolbachia и наличие пяти основных инверсий в качестве ковариат.Варианты были отфильтрованы по значимости с использованием обычного порога P ≤ 1e-5 [29]. Оценки размера эффекта рассчитывали как половину разницы между средней высотой посадки для линий, гомозиготных по основному и минорному аллелям. Вклад отдельных вариантов в общие эффекты оценивали как абсолютное значение размера эффекта отдельного варианта, деленное на сумму абсолютных значений для всех условно значимых ( P ≤ 1e-5) размеров эффекта вариантов.
Скрининг разрушения генов-кандидатов
генов-кандидатов были проверены с использованием запасов инсерционных мутантов, созданных в рамках проекта Gene Disruption Project [42]. Эти запасы содержат конструкцию Minos -энхансерной ловушки Mi{ET1} [41] и были построены на фонах w ¹¹¹⁸ или y ¹ w ^67c23 (BDSC_6326 и BDSC_6599 соответственно).
Генетические фоны контрольной и экспериментальной линий были изогенизированы с помощью пяти последовательных циклов обратного скрещивания инсерционной мутантной линии с ее соответствующим контролем.Подтверждение летных фенотипов проводили с использованием потомства однопарных (1M x 1F) скрещиваний между контрольной и вставочной линиями. Гетерозиготных мух от этих скрещиваний скрещивали парами, а гомозиготное потомство без вставки собирали в качестве контроля. Кандидаты в гетерозиготные/гомозиготные положительные линии снова скрещивали парами, и линии, дающие только гомозиготное положительное потомство, использовали в качестве экспериментальных линий (S1, рис.). Три поколения спустя экспериментальные линии были проверены на наличие репортера GFP для подтверждения их генотипа.Завершенные рекомбинантные контрольные и экспериментальные линии обратного скрещивания для каждой комбинации пол-генотип были проанализированы на летные характеристики и проверены на значимость с помощью U-тестов Манна-Уитни.
Расчет значимости генной оценки
балла генов были рассчитаны с использованием точной, эффективной оценки ассоциации генов с использованием SNP (PEGASUS) [25]. Первоначально реализованная с наборами данных человека, мы модифицировали программу для работы с наборами данных Drosophila , которые мы называем PEGASUS_flies.Он также содержит значения по умолчанию, скорректированные для Drosophila , файл неравновесия по сцеплению и аннотации генов, взятые из файла аннотации FB5.57, доступного на веб-сервере DGRP. PEGASUS_flies доступен по адресу: https://github.com/ramachandran-lab/PEGASUS_flies, а также в виде файла 4 в https://doi.org/10.7910/DVN/ZTDHDC.
Идентификация измененных подсетей сетей генных и белок-белковых взаимодействий
Возвращенные оценки генов были отфильтрованы для генов с высокой достоверностью с использованием пакета Twilight (v.1.60.0) в R (Scheid and Spang 2005). Здесь мы оценили локальную частоту ложных открытий (lFDR) всех ранее полученных оценок генов, используя функцию сумерек . Взяв точку перегиба кривой (1-lFDR), наши высокодостоверные оценки генов варьировались от 0,65 до 0,73 для четырех фенотипов, основанных на поле (таблица S8). Гены с высокой достоверностью были трансформированы – log10, а остальные были установлены на 0,
. Hierarchical HotNet использовался для идентификации измененных подсетей взаимодействующих генов или белков [55] на основе топологии сети, созданной из нескольких сетей взаимодействия ген-ген или белок-белок.Четыре скорректированных вектора оценки генов на основе пола были сопоставлены в программе с пятнадцатью сетями взаимодействия, полученными из высококачественных INTeractomes (HINT) [103], базы данных Drosophila Interactions Database (Droidb) [104, 105] и Дрозофила РНК ⁱ Центр скрининга (DRSC) Инструмент интегративного прогнозирования ортологов (DIOPT) [106]. Консенсусные сети были рассчитаны из 100 перестановок всех четырех векторов оценки генов в каждой из пятнадцати взаимодействующих сетей и отфильтрованы, чтобы включить по крайней мере трех членов.Самая большая подсеть и оставшиеся восемь подсетей были переданы инструменту анализа и визуализации обогащения онтологии генов (GOrilla) для определения обогащения категорий онтологии генов (GO) [107, 108].
Скрининг эпистатических взаимодействий
эпистатических узловых гена были идентифицированы с использованием MArginal ePIstasis Test (MAPIT), подхода линейного смешанного моделирования, который проверяет значимость предельного влияния каждого SNP на выбранный фенотип. Для MAPIT требуется полная матрица генотипов без пропущенных данных.SNP были рассчитаны с использованием BEAGLE 4.1 [109, 110], а затем отфильтрованы для MAF ≥ 0,05 с использованием VCFtools (v.0.1.16) [111]. MAPIT выполняли с использованием метода Дэвиса для вмененного генома (файл 2 в https://doi.org/10.7910/DVN/ZTDHDC), оценки фенотипа, скорректированные веб-сервером DGRP2, для каждого фенотипа на основе пола (таблица S2), матрица родства DGRP2. и ковариативный файл, содержащий инфекций Wolbachia и наличие пяти основных инверсий [17].
Результирующий предельный эффект P -значения (файл 3 в https://doi.org/10.7910/DVN/ZTDHDC) были отфильтрованы до порога Бонферрони ( P ≤ 2,56e-8) и протестированы на наличие парных эпистатических взаимодействий в системе «набор для всех» по сравнению с первоначальными 1 901 174 SNP (без условного определения; MAF ≥ 0,05). с использованием флага PLINK-epistasis (v.1.90) [112]. Результаты были отфильтрованы для всех значений P , которые превышали пороговое значение Бонферрони, рассчитанное как 0,05 / (количество предельных значений эффекта Бонферрони значений P x 1 901 174 SNP).
Аннотирование FBgn и ортологов
Аннотации и неиспользуемые дескрипторы функций генов, профилей экспрессии и ортологов были собраны из автоматически сгенерированных резюме на FlyBase [38, 39].Эти сводки и дескрипторы были составлены на основе данных, предоставленных Консорциумом онтологий генов [27, 28], проектом Berkeley Drosophila Genome Project [113], FlyAtlas [114], Альянсом консорциума ресурсов генома [115], modENCODE [38]. , PAINT [116], DRSC Integrative Ortholog Prediction Tool (DIOPT) [106] и несколько наборов транскриптомных и протеомных данных [11, 12, 43, 114, 117–119].
идентификатора гена Flybase (FBgn) были преобразованы в соответствующие D . melanogaster (Dmel) или H . Символы гена sapiens (Hsap) с использованием Drosophila RNA ⁱ Stock Center (DRSC) Integrative Ortholog Prediction Tool (DIOPT) [106]. FBgn были отфильтрованы для всех генов с высокой и средней достоверностью или генов с низкой достоверностью, если они содержали наилучшие прямые и обратные оценки.
Расчет эмпирически смоделированного порога значимости
Для выявления любых ложных ассоциаций между линиями с генотипом DGRP и четырьмя представляющими интерес фенотипами мы провели тест на основе перестановок с использованием флага —mperm в PLINK v.1.90. Для каждого фенотипа мы выполнили 10 000 перестановок значений фенотипа между линиями и проверили эти случайно назначенные значения на связь с переставленным фенотипом. Мы обнаружили, что все варианты, связанные с четырьмя фенотипами в стандартной структуре GWAS, оставались значимыми после фильтрации на основе p-значения перестановки ( P <0,05).
Анализ терминов GO
GOWINDA [40] был реализован для выполнения анализа онтологии генов (GO), который корректирует размер гена в исследованиях GWA.Мы провели этот анализ для мужских (n = 418), женских (n = 473), усредненных по полу (n = 527) и половых различий (n = 214) SNP-кандидатов, превышающих расслабленное значение P < 1e-4. порог, по сравнению с 1 901 174 SNP с MAF ≥ 0,05. Мы провели 100 000 симуляций GOWINDA с использованием генетического режима и включая все SNP в пределах 2000 п.н.
Инструмент анализа и визуализации обогащения Gene Ontology (GOrilla) [107, 108] был запущен на оценках генов PEGASUS_flies и подсетях Hierarchical Hotnet с использованием команд по умолчанию и списка генов, составленного из всех генов, доступных в FB5.57 файл аннотации.
Анализ сети коэкспрессии взвешенных генов
Чтобы проверить, могут ли окружающие взрослые транскриптомы объяснить наблюдаемую фенотипическую изменчивость, мы обратились к общедоступным данным микрочипа DGRP2, загруженным с веб-сервера DGRP2 [17]. Эти данные представляют собой транскриптомы для необработанных молодых взрослых мух каждого пола. Мы выполнили анализ взвешенной сети коэкспрессии генов (WGCNA) с использованием пакета WGCNA R [59] для кластеризации и корреляции профилей экспрессии генов из 177 общих линий DGRP.Этот анализ был проведен с использованием следующих параметров: мощность = 16 (из анализа мягкого порога ≥ 0,9), порог слияния = 0,0, подписанный тип сети, максимальный размер блока = 1000, минимальный размер модуля = 30.
Вспомогательная информация
S1 Рис. Средние летные характеристики линий DGRP очень повторяемы из поколения в поколение.
Набор генотипов (n = 12), выращенных с разницей в 10 поколений, демонстрирует очень сильное совпадение (r = 0,95) средних показателей летных качеств. Линия регрессии (красная линия) через пары точек (черные точки) имеет почти такой же наклон и точку пересечения y, что и линия y = x (серая пунктирная линия).
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1008887.s001
(TIF)
S2 Рис. Фенотипическое распределение среднего пола и половых различий поддается ассоциативному исследованию.
Распределение средней высоты приземления (м) для (A) среднеполового фенотипа и (B) разностного фенотипа позволяет предположить, что существует достаточная фенотипическая изменчивость для проведения ассоциативного исследования. Каждый участок отсортирован в порядке возрастания оценки фенотипа независимо друг от друга.
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1008887.s002
(ТИФ)
S3 Рис. Графики QQ показывают обогащение некоторых аддитивных вариантов по каждому из фенотипов, основанных на поле.
Графики, сравнивающие теоретическое и наблюдаемое распределение значений P по (A) мужчинам, (B) женщинам, (C) среднему по полу и (D) фенотипам половых различий. Красная линия обозначает y = x.
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1008887.s003
(TIF)
S4 Рис. Верхние аддитивные ассоциации разнесены по всему геному.
Верхние аддитивные варианты, о которых сообщается в файле веб-сервера DGRP2 с суффиксом `top.annot`, в основном не содержат блоков связывания. На X имеется более крупный блок, соответствующий 10 вариантам, которые картируются с интроном и одним синонимичным сайтом кодирования в CG32506 . Компонент тепла соответствует вероятности того, что этот вариант находится в блоке сцепления, от менее (0 — синий) до более вероятного (1 — красный).
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1008887.s004
(TIF)
S5 Рис.Дополнительные графики манхэттенского фенотипа на основе пола для аддитивного анализа.
(A) самцы, (B) самки и (C) фенотипы с половыми различиями имеют значительные аддитивные варианты (красные точки), превышают традиционный порог DGRP ( P ≤ 1e-5, серая сплошная линия) и при по крайней мере один вариант проходит порог Бонферрони ( P ≤ 2,63e-8, серая пунктирная линия, красная точка с черным контуром). Варианты расположены в порядке относительного геномного положения по хромосомам и нанесены на график в виде –log10 значения P .Панель средних значений пола отображается в виде текста.
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1008887.s005
(TIF)
S6 Рис. Генетические скрещивания, выполненные для получения экспериментальных и контрольных животных, используемых для проверки генов-кандидатов.
Все кроссы представлены самками слева и самцами справа. Десять однопарных скрещиваний женского генетического контроля, либо w ¹¹¹⁸ (на фото), либо y[1] w[67c23] в белых прямоугольниках были скрещены с соответствующей инсерционной мутантной линией Mi{ET1} в зеленых прямоугольниках.После первоначального скрещивания гетерозиготные мухи подвергались обратному скрещиванию с соответствующим генетическим контролем в течение пяти поколений. В шестом поколении скрещивали одиночные пары гетерозиготных мух. Потомство без маркера Avic\GFP ^E.3xP3 было собрано как нулевые гомозиготы, тогда как несколько флаконов предположительно гомозиготных мутантов (нет потомства без маркера) снова скрещивали для подтверждения генотипа. Поголовье отслеживали в течение двух дополнительных поколений для подтверждения статуса мутантного носителя перед тем, как гомозиготное мутантное поголовье отбирали в качестве экспериментальной линии.
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1008887.s006
(TIF)
S7 Рис. Значимые целые гены распределены по всему геному и основаны на половом фенотипе.
Анализы целых генов, проведенные с помощью PEGASUS_flies для (A) самцов, (B) самок и (C) фенотипов половых различий, показали обогащение значимыми целыми генами этих трех и среднего пола (отображается в тексте). Каждая точка представляет целый ген, упорядоченный по положению в хромосомах и нанесенный на график как –log10 балла гена.Точки выше порога Бонферрони ( P ≤ 3,03e-6, серая линия) окрашены в красный цвет.
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1008887.s007
(TIF)
S8 Рис. Значимые маргинальные варианты неравномерно распределены по половым фенотипам.
(A) У самцов очень мало значимых вариантов (красные точки), которые превышают порог Бонферрони ( P ≤ 2,56e-8, серая сплошная линия), в то время как (B) у самок их больше, а (C) среднее значение по полу имеет самый. (D) Половые различия не имели значительных маргинальных вариантов.Варианты расположены в порядке относительного положения в геноме по хромосоме и степени значимости – преобразование log10.
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1008887.s008
(TIF)
S9 Рис. Матрица корреляции признаков и взаимосвязей не показывает корреляции между измеренными фенотипами и транскриптомом молодых взрослых особей.
Средняя высота приземления ни у одного из полов, стандартное отклонение высоты приземления или доля мух, выпавших из колонки (упавших), не были значимыми для кластера одинаково экспрессируемых генов в анализе сети коэкспрессии взвешенных генов (WGCNA).Цветные модули слева представляют кластеры генов, сгенерированные WGCNA, а цвет каждой ячейки таблицы соответствует величине коэффициента корреляции (верхнее число в ячейке). Нижнее число в каждой ячейке — это значимость корреляции. Никакие кластеры не были значимо коррелированы с какой-либо комбинацией пола и фенотипа.
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1008887.s009
(TIF)
Естественные вариации в регуляции генов развития нервной системы изменяют летные характеристики дрозофилы
Abstract
Крылатые насекомые отряда Diptera в просторечии названы в честь их наиболее узнаваемого фенотипа: полета.Эти насекомые полагаются на полет для ряда важных черт жизненного цикла, таких как расселение, поиск пищи и ухаживание. Несмотря на важность полета, относительно мало известно о генетической архитектуре летных качеств. Соответственно, мы стремились раскрыть генетические модификаторы полета, используя меру реакции мух и реакцию на резкое падение вертикального столбца полета. Мы провели полногеномное ассоциативное исследование (GWAS) с использованием 197 из линий Drosophila Genetic Reference Panel (DGRP) и определили комбинацию аддитивных и маргинальных вариантов, эпистатических взаимодействий, целых генов и обогащения взаимодействующих сетей. Egfr , сильно плейотропный ген развития, был среди наиболее значимых идентифицированных аддитивных вариантов. Мы функционально утвердили 13 генов аддитивных кандидатов ( ADGF-A / ADGF-A2 / CG32181 , BRU1 , CADN , , ( CG11073 ), CG15236 , Flippy ( CG9766 ), CREG , DSCAM4 , FSCAM4 , FORY3 , FRY , LAASP / CG9692 , PDE6 , SNOOO ), и ввести новый подход к экранам целого гена: Pegasus_flies .Кроме того, мы идентифицировали ppk23 , гомолог Acid Sensing Ion Channel (ASIC), как важный центр эпистатических взаимодействий. Мы предлагаем модель, которая предполагает, что генетические модификаторы морфологии крыльев и мышц, развития и функционирования нервной системы, передачи сигналов BMP, сексуально диморфной нервной проводки и регуляции генов важны для наблюдаемых различий в летных характеристиках в естественной популяции. Кроме того, эти результаты представляют собой моментальный снимок генетических модификаторов, влияющих на характеристики полета в ответ на падение у Drosophila , с последствиями для других насекомых.
Резюме автора
Полет насекомых — широко узнаваемый фенотип многих крылатых насекомых, отсюда и название: мухи. В то время как плодовые мушки, или Drosophila melanogaster , являются генетически управляемой моделью, летные характеристики представляют собой высокоинтегративный фенотип, и поэтому сложно всесторонне определить, какие генетические модификаторы вносят вклад в его генетическую архитектуру. Соответственно, мы провели скрининг 197 линий генетической эталонной панели Drosophila на предмет их способности реагировать и реагировать на резкое падение.Используя несколько вычислительных подходов, мы идентифицировали аддитивные, маргинальные и эпистатические варианты, а также целые гены и измененные подсети сетей взаимодействия ген-ген и белок-белок, которые способствуют изменению летных характеристик. В более общем плане мы демонстрируем преимущества использования нескольких методологий для выяснения генетической архитектуры сложных признаков. Многие варианты и гены сопоставлены с областями генома, которые влияют на развитие нервной системы, развитие крыльев и мышц, а также регуляцию экспрессии генов.Мы также представляем PEGASUS_flies , Drosophila -адаптированную версию платформы PEGASUS , впервые использованную в исследованиях на людях, чтобы сделать вывод о значимости ассоциации на уровне генов на основе распределения генов отдельных вариантов P -значений. Наши результаты способствуют обсуждению относительной важности индивидуальных, аддитивных факторов и эпистатических взаимодействий или взаимодействий более высокого порядка при отображении генотипа на фенотип.
Введение
Полет — одна из наиболее отличительных черт многих крылатых насекомых, особенно таксономического отряда Diptera .В просторечии называемые «мухами», эти насекомые полагаются на своего тезку во многих аспектах своей истории жизни: расселение, поиск пищи, уклонение, миграция и поиск партнера [1]. Поскольку полет занимает центральное место в истории жизни мух, многие гены, необходимые для полета, строго консервативны [2, 3]. Полет — это эпифеномен, состоящий из множества тесно интегрированных систем, работающих вместе. Таким образом, летные качества, вероятно, будут постоянно меняющимся признаком со сложной генетической основой.
Оценка генетической архитектуры сложных признаков по своей сути является сложной задачей из-за того, что каждый из многих генов вносит небольшой вклад в общую изменчивость признака [4, 5].Омнигенная модель [6, 7] описывает генетическую архитектуру сложных признаков как сеть всех экспрессируемых генов, где вариации возникают в результате действия очень большого числа периферических модификаторов, которые изменяют действие основных генов и путей в центре. сеть. Гены в сети соединены ребрами, представляющими различные типы взаимодействия (ген-ген, белок-белок, эпистатическое и др.). В случае летных качеств, например, центральные гены, такие как Wingless [8] и Act88F [9], необходимы для развития крыльев и непрямых летательных мышц соответственно, в то время как периферические гены будут иметь более тонкое влияние на полет от систем. такие как метаболизм [10], функция мышц [11], функция нейронов [12, 13] и анатомическое развитие [14, 15].Периферийные гены менее подвержены очищающему отбору в той же степени, что и центральные гены, а это означает, что они с большей вероятностью содержат естественные варианты, которые могут оказывать незначительное влияние на фенотип.
Мы можем использовать разнообразие естественных вариантов в популяции для выявления новых ассоциаций между генотипом и фенотипом с помощью полногеномного исследования ассоциаций (GWAS). Справочная панель генетики Drosophila (DGRP) представляет собой панель из 205 инбредных и генетически различных линий Drosophila melanogaster , представляющих моментальный снимок естественной изменчивости в популяции [16, 17].Предыдущие исследования сложных и высокополигенных количественных признаков выявили множество локусов-кандидатов, вносящих вклад в специфические для насекомых и Drosophila признаки [18–20], а также признаки, влияющие на здоровье и болезни человека [21–24].
Мы разработали это исследование, чтобы определить генетические модификаторы летных характеристик и наметить возможную сеть лежащей в основе генетической архитектуры. Мы провели скрининг самцов и самок из 197 линий DGRP, затем проанализировали оба пола, их среднее значение и их различия.Мы использовали многогранный подход, определяя модификаторы на индивидуальном уровне (n _{аддитивных} = 180 вариантов; n _{маргинальных} = 70 вариантов; n _{эпистатических} = 12 161 вариант) и на уровне сети (n = 539 генов). Мы разработали новое приложение человеческой программы PEGASUS [25] для использования с Drosophila и исследованиями DGRP, которые идентифицировали 72 важных гена: PEGASUS_flies . В дополнение к этим результатам мы успешно проверили 13 генов-кандидатов с помощью аддитивного подхода с использованием мутационных вставок Mi{ET1} .
В совокупности наши результаты убедительно свидетельствуют о том, что на изменчивость летных характеристик в естественных популяциях влияют некодирующие области генома. Известно, что многие гены, влияющие на генетическую архитектуру летных характеристик, влияют на 1) развитие нервной системы, 2) развитие летной мускулатуры, 3) развитие морфологии крыльев и 4) регуляцию экспрессии генов. Основываясь на проверке наших генов-кандидатов и сильно значимых генов из различных анализов, мы предлагаем модель, чтобы обобщить, как эти генетические модификаторы влияют на летные характеристики.
Результаты
Различия в летных характеристиках по DGRP
Когорты примерно из 80 мух из 197 строк DGRP (таблица S1) были протестированы на летные характеристики с использованием столбца полетов [26] (). Мы записали высокоскоростные видеоролики для слабого, промежуточного и сильного генотипов, входящих в столбец полета (и файл 1 в https://doi.org/10.7910/DVN/ZTDHDC). Основываясь на этих видеороликах, мы пришли к выводу, что этот тест лучше всего подходит для измерения реакции и ответа на резкое падение.
Строки DGRP показывают различия в летных характеристиках по линиям. (A) Анализ летных качеств измеряет среднюю высоту приземления мух, когда они падают через летную колонну. Флаконы с мухами спускаются по верхнему желобу и резко останавливаются внизу, выбрасывая мух столбом метровой длины. Падающие мухи будут инстинктивно выпрямляться и лететь к периферии, делая это в разное время (и, следовательно, приземляясь на разной высоте) в зависимости от своих способностей.(B-D) Свернутые z-стеки каждых 10 кадров из высокоскоростного видео, записанного в верхней четверти (0,25 м) столбца полета, иллюстрируют эти различия в производительности в (B) слабом, (C) среднем и ( г) сильные генотипы. (E) Половой диморфизм существует внутри генотипов (отклонение красной пунктирной линии регрессии от y = x сплошной серой линии), хотя полы хорошо коррелированы (r = 0,75, n = 197, P <1e-36). (F) Половой диморфизм также проявляется в распределении средней высоты приземления для каждой пары генотипов самца (голубой) и самки (красный) (среднее значение ± S.ЭМ.). Пары пол-генотип отсортированы в порядке увеличения средней высоты приземления самцов. Показатели генотипов в B-D указаны в распределении с помощью соответствующей цветной звездочки (*) над соответствующей позицией генотипа.
Наблюдалось четкое соответствие между средней высотой приземления самцов и самок для каждого генотипа (r = 0,75; ), при этом самцы демонстрировали более высокую высоту приземления, чем самки (самцы: 0,80 м ± 0,06 SD; самки: 0,73 м ± 0,07 SD; и таблицу S2). Поскольку высота приземления была несколько сексуально диморфной, мы рассчитали наследуемость в широком смысле ( H ²) отдельно для каждого пола ( H ² _Самец
900.5%; H ² _Самка = 14,4%), и подтвердили повторяемость анализа путем повторного тестирования 12 линий с различной способностью, выращенных с разницей в 10 поколений (r = 0,95; S1 рис.). Вместе эти результаты указывают на генетическую (а не экспериментальную или экологическую) изменчивость как основной источник изменчивости в полете между отдельными линиями DGRP. В дополнение к анализу самцов и самок мы также проанализировали среднее значение (среднее значение по полу) и разницу (половое различие) между полами (рис. S2).
Перед проведением ассоциативного анализа мы проверили, являются ли летные качества уникальным фенотипом. Мы сравнили наши оценки фенотипов для мужчин и женщин с общедоступными фенотипами на веб-сервере DGRP2, а также визуальное старение в трех временных точках [22]. Мы не обнаружили существенной регрессии между летными качествами и любым из фенотипов у обоих полов после поправки на множественное тестирование ( P ≤ 1,67e-3; таблица S3). Этот результат предполагает, что наша мера летных качеств является уникальным фенотипом среди описанных.
Связь дополнительных SNP с летными качествами
Мы провели полногеномное исследование ассоциации (GWAS) для выявления генетических маркеров, связанных с летными качествами. Мы провели анализ 1 901 174 распространенных вариантов (MAF ≥ 0,05) на аддитивные генетические эффекты четырех половых фенотипов: самцов, самок, среднего пола и половых различий. Некоторые фенотипы коррелировали с наличием основных инверсий (таблица S4), поэтому мы проанализировали результаты ассоциации, используя смешанную модель (), чтобы учесть статус инфекции Wolbachia , наличие инверсий и полигенное родство (рис. S3 и S4), рассчитанные с использованием веб-сервер DGRP2.
Изменение летных характеристик, связанное с несколькими дополнительными вариантами, некоторые из которых прошли функциональную проверку. (A) Аддитивный скрининг генетических вариантов выявил несколько вариантов, которые превысили традиционный [29] порог DGRP ( P ≤ 1e-5) (серая линия). Значимые варианты (красные) были распространены по всему геному на всех хромосомах, кроме 4. Варианты для усредненного по полу фенотипа изображены, хотя другие фенотипы, основанные на поле, имели аналогичные профили (рис. S5).(B) Приблизительно половина всех вариантов использовалась по крайней мере в одном другом анализе на основе пола, а другая половина всех вариантов была эксклюзивной для одного анализа. (C) Гены-кандидаты были выбраны из вариантов, скорректированных Бонферрони, и наиболее значимых в анализе среднего пола, для которых трансгенные мухи были общедоступны. Оба пола были проверены на летные качества. Валидированные гены определяли, если существовала значительная разница между экспериментальными линиями, гомозиготными по инсерционному мутанту в гене-кандидате, и их фоновыми контрольными линиями, в которых не было инсерционного мутанта (красные точки, критерий Манна-Уитни-U, P ≤ 0.05). Очень значимые гены-кандидаты ( CadN , Flapper ( CG11073 ) и Dscam4 ) имели по две независимые проверочные линии.
Мы отфильтровали аддитивные варианты со строгим порогом Бонферрони ( P ≤ 2,63e-8). Используя подход minSNP для идентификации значимых генов, если их самый низкий (наиболее значимый) вариант P -значение пересекает порог [25], мы идентифицировали шесть уникальных вариантов. Пять из этих вариантов картированы с шестью генами ( CG15236 , CG34215 , Dscam4 , Egfr , fd96Ca , Or85d ) ().Варианты, картированные на Egfr и fd96Ca , также картировались на цис-регуляторные элементы (сайты связывания фактора транскрипции (TFBS) и сайленсер), которые, как известно, активируются во время эмбриогенеза [27, 28]. Следует отметить, что Dscam4 был признан «поврежденным» в 38 протестированных линиях [17]; однако разница между средней высотой приземления мух с поврежденным и неповрежденным аллелем была менее 1 см ( P = 0,32, Т-критерий Уэлча). Аллель, вызывающий поврежденное состояние, не является аллелем, связанным с летными качествами.
Таблица 1
Шесть аддитивных вариантов превысили порог значимости Бонферрони.
девяносто одна тысяча триста двадцать пять + + + + + Вариант MAF Аннотация
Gene (DMEL) Gene (HSAP) регуляторная область
2R_17433667_SNP 0,05128 Egfr (интрон) EGFR TFBS ( BCD , DA , DL , GT , HB , KNI , MED , PRD , SNA , TLL , TWI , дискотека , трл )
2R_2718036_DEL 0.+05641 CG15236 (интрон)
CG34215 (вниз по течению, 764 п.н.) —
— —
3L_8237821_SNP 0,0829 Dscam4 (интрон) DSCAM —
3R_20
4_SNP + 0,06557 fd96Ca (вверх по течению, 552bp) FOXB1 / FOXB2 ССТФ () DL
Глушитель ( HDAC )
3R_4379159_SNP + 0.05 263 Or85d (не синонимами, C277Y) — —
3R_9684126_SNP 0,1514 — — —
Использование порога традиционным DGRP значимости ( Р ≤ 1e-5) [29], мы идентифицировали 180 вариантов по всем четырем фенотипам, основанным на поле (рис. и таблицы S5 и S5). Все идентифицированные варианты прошли порог значимости теста перестановки (n = 10 000) для каждого фенотипа, основанного на поле, что позволяет предположить, что варианты не были связаны с бегством случайно.Индивидуальный аддитивный вариант с наибольшей величиной эффекта, сопоставленный с интроном в рецепторе эпидермального фактора роста ( Egfr ; человеческий гомолог EGFR ), способствовал разнице в высоте приземления на 4,5 см (или 0,97% от суммы всех значимых варианты) у самцов и 6,4 см (1,1% от суммы всех значимых вариантов) у самок. Для справки, вариант с наименьшим значимым размером эффекта составил 0,017 см (или 0,0036% от суммы всех значимых вариантов) для мужчин и 0.57 см (или 0,095% от суммы всех значимых вариантов) у самок. Примечательно, что Egfr кодирует ключевой трансмембранный тирозинкиназный рецептор и ранее был идентифицирован как локус, влияющий на форму крыла в DGRP [30, 31]. Являясь плейотропным геном, Egfr влияет на процессы развития и гомеостатические процессы на протяжении всей жизни и анатомии мухи. Он известен своей ролью в формировании эмбрионального паттерна и имеет значение в онкогенезе [32, 33]. Когда цис-регуляторные элементы находятся в важных генах развития, их эффекты могут усиливаться по мере развития организма.Эти эффекты могут еще больше усиливаться для таких генов, как Egfr , которые, как известно, являются рецепторами, влияющими на другие процессы развития [31]. Соответственно, этот вариант в Egfr картирован с несколькими перекрывающимися сайтами связывания факторов транскрипции (TFBS) для факторов транскрипции, о которых известно, что они влияют на эмбриональное развитие сильно дозозависимым образом ( bcd , da , dl , gt ). , HB , KBI , MED , PRD , SNA , TLL , TWI , Disco , TRL ) [34-37], Предлагающий этот вариант может играть подобное роль.
В ходе четырех анализов на основе пола все варианты, кроме 19, картировались в межгенных или некодирующих областях (предполагаемые цис-регуляторные области). Из некодирующих вариантов 149 сопоставлены со 136 уникальными генами. К ним относятся развитие и функция нервной системы и нервно-мышечных соединений, морфогенез мышц, кутикулы и крыльев, функции эндоплазматического ретикулума и тела Гольджи, а также регуляция трансляции. Приблизительно половина всех вариантов присутствовала в двух или трех анализах на основе пола, а остальные были уникальны для одного (2).Несколько вариантов картированы с факторами транскрипции, широко влияющими на развитие и нейрогенез [38, 39]. Несмотря на обогащение для нескольких аннотаций, нам не удалось идентифицировать какие-либо значимые категории генной онтологии (GO) с использованием GOwinda [40], GWAS-специфического анализа обогащения набора генов.
Таблица 2
Совокупное количество генов и вариантов по половому фенотипу для каждого анализа.
+ 91 535 генов Бонферрони minSNP ( Р ≤ 2.63e-8) + Обычные 91 535 варианты ( Р ≤ 1,00Е-5) Добавка анализ
Мужской Женский Секс-Средняя Секс-Different
Бонферони варианты ( P ≤ 2.63E-8) 1 4 3 1
1 4 3 2
68 85 85 16
девяносто одна тысяча триста двадцать пять генов Обычные minSNP ( Р ≤ 1e-5) 56 73 69 11
Маргинальный анализ
женщина женщин Секс-секс-Средние Секс-разные
Bonferroni Варианты ( P ≤ 2) ( P ≤ 2.56E-8) 7 13 62 0
minSNP Гены (Р ≤ 2.56e-8) 5 7 21 0
Эпистатический Анализ
Мужской ( p ≤ 3.75e-9) Женский ( p ≤ 2.02e-9) Средний секс ( p ≤ 4,24e-10) Sex-Различные
Парные Первичный Варианты 1 5 18 0
Парные Первичные Гены 1 2 6 0
Парный Вторичные варианты 42 2188 6139
28 1061 2419 2419 0
всего гена Ализу
9 Женский Секс-Средний Секс-разные
Bonferronri ( P ≤ 3.
Весь секс на основе фенотип 01E-6) 23 29 25 23
Сетевого анализ
подсети 9
Подтверждено, что гены общего развития и развития нервной системы влияют на летные качества
Мы провели функциональную проверку подмножества генов, картированных из вариантов, идентифицированных в анализе Бонферрони и среднего пола.Мы идентифицировали 21 уникальный ген-кандидат, для которого Minos энхансерная ловушка Mi{ET1} инсерционная мутационная линия [41] была общедоступна [42] (таблица S1; Adgf-A/Adgf-A2/CG32181 , bru1 , CADN , CG11073 , CG11073 , CG15236 , CG9766, , CREG , DSCAM4 , FORG3 , FRY , LASP / CG9692 , PDE6 , SNOOO ). Три дополнительных запаса для CadN , Dscam4 и CG11073 также были протестированы на силу их связи. CREG также был включен в качестве отрицательного контроля, поскольку ни один вариант не превышал 25 ^th процентиля значимости ( P = 0,25).
Гены-кандидаты были функционально проверены путем сравнения распределения средней высоты посадки подвоев, гомозиготных по вставке, и их парных контрольных аналогов (S6, рис.) с использованием теста Манна-Уитни-U ( и S6, таблица). Несколько генов кандидата были вовлечены в развитие нервной системы ( CADN , CG9766 , CG11073 , CG15236 , DSCAM4 , Fry и SNOO ) [8, 43-51], мышцы развития ( bru1 и Lasp ) [11, 52, 53] и транскрипционной регуляции экспрессии генов ( CREG ) [54]. назвали их флиппи ( флип ) и флиппер ( флиппер ) на основе хлопающих и хлопающих движений более слабых мух, пытающихся выпрямиться в ходе анализа летных характеристик.Для получения дополнительной информации об этих двух генах см. Текст S1 для «Предполагаемых ролей для флиппи и флиппер ».
Ассоциация значимости на уровне генов и сетей взаимодействия с летными характеристиками
Подход minSNP к аддитивным вариантам отдает приоритет идентификации генов, содержащих варианты с более сильными эффектами [25]. Однако этот подход игнорирует блоки сцепления и длину гена, что может привести к искажению результатов. Важно учитывать длину гена, потому что некоторые гены могут быть длинными и превышать 100 т.п.н. (например,грамм. гены развития нервной системы, такие как CadN , 131 т.п.н.). Одним из альтернативных подходов является Precise, Efficient Gene Association Score Using SNPs ( PEGASUS ), который оценивает показатели значимости всего гена путем сравнения распределения значений варианта P гена с нулевым распределением хи-квадрат [25]. Этот подход обогащает целыми генами умеренного действия и позволяет идентифицировать гены, которые могут остаться незамеченными в подходе minSNP.
Поскольку PEGASUS сконфигурирован для человеческих популяций, мы разработали PEGASUS_flies , модифицированную версию для Drosophila . Эта платформа настроена для работы с наборами данных DGRP и может быть настроена для работы с другими скрининговыми панелями Drosophila /model. Из наших аддитивных вариантов PEGASUS_flies идентифицировали 72 уникальных гена во всех фенотипах, основанных на поле, чьи оценки генов превысили порог Бонферрони ( P ≤ 3,03e-6; и таблица S7). Значительные гены были, как правило, отличаются от тех, которые идентифицированы в добавленной добавке Minsnp анализ (рис и S7), хотя 15 были общими ( ARU , BVES , CG17839 , CG32506 , CG33110 , Fry , GMAP , MBS , MB40 , MIP40 , MXT , Oys , PDP1 , RAB30 , SDK , Vacht ).Следует ожидать относительно небольшого перекрытия между этими двумя наборами генов, поскольку они отдают предпочтение вариантам с большим эффектом (minSNP) по сравнению с целыми генами со средним эффектом ( PEGASUS_flies ). В целом, аннотации генов были обогащены для развития и функции нейронов, крыльев и общего развития, активности Rab GTPase и регуляторов транскрипции. Различные половые фенотипы отличались тем, насколько уникальными были определенные целые гены для данного фенотипа. Гены, идентифицированные в анализе среднего пола, как правило, были общими с мужскими и женскими фенотипами, в то время как гены в анализе половых различий обычно были уникальными.Интересно, что dsf и sdk присутствовали как в среднем по полу, так и в половых различиях, а Ccn присутствовали как в мужских, так и в половых различиях. Ccn также был расположен в миссурийской вставке хромосомы 3R (In_3R_Mo; значимая ковариата для мужского и среднего анализа пола), хотя PEGASUS_flies отвечает за блоки сцепления, поэтому Ccn все еще является значимым.
PEGASUS_flies идентифицирует генетические модификаторы, отличные от аддитивного скрининга. (A) PEGASUS_flies результатов, построенных в виде графика Манхэттена. Для среднеполового фенотипа несколько генов (красные точки, помеченные символом гена) превысили строгий порог значимости Бонферрони (серая пунктирная линия, P ≤ 3,43e-6), идентифицировано несколько генов. (B) PEGASUS_flies отдает приоритет генетическим модификаторам умеренного действия с учетом блоков сцепления и длины гена. Значимые PEGASUS_flies (красные) по сравнению с генами, значимыми при подходе minSNP для аддитивных вариантов (синие), имеют очень небольшое перекрытие между двумя наборами (фиолетовые).(C) Многие из идентифицированных генов PEGASUS_flies были уникальными для основанного на поле фенотипа, хотя гены среднего пола обычно обнаруживались в других анализах.
Воспользовавшись оценками значимости на уровне генов, мы использовали общедоступные сети взаимодействий ген-ген и белок-белок, чтобы идентифицировать измененные подсети генов, которые связаны с фенотипом летных качеств. Локальная частота ложных открытий (lFDR) была рассчитана для каждого фенотипа, основанного на поле (таблица S8), для которого баллы генов либо преобразовывались в log10, если они прошли, либо были установлены на 0, если они не прошли.Преобразованные оценки для каждого фенотипа, основанного на поле, были проанализированы вместе в Hierarchical HotNet [55], которая вернула консенсусную сеть, состоящую из девяти подсетей генов (таблица S9). Самая большая сеть идентифицировала 512 генов и была значительно обогащена несколькими терминами GO, включая связывание факторов транскрипции, модификацию гистонов и хроматина, регуляцию развития нервной системы и регуляцию апоптоза (таблица S10). Другие восемь сетей состояли из 27 генов, которые вместе имели несколько важных терминов GO, включая регуляцию экспрессии генов посредством альтернативного сплайсинга, поддержание кишечного эпителия и киназного комплекса Atg1/ULK1 (таблица S11).
Связь эпистатических взаимодействий с летными характеристиками
Эпистатические взаимодействия составляют значительную часть генетической изменчивости сложных признаков [56], но их вычислительно и статистически сложно идентифицировать. Чтобы обойти барьеры, связанные с исчерпывающим попарным поиском (n = 1,81E12), мы сфокусировали область поиска с помощью критерия предельного ePIstasis ( MAPIT ). MAPIT — это линейный смешанный подход к моделированию, который определяет варианты, которые с большей вероятностью повлияют на другие варианты.Эти предполагаемые узловые варианты представляют более центральные и взаимосвязанные гены в более крупной генетической сети, предложенной омнигенной моделью [6, 7]. Соответственно, мы выявили 70 уникальных значимых маргинальных вариантов, превышающих порог Бонферрони ( P ≤ 2,56e-8) для мужских, женских и среднеполовых фенотипов, но ни одного в анализе половых различий (рис. S8 и таблица S12). . Мы проверили эти 70 маргинальных вариантов на предмет парных взаимодействий со всеми другими SNP в наборе данных и обнаружили 20 уникальных маргинальных вариантов со значительными парными взаимодействиями, которые преодолели порог Бонферрони (таблица S13).Некоторые из этих взаимодействий были между генами, содержащими маргинальные варианты, но не обязательно между самими маргинальными вариантами. Например, ppk23 и sog содержат значительные маргинальные варианты, но значительные парные взаимодействия были между маргинальными и немаргинальными вариантами. Это подчеркивает важное преимущество использования нескольких подходов для обнаружения различных типов аддитивных, маргинальных или эпистатических эффектов в пределах одного и того же гена. Кроме того, поскольку маргинальные варианты представляют собой те, которые с большей вероятностью будут взаимодействовать с другими вариантами, их взаимодействие между генами, содержащими значительные маргинальные варианты, предполагает сильно взаимосвязанную генетическую архитектуру, лежащую в основе летных характеристик.Широта эпистатических взаимодействий от небольшого сфокусированного подмножества маргинальных вариантов подтверждает важную роль эпистаза в генетической архитектуре летных характеристик. Вероятно, существует гораздо больше вариантов, которые взаимодействуют друг с другом, помимо ограниченного подмножества из 70 протестированных нами маргинальных вариантов. Мы кратко резюмируем эти результаты в порядке усреднения результатов для мужчин, женщин и пола, хотя более полный обзор доступен в тексте S1 в разделе «Связь эпистатических взаимодействий с летными характеристиками, продолжение».
Летные характеристики — более сложная характеристика, состоящая из нескольких более мелких характеристик. (A) Генетическая архитектура эпистатически взаимодействующих генов разделяет ppk23 как более центральный узел. (B) Целые гены и гены minSNP не были идентифицированы более чем в трех анализах, в то время как примерно половина или более генов были уникальными для каждого анализа. (C) Летные качества имеют сложную генетическую архитектуру с ключевым геном развития Egfr и сигнальным путем BMP, способствующим развитию крыльев и нервной системы.Оба эти процесса важны для структурирования органов чувств, которые позволяют мухе использовать механосенсорные каналы для проприоцепции. Сигналы от органов чувств на крыле, голове и теле поступают в мозг и грудной ганглий, который посылает сигналы через моторные нейроны к прямой и непрямой летательной мускулатуре, которая также по-разному собрана и иннервирована для выработки энергии и контроля угла крыла. во время полета.
У самцов было семь значимых маргинальных вариантов, которые картировались с пятью генами ( CG5645 , CG18507 , cv-c , sog , Ten-a ).Из вариантов только один (X_15527230_SNP), который картирован с новым сайтом начала транскрипции в антагонисте BMP короткой гаструляции ( sog ; человеческий ортолог CHRD ), имел значительные взаимодействия. Этот маргинальный SNP взаимодействовал с 42 другими вариантами 28 уникальных генов (таблица S13). Четверть этих генов важны для развития нейронов, передачи сигналов и их функций.
У женщин было 14 значительных маргинальных вариантов, которые сопоставляются с несколькими межгенными вариантами и шестью генами ( CG6123 , CG7573 , CG42741 , PPK23 , SRC64B , TWI ).Наиболее примечательно, что четыре варианта картированы в области 1002 п.н. ниже pickpocket 23 ( ppk23 ; человеческие гомологи в семействе генов ASIC) и объясняют большинство эпистатических взаимодействий в анализе самок. ppk23 является членом семейства генов дегенериновых (DEG)/эпителиальных Na+-каналов (ENaC), которые функционируют как субъединицы независимых от напряжения чувствительных к амилориду катионных каналов. Он участвует в хемо- и механоощущении, обычно в контексте поиска пищи, обнаружения феромонов и ухаживания [57, 58].
В секс-среднем анализе было 62 значительных маргинальных вариантов, которые сопоставлены с межгенными регионами и 21 генами ( Art2 , CG10936 , CG15630 , CG15651 , CG18507 , CG3921 , CG42671 , CG42741 , CG5645 , CG6123 , CG6123 , CG9313 , CR44176 , CR44176 , CV-C , FAD2 , Natalisin , PPK23 , RBFOX1 , RGK1 , SRC64B , тви ;).Из 62 маргинальных вариантов 18 имели значительные эпистатические взаимодействия с другими вариантами генома, причем большинство в межгенных областях (n = 9) и ppk23 (n = 7), в то время как отдельные варианты картированы с CG42671 , CG10936 , CG9313 и CG15651 (таблица S13). Опять же, ppk23 имели наибольшее количество эпистатических взаимодействий одного гена, и многие из этих взаимодействий были с вариантами, которые картировались с генами со значительными маргинальными вариантами ( A2bp1 , cv-c , Fad2 , CG9313 , CG10936 , CG42741 , Rgk1 , сог , Src64B , twi 0
5).Примечательно, что картированные взаимодействия
ppk23 были с генами, которые в совокупности имели значительное обогащение терминов GO для роста, организации и дифференцировки нейронов (таблица S14). Были две другие группы вариантов: одна группа в CG42671 , а другая содержала шесть межгенных вариантов в области 669 п.н. развитию и функционированию нервной системы (таблицы S15 и S16).
Нет доказательств того, что изменения транскриптома взрослых влияют на летные качества
Поскольку многие варианты картированы в цис- и транс-регуляторных генах, мы стремились проверить, влияют ли регуляторные изменения на гомеостаз развития или взрослых. Соответственно, мы провели взвешенный сетевой анализ совместной экспрессии генов (WGCNA) [59], используя 177 общедоступных транскриптомных профилей DGRP для молодых людей обоего пола [60]. Мы группировали гены по сходству в профиле экспрессии, затем сопоставляли собственные значения этих кластеров со средним значением и стандартным отклонением летных характеристик, а также с долей мух, прошедших через колонку, по сравнению с общим количеством анализируемых.Никакие кластеры по полу или фенотипу не имели значительной корреляции. Этот результат подтверждает наше предыдущее наблюдение о том, что многие из значимых вариантов картируются в генах, участвующих в предвзрослом развитии, а не в генах, которые, вероятно, имеют различные уровни экспрессии во взрослом возрасте, анализируемые в предположительно гомеостатических условиях [60] (S9 Fig). Соответственно, мы рекомендуем, чтобы будущие исследования сложных признаков изучали экспрессию генов или аналогичные фенотипы, нацеленные на соответствующие стадии развития, а не только на более поздних или взрослых стадиях, когда измеряется фенотип.
Летные характеристики модулируются взаимосвязанной генетической архитектурой
Генетическая архитектура летных качеств состоит из множества различных типов генетических модификаторов. Многие из вариантов сопоставляются с генами, которые можно найти на аналитических платформах (). Большинство вариантов были уникальными для одного анализа, что говорит о том, что в исследованиях ассоциации следует рассмотреть возможность использования нескольких разных анализов, чтобы повысить способность обнаруживать варианты и гены в своем исследовании. Однако многие гены были идентифицированы в ходе двух (148) или трех (23) анализов.Те, кто вовлечен в три анализа: ARU , CG2964 , CG13506 , CG15651 , CG15651 , CG17839 , CG42671 , CG42671 , CYCE , DAW , Diap1 , EGFR , FZ2 , GART , GMAP , MBS , MED23 , MIP40 , MXT , PDP1 , RAB30 , ROEA , SOG , SONA , TGI .Это говорит о том, что отдельные гены могут содержать варианты с различными типами эффектов или иметь различный вклад в общую генетическую архитектуру. Полная справочная таблица всех генов и генов, идентифицированных из вариантов, доступна в таблице S17.
Обсуждение
Мы проверили летные характеристики 197 линий DGRP, идентифицировав несколько аддитивных и маргинальных вариантов, эпистатические взаимодействия, целые гены и консенсусную сеть измененных подсетей, которые связаны с вариациями нашего фенотипа.Многие предполагаемые цис-регуляторные варианты сопоставлены с генами с аннотациями для морфологии крыльев, работы непрямых летательных мышц и развития сенсорных нейронов и нервно-мышечных соединений. Мы демонстрируем, что внедрение дополнительных подходов может расширить спектр идентифицированных генетических модификаторов и улучшить геномные прогнозы при картировании ландшафта генотип-фенотип [29]. Наше исследование подтверждает это наблюдение и предлагает четыре дополнительных вычислительных подхода, которые могут расширить традиционные выходные данные minSNP с веб-сервера DGRP2.Эти результаты расширяют наше понимание генетической архитектуры сложных признаков, поскольку они обеспечивают больший контекст на уровне всего гена ( PEGASUS_flies ) и на уровне взаимодействия/сети ( MAPIT , Hierarchical HotNet , PLINK s-эпистаз). ). Ассоциировать гены из отдельных вариантов может быть сложно [25], а поиск эпистатических взаимодействующих может потребовать вычислительных и статистических усилий [61]. Кроме того, комбинируя эти подходы, мы добавляем к растущему объему литературы, подчеркивая важность многогранного подхода в выяснении генетической архитектуры сложных признаков.
Гены развития нервной системы играют важную роль в изменении летных качеств
Во всех анализах было обнаружено несколько генов, связанных с развитием нервной системы, включая заметное совпадение между аддитивным minSNP и полногенным скринингом ( aru , Chat , CCN , DIP-δ , DSF , DSX , FRY , MBS , SDK , Vacht ). Успешная проверка известных генов, участвующих в развитии нервной системы ( CadN , Dscam4 , fry , Snoo ), подтвердила их важность.В частности, известно, что эти четыре гена работают вместе для развития и формирования небольших сенсорных волосовидных структур, выстилающих тело и крылья мухи (микрохеты). Известно также, что эти четыре гена облегчают иннервацию этих структур и соединяют их с центральной нервной системой (ЦНС) через дендритные разветвления сенсорных нейронов IV типа [48, 62–66]. Интересно, что мы идентифицировали 41 ген карманника, нейрона обонятельного рецептора (ORN), нейрона вкусового рецептора (GRN) и ионотропного рецептора (IR), которые помогают в приеме сигнала на микрохетах.Эти важные механо- и хемосенсорные структуры позволяют предположить, что они могут играть важную роль в летных характеристиках. Примечание, только шесть из этих 41 генов были ранее идентифицированы с обонятельного экрана с 14 отдельными запахами в прошлом Dgrp GWA-исследования ( GR59D , IR41A , IR60D , OR24A , PPK10 и PPK12 ) [18], предполагая предполагаемую роль этих генов в летных характеристиках и потенциальное объяснение идентификации Or85d как скорректированного Бонферрони аддитивного варианта в анализе minSNP.
Интересно, что карманник 23 ( ppk23 ) был идентифицирован как центральный узел при анализе краев и эпистаза. Гены семейства карманников представляют собой консервативную группу кислоточувствительных ионных каналов (семейство ASIC у человека), которые, как известно, работают с хемосенсорными рецепторами для обнаружения феромонов и часто изучаются в контексте ухаживания [57, 67], а также роли в проприоцепции. и механотрансдукция по периферическим сенсорным нейронам [58, 68, 69]. Соответственно, мы предполагаем проприоцептивную роль ppk23 во время полета.Широта эпистатических взаимодействий ppk23 предполагает, что он играет более важную роль в летных характеристиках, чем предполагалось ранее. Это включает эпистатические взаимодействия с генами, идентифицированными в предыдущих исследованиях летных характеристик, которые не были обнаружены в других наших анализах ( cac , Hk , Sh и slo ) [70–73]. Гены карманников, включая ppk23 , могут также играть важную роль в схемах центрального генератора паттернов (CPG) грудного ганглия, который действует как важный нейрорегулятор полета [74].Эти схемы отвечают за «фиктивные» поведенческие паттерны (например, ходьба, полет, прихорашивание) или повторяющиеся действия, которые могут поддерживаться при отсутствии сенсорных входов. Воображаемое поведение, такое как измеренный нами фенотип управления полетом, может включать проприоцептивные сигналы для модуляции нервно-мышечной активности, влияющей на поведение организма. Известно, что мутанты гена карманника ppk1 влияют на локомоцию личинок, нарушая синхронизацию выходных сигналов [75, 76].Как члены семейства дегенериновых/эпителиальных натриевых каналов (DEG/ENaC), гены семейства карманников могут быть важны для обеспечения пресинаптической гомеостатической пластичности. Здесь гены карманников создают «утечки» ионов натрия, которые деполяризуют пресинаптические мембраны и способствуют притоку кальция, чтобы помочь в стабилизации функции нейронов после постсинаптического высвобождения нейротрансмиттеров [77, 78]. Эти гены карманников димеризуются в более крупные сборки субъединиц карманников, создавая каналы с различными и уникальными физиологическими свойствами [77].Т.о., гены карманников, включая ppk23 , также могут быть важны для обеспечения функционирования двигательных нейронов летной мускулатуры во время полета.
Было еще одно примечательное эпистатическое взаимодействие между ppk23 и бесплодным ( fru ), важный фактор транскрипции, участвующий в дифференциации специфических для пола нейронных цепей, который влияет на связанное с фитнесом поведение, такое как ухаживание [79]. fru также является модулятором активности CPG во время полета [80] и, как известно, совместно локализуется с ppk23 в грудном ганглии [4, 58, 67, 81, 82].Оба также работают с doublesex ( dsx ), другим фактором транскрипции, который влияет на специфичные для пола нервные цепи и был обнаружен в анализе половых различий всего гена [83–85]. Эти гены предполагают потенциальный генетический механизм, лежащий в основе наблюдаемого полового диморфизма в летных характеристиках (см. Текст S1 для получения дополнительной информации о «Потенциальных генетических источниках полового диморфизма в летных характеристиках»).
Естественные варианты в генах летательных мышц, связанных с изменчивостью летных характеристик
Два гена, связанных с мышцами, с известными ролями в полете, были идентифицированы и подтверждены с помощью аддитивного скрининга. Lasp (человеческий ортолог LASP1 ) изменяет длину саркомера и тонкого филамента, а также диаметр миофибрилл [52]; bruno 1 ( bru1 или aret ; человеческий гомолог CLEF1 и CLEF2 ) является фактором транскрипции, который контролирует альтернативный сплайсинг миофибрилл в непрямой летательной мышце [11, 53], среди других процессов развития. Интересно, что мы также идентифицировали два гена, влияющих на мышечную функцию через PEGASUS_flies , которые ранее были подтверждены в литературе. Тропомодулин ( tmod; человеческий гомолог TMOD1 ) отвечает за мышечную функцию, а глицерол-3-фосфатдегидрогеназа 1 ( Gpdh2 ; человеческий гомолог GPD1 влияет на метаболизм внутри мышц, [0]). Ни один из генов не содержал значительного варианта, превышающего порог значимости аддитивного скрининга ( P ≤ 1e-5), демонстрируя способность PEGASUS_flies идентифицировать генетические модификаторы, упущенные из виду в традиционном подходе minSNP.
Изменение в развитии крыла способствует изменению летных характеристик
Один из аддитивных вариантов, скорректированных Бонферрони, сопоставленных с Egfr , каноническим геном развития, который, как известно, содержит естественные варианты, которые могут изменять морфологию крыла и летные характеристики [30, 31] . Egfr является плейотропным, хотя одна из основных ролей, которую он играет, связана с сигнальным путем Bone Morphogenetic Protein (BMP) [13, 31, 87], установленным путем, который, как известно, влияет на развитие крыльев.Передача сигналов BMP формирует дозозависимые градиенты, влияющие на размер крыла, форму и рисунок жилкования [88-91]. Он также может влиять на сенсорные и нервно-мышечные цепи в структурах полета [8, 92]. В дополнение к нашей идентификации нескольких модификаторов BMP-сигнализации по всем анализам ( CMPY , CUL2 , CV-2 , CV-C , Dally , DAW , DPP , EGR , GBB , HiW , Kek5 , LIS-1 , LPT , LQF , LTL , MAD , NMO , SCW , SNOO , SOG , srw , tkv , trio ), мы функционально подтвердили Sno Oncogene ( Snoo ; человеческий гомолог SKI ), важный компонент морфогенеза BMP и формирование дендритического сигнального пути, который влияет на морфогенез крыльев и формирование дендритов. , и развитие органов чувств на крыле (e.грамм. микрохеты и колокольчатые сенсиллы) [8, 50, 93, 94]. Мы также идентифицировали значительный маргинальный вариант, кодирующий новый сайт начала транскрипции в короткой гаструляции ( sog ; человеческий гомолог Chordin ), dpp антагониста в формировании паттерна дорсо-вентральной оси крыльев [89, 95, 96]. ]. Кроме того, sog является известным источником природных вариантов, которые изменяют летные характеристики в естественных популяциях [13]. Этот конкретный вариант sog имел эпистатические взаимодействия в других генах, содержащих маргинальные варианты, включая ppk23 и CG42671 , что указывает на более взаимосвязанную роль этого антагониста передачи сигналов BMP в изменении летных характеристик.
Изменения в регуляции генов приводят к изменениям в летных характеристиках
Как и в других исследованиях DGRP [19, 29, 97], большинство значимых вариантов, которые мы могли протестировать, были сопоставлены с некодирующими или межгенными областями, которые, как предполагается, связываются с цис-регуляторными элементами [29]. В рамках омнигенной модели изменчивость этих элементов может иметь непропорциональный эффект ниже по течению, когда они встречаются в трансрегуляторных генах (то есть факторах транскрипции, спликосомных белках и модификаторах хроматина), поскольку они сами модифицируют регуляцию других генов [32, 33]. .Один аддитивный вариант, прошедший порог Бонферрони, картирован в интронной области в домене вилки 96Ca ( fd96Ca ; человеческие гомологи FOXB1 и FOXB2 ), дорсальном ( 06 dl) сайте связывания транскрипционного фактора ) и сайленсер для гистондеацетилазы 1 ( HDAC1 ). fd96Ca представляет собой транскрипционный фактор forkhead box, экспрессируемый в нейробластах вдоль продольной оси эмбриона и в некоторых сенсорных нейронах головы эмбриона [98].Неправильная регуляция трансрегуляторных генов в тканях развития (например, нейробластах и головном мозге) может впоследствии повлиять на онтогенез тканей, происходящих из него ниже по течению. Другим примером, подчеркивающим важность трансрегуляторных генов, является фактор транскрипции CREG. Первоначально он был выбран в качестве отрицательного контроля на экране проверки, хотя мы демонстрируем, что он оказывает значительное влияние на способность к полету в нашем экране проверки генов-кандидатов. Существенный эффект вставки, которую мы протестировали при скрининге, может быть результатом различия между вставочной мутацией и вариацией SNP, которые мы можем протестировать.
Дальнейшие доказательства, подтверждающие роль нормативных элементов, влияющих на летные характеристики, находятся в более широком плане на нашем экране проверки. Конструкции Mi{ET1} внесли генетическую изменчивость в некодирующие области генов, но не обязательно близко к значительным вариантам, идентифицированным в нашем скрининге GWA. Таким образом, генетическая изменчивость в пределах гена, а не в одном варианте, способна влиять на фенотипическую изменчивость. Наша успешная валидация 13/21 протестированных уникальных генов близка примерно к 70% успешности экранов валидации других исследований DGRP [29].Интересно, что встраивание конструкций в интронные области как положительно, так и отрицательно влияло на производительность, даже если это было сделано в независимых участках одного и того же гена ( CadN и Dscam4 ; см.). Кроме того, некоторые гены-кандидаты были подтверждены только для одного пола, несмотря на то, что они были идентифицированы в анализе среднего пола. Эти данные предполагают более тонкое влияние генетической изменчивости в цис-регуляторных областях, которые могут иметь дифференциальные половые эффекты, возможно, в результате сексуально-диморфных эпистатических взаимодействий.В целом, их проверка подтверждает важную роль некодирующих областей и регуляции экспрессии генов, а также генов, в которые были вставлены конструкции, в качестве модификаторов летных характеристик.
Предлагаемая модель для понимания генетической архитектуры летных характеристик
Летные характеристики, вероятно, являются эпифеноменом нескольких взаимосвязанных сложных характеристик. Хотя мы не можем идентифицировать и проверить каждый модификатор, мы, вероятно, определили основные особенности генетической архитектуры.Наши результаты частично искажены аннотациями, доступными для многих из этих генов. Многие гены, участвующие в нервной системе, изучаются в контексте развития, а не их роли на взрослой стадии. В результате часто имеется относительно скудная информация об их функции у взрослых мух. Наши данные предлагают средства для дальнейшего изучения этих вариантов у взрослых. Соответственно, мы предлагаем следующую модель для синтеза наших результатов, в первую очередь основанных на сильно значимых генах, которые мы идентифицировали и подтвердили, и поддерживаемых другими генами, которые мы идентифицировали в сетевом анализе и анализе эпистаза ().
Рецептор эпидермального фактора роста является ключевым геном канонического пути развития. Это плейотропный ген, влияющий на морфологию крыльев, развитие сенсорных органов и развитие нервной системы сам по себе и через сигнальный путь BMP [31-33]. Надлежащее развитие этих структур и цепей позволяет хорошо связанной периферической нервной системе получать внешние проприоцептивные стимулы (через CadN , Dscam4 , fry , ppk23 , Snoo ), а также может способствовать формированию развития. цепей центрального генератора паттернов (CPG) в грудном ганглии.Как упоминалось выше, цепи CPG производят повторяющиеся поведенческие движения, которые могут модулироваться либо в зависимости от пола с помощью ppk23 , fru и dsx , либо неспецифическим для пола образом с помощью многих других генов, включая ppk23 и другие гены семейства карманников. Мозг и грудной ганглий обрабатывают проприоцептивные сигналы и активируют двигательные нейроны, иннервирующие прямую (управляющую) и непрямую (силовую) летательную мускулатуру (через bru1 , Gpdh2 , Lasp , tmod ) в нервно-мышечных соединениях.Активация этих мышц позволяет правильно развитым крыльям взмахивать и переворачиваться и создавать подъемную силу [99]. Предложенная модель может помочь сгенерировать проверяемые гипотезы, которые могли бы помочь объяснить архитектуру полета как сложную черту.
Материалы и методы. 17], 23 линии
Drosophila Gene Disruption Project с использованием конструкции Mi{ET1} [41, 100] и две линии генетического фона (w ¹¹¹⁸ и y ¹ w ^67c23; S1 Table).
Мух выращивали при 25° при 12-часовом цикле свет-темнота. Запасы контролировали по плотности и выращивали на стандартной среде с кукурузной мукой [101]. Через два-три дня после вылупления мух сортировали по полу под легкой анестезией CO ₂ и давали пять дней на восстановление перед фенотипированием.
Анализ летных характеристик
Летные характеристики измерялись в соответствии с протоколом, уточненным Бэбкоком и Ганецки [26]. Вкратце, каждая комбинация пол-генотип состояла примерно из 100 мух, разделенных на группы по 20 мух в пяти стеклянных культуральных флаконах Drosophila .Эти флаконы осторожно постукивали, чтобы стянуть мух вниз, и откупоривали перед быстрым переворачиванием вниз по 25-сантиметровому желобу. Флаконы останавливались на дне, выбрасывая мух в цилиндр длиной 100 см и диаметром 13,5 см, выстланный съемным акриловым листом, покрытым клеем TangleTrap. Свободно падающие мухи инстинктивно выпрямляются, прежде чем найти место для приземления, что в конечном итоге обездвиживает их на соответствующей высоте приземления. Мухи, прошедшие через колонку, попадали в поддон с минеральным маслом и исключались из анализа.
После того, как все флаконы серии были выпущены, акриловый лист был удален и приколот булавками к белой доске для плакатов. Цифровое изображение было записано на фиксированную Raspberry PiCamera (V2), а координаты x, y всех мух были расположены с помощью функции ImageJ/FIJI Find Maxima, установленной со светлым фоном и допустимым уровнем шума 30 [102]. Для каждой комбинации пол-генотип рассчитывали среднюю высоту приземления только для мух, приземлившихся на акриловый лист.
Высокоскоростная видеосъемка полетной колонны
Высокоскоростная видеосъемка мух, вылетающих из полетной колонны, записана с частотой 1540 кадров в секунду с помощью камеры Phantom Miro m340 с записью в разрешении 1920 x 1080 с выдержкой 150 мкс ( Файл 1 в https://doi.org/10.7910/DVN/ZTDHDC). Камера была оснащена объективом Nikon Micro NIKKOR (105 мм, 1:2,8D) и источником света Veritas Constellation 120.
Оценка наследуемости
Индивидуальные высоты приземления мух были скорректированы с учетом наличия инверсий и статуса Wolbachia по полу и генотипу, рассчитанному веб-сервером DGRP2. Используя эти скорректированные высоты приземления по полу, мы выполнили дисперсионный анализ случайных эффектов с использованием пакета R (v.3.5.2) lme4 (v.1.1.23): Y ~ μ + L + ε .Здесь Y — скорректированная оценка полета, μ — комбинированное среднее, L — линейное среднее, а ε — невязка. Из этого секс-специфический широкий смысл наследуемости ( ч ^{2 ^{) Оценки были рассчитаны из среди строки ( Σ _L ²) и ошибка ( Σ _E ²) Дисперсионные компоненты: H ² = Σ _{L ₂ ² / ( Σ _L ² + Σ} E ²).}}
Полногеномное картирование ассоциаций
Оценки летных характеристик самцов и самок были отправлены в конвейер DGRP2 GWAS (http://dgrp2.gnets.ncsu.edu/) [16, 17] и результаты для каждого пола, а также среднее значение (половое среднее) и разница (половая разница) между ними учитывались (таблица S2). Всего было проанализировано 1 901 174 варианта с частотой минорного аллеля (MAF) ≥ 0,05 (файл 2 в https://doi.org/10.7910/DVN/ZTDHDC). Все зарегистрированные аддитивные значения вариантов P являются результатом анализа линейной смешанной модели, включая инфекцию Wolbachia и наличие пяти основных инверсий в качестве ковариат.Варианты были отфильтрованы по значимости с использованием обычного порога P ≤ 1e-5 [29]. Оценки размера эффекта рассчитывали как половину разницы между средней высотой посадки для линий, гомозиготных по основному и минорному аллелям. Вклад отдельных вариантов в общие эффекты оценивали как абсолютное значение размера эффекта отдельного варианта, деленное на сумму абсолютных значений для всех условно значимых ( P ≤ 1e-5) размеров эффекта вариантов.
Скрининг разрушения генов-кандидатов
Гены-кандидаты были проверены с использованием запасов инсерционных мутантов, созданных в рамках проекта Gene Disruption Project [42]. Эти запасы содержат конструкцию Minos -энхансерной ловушки Mi{ET1} [41] и были построены на фонах w ¹¹¹⁸ или y ¹ w ^67c23 (BDSC_6326 и BDSC_6599 соответственно).
Генетические фоны контрольной и экспериментальной линий были изогенизированы с помощью пяти последовательных циклов обратного скрещивания инсерционной мутантной линии с ее соответствующим контролем.Валидацию летных фенотипов проводили с использованием потомства однопарных (1M x 1F) скрещиваний между контрольной и вставочной линиями. Гетерозиготных мух от этих скрещиваний скрещивали парами, а гомозиготное потомство без вставки собирали в качестве контроля. Кандидаты в гетерозиготные/гомозиготные положительные линии снова скрещивали парами, и линии, дающие только гомозиготное положительное потомство, использовали в качестве экспериментальных линий (S1, рис.). Три поколения спустя экспериментальные линии были проверены на наличие репортера GFP для подтверждения их генотипа.Окончательные контрольные и экспериментальные линии рекомбинантного обратного скрещивания для каждой комбинации пол-генотип были проанализированы на летные характеристики и проверены на значимость с помощью U-тестов Манна-Уитни.
Расчет значимости показателей генов
Показатели генов были рассчитаны с использованием точного, эффективного показателя ассоциации генов с использованием SNP ( PEGASUS ) [25]. Первоначально реализованная с наборами данных человека, мы модифицировали программу для работы с наборами данных Drosophila , которые мы называем PEGASUS_flies .Он также содержит значения по умолчанию, скорректированные для Drosophila , файл неравновесия по сцеплению и аннотации генов, взятые из файла аннотации FB5.57, доступного на веб-сервере DGRP. PEGASUS_flies доступен по адресу: https://github.com/ramachandran-lab/PEGASUS_flies, а также в виде файла 4 в https://doi.org/10.7910/DVN/ZTDHDC.
Идентификация измененных подсетей сетей взаимодействия ген-ген и белок-белок
Возвращенные оценки генов были отфильтрованы для генов с высокой достоверностью с использованием пакета Twilight (v.1.60.0) в R (Scheid and Spang 2005). Здесь мы оценили локальную частоту ложных открытий (lFDR) всех ранее полученных оценок генов, используя функцию сумерек . Взяв точку перегиба кривой (1-lFDR), наши высокодостоверные оценки генов варьировались от 0,65 до 0,73 для четырех фенотипов, основанных на поле (таблица S8). Гены с высокой степенью достоверности были трансформированы – log10, а остальные были установлены на 0. -сети взаимодействия белков.Четыре скорректированных вектора оценки генов на основе пола были сопоставлены в программе с пятнадцатью сетями взаимодействия, полученными из высококачественных интерактомов (HINT) [103], базы данных Drosophila Interactions Database (Droidb) [104, 105] и Дрозофила РНК ⁱ Центр скрининга (DRSC) Интегративный инструмент прогнозирования ортологов (DIOPT) [106]. Сети консенсуса были рассчитаны из 100 перестановок всех четырех векторов оценки генов в каждой из пятнадцати сетей взаимодействия и отфильтрованы, чтобы включить по крайней мере трех членов.Самая большая подсеть и оставшиеся восемь подсетей были переданы инструменту анализа и визуализации обогащения онтологии генов (GOrilla) для определения обогащения категорий онтологии генов (GO) [107, 108].
Скрининг эпистатических взаимодействий
Эпистатические узловые гены были идентифицированы с использованием MArginal ePIstasis Test ( MAPIT ), линейного смешанного подхода к моделированию, который проверяет значимость предельного влияния каждого SNP на выбранный фенотип. Для MAPIT требуется полная матрица генотипов без отсутствующих данных.SNP были рассчитаны с использованием BEAGLE 4.1 [109, 110], а затем отфильтрованы для MAF ≥ 0,05 с использованием VCFtools (v.0.1.16) [111]. MAPIT был запущен с использованием метода Дэвиса для вмененного генома (файл 2 в https://doi.org/10.7910/DVN/ZTDHDC), оценки фенотипа с поправкой на веб-сервер DGRP2 для каждого фенотипа на основе пола (таблица S2), DGRP2 матрица родства и ковариативный файл, содержащий инфекций Wolbachia и наличие пяти основных инверсий [17].
Результирующий предельный эффект P -значения (файл 3 в https://doi.org/10.7910/DVN/ZTDHDC) были отфильтрованы до порогового значения Бонферрони ( P ≤ 2,56e-8) и протестированы на наличие парных эпистатических взаимодействий в системе «установлено всеми» по сравнению с первоначальными 1 901 174 SNP (без условного определения; MAF ≥ 0,05). с использованием флага PLINK-epistasis (v.1.90) [112]. Результаты были отфильтрованы для всех значений P , которые превышали пороговое значение Бонферрони, рассчитанное как 0,05 / (количество предельных значений эффекта Бонферрони значений P x 1 901 174 SNP).
Аннотирование FBgn и ортологов
Аннотации и дескрипторы функций генов, профилей экспрессии и ортологов без ссылок были собраны из автоматически сгенерированных резюме на FlyBase [38, 39].Эти сводки и дескрипторы были составлены на основе данных, предоставленных Консорциумом онтологий генов [27, 28], проектом Berkeley Drosophila Genome Project [113], FlyAtlas [114], Альянсом консорциума ресурсов генома [115], modENCODE [38]. , PAINT [116], DRSC Integrative Ortholog Prediction Tool (DIOPT) [106] и несколько наборов транскриптомных и протеомных данных [11, 12, 43, 114, 117–119].
Идентификаторы гена Flybase (FBgn) были преобразованы в соответствующие D . melanogaster (Dmel) или H .Символы гена sapiens (Hsap) с использованием Drosophila RNA ⁱ Stock Center (DRSC) Integrative Ortholog Prediction Tool (DIOPT) [106]. FBgn были отфильтрованы для всех генов с высокой и средней достоверностью или генов с низкой достоверностью, если они содержали наилучшие прямые и обратные оценки.
Вычисление эмпирически смоделированного порога значимости
Для выявления любых ложных ассоциаций между генотипированными линиями DGRP и четырьмя представляющими интерес фенотипами мы провели тест на основе перестановок с использованием флага — mperm в PLINK v.1.90. Для каждого фенотипа мы выполнили 10 000 перестановок значений фенотипа между линиями и проверили эти случайно назначенные значения на связь с переставленным фенотипом. Мы обнаружили, что все варианты, связанные с четырьмя фенотипами в стандартной структуре GWAS, оставались значимыми после фильтрации на основе p-значения перестановки ( P <0,05).
Анализ терминов GO
GOWINDA [40] был реализован для выполнения анализа онтологии генов (GO), который корректирует размер гена в исследованиях GWA.Мы провели этот анализ для мужских (n = 418), женских (n = 473), усредненных по полу (n = 527) и половых различий (n = 214) SNP-кандидатов, превышающих расслабленное значение P < 1e-4. порог, по сравнению с 1 901 174 SNP с MAF ≥ 0,05. Мы провели 100 000 симуляций GOWINDA с использованием генетического режима и включая все SNP в пределах 2000 п.н.
Инструмент анализа и визуализации обогащения Gene Ontology (GOrilla) [107, 108] был запущен на PEGASUS_flies оценках генов и подсетях Hierarchical Hotnet с использованием команд по умолчанию и списка генов, составленного из всех генов, доступных в FB5. .57 файл аннотации.
Анализ сети коэкспрессии взвешенных генов
Чтобы проверить, могут ли внешние транскриптомы взрослых людей объяснить наблюдаемую фенотипическую изменчивость, мы обратились к общедоступным данным микрочипа DGRP2, загруженным с веб-сервера DGRP2 [17]. Эти данные представляют собой транскриптомы для необработанных молодых взрослых мух каждого пола. Мы выполнили анализ взвешенной сети коэкспрессии генов (WGCNA) с использованием пакета WGCNA R [59] для кластеризации и корреляции профилей экспрессии генов из 177 общих линий DGRP.Этот анализ был проведен с использованием следующих параметров: мощность = 16 (из анализа мягкого порога ≥ 0,9), порог слияния = 0,0, подписанный тип сети, максимальный размер блока = 1000, минимальный размер модуля = 30.
Вспомогательная информация
S1 Рис. Средние летные характеристики линий
DGRP очень повторяемы из поколения в поколение. Набор генотипов (n = 12), выращенных с разницей в 10 поколений, демонстрирует очень сильное совпадение (r = 0,95) средних оценок летных качеств. Линия регрессии (красная линия) через пары точек (черные точки) имеет почти такой же наклон и точку пересечения y, что и линия y = x (серая пунктирная линия).
(TIF)
S2 Рис.
Фенотипическое распределение среднего пола и половых различий поддается изучению ассоциации. Распределение средней высоты приземления (м) для (A) среднеполового фенотипа и (B) разностного фенотипа позволяет предположить, что существует достаточная фенотипическая изменчивость для проведения ассоциативного исследования. Каждый участок отсортирован в порядке возрастания оценки фенотипа независимо друг от друга.
(TIF)
S3 Рис.
QQ-графики показывают обогащение для некоторых аддитивных вариантов по каждому из фенотипов на основе пола. Графики, сравнивающие теоретическое и наблюдаемое распределение значений P по (A) мужчинам, (B) женщинам, (C) среднему по полу и (D) фенотипам половых различий. Красная линия обозначает y = x.
(TIF)
S4 Рис.
Верхние аддитивные ассоциации распределены по всему геному. Верхние аддитивные варианты, о которых сообщается в файле веб-сервера DGRP2 с суффиксом `top.annot`, в основном не содержат блоков связывания. На X имеется более крупный блок, соответствующий 10 вариантам, которые картируются с интроном и одним синонимичным сайтом кодирования в CG32506 .Компонент тепла соответствует вероятности того, что этот вариант находится в блоке сцепления, от менее (0 — синий) до более вероятного (1 — красный).
(TIF)
S5 Рис.
Дополнительные графики Манхэттена для фенотипа пола для аддитивного анализа. (A) фенотипы самцов, (B) самок и (C) половых различий имеют значительные аддитивные варианты (красные точки), которые превышают традиционный порог DGRP ( P ≤ 1e-5, серая сплошная линия), и при хотя бы один вариант проходит порог Бонферрони ( P ≤ 2.63e-8, серая пунктирная линия, красная точка с черным контуром). Варианты расположены в порядке относительного геномного положения по хромосомам и нанесены на график в виде –log10 значения P . Панель средних значений пола отображается в виде текста.
(TIF)
S6 Fig
Генетическое скрещивание, выполненное для получения экспериментальных и контрольных животных, используемых для проверки генов-кандидатов. Все кроссы представлены самками слева и самцами справа. Десять однопарных скрещиваний женского генетического контроля, либо w ¹¹¹⁸ (на фото), либо y[1] w[67c23] в белых прямоугольниках были скрещены с соответствующей инсерционной мутантной линией Mi{ET1} в зеленых прямоугольниках.После первоначального скрещивания гетерозиготные мухи подвергались обратному скрещиванию с соответствующим генетическим контролем в течение пяти поколений. В шестом поколении скрещивали одиночные пары гетерозиготных мух. Потомство без маркера Avic\GFP ^E.3xP3 было собрано как нулевые гомозиготы, тогда как несколько флаконов предположительно гомозиготных мутантов (нет потомства без маркера) снова скрещивали для подтверждения генотипа. Поголовье отслеживали в течение двух дополнительных поколений для подтверждения статуса мутантного носителя перед тем, как гомозиготное мутантное поголовье отбирали в качестве экспериментальной линии.
(TIF)
S7 Fig
Значимые целые гены распределены по всему геному и основаны на половом фенотипе. Анализы целых генов, проведенные с PEGASUS_flies для (A) самцов, (B) самок и (C) фенотипов половых различий, показали обогащение значимыми целыми генами в этих трех, а также среднее значение пола (отображается в тексте). Каждая точка представляет целый ген, упорядоченный по положению в хромосомах и нанесенный на график как –log10 балла гена.Точки выше порога Бонферрони ( P ≤ 3,03e-6, серая линия) окрашены в красный цвет.
(TIF)
S8 Рис.
Значимые маргинальные варианты неравномерно распределены по половым фенотипам. (A) У самцов очень мало значимых вариантов (красные точки), которые превышают порог Бонферрони ( P ≤ 2,56e-8, серая сплошная линия), в то время как (B) у самок их больше, а (C) среднее значение по полу имеет самый. (D) Половые различия не имели значительных маргинальных вариантов. Варианты расположены в порядке относительного положения в геноме по хромосоме и степени значимости – преобразование log10.
(TIF)
S9 Рис.
Матрица корреляции признаков и отношений не показывает корреляции между измеренными фенотипами и транскриптомом молодых взрослых особей. Средняя высота приземления ни у одного из полов, стандартное отклонение высоты приземления или доля мух, выпавших из колонки (упавших), не были значимыми для кластера одинаково экспрессируемых генов в анализе сети коэкспрессии взвешенных генов (WGCNA). Цветные модули слева представляют кластеры генов, сгенерированные WGCNA, а цвет каждой ячейки таблицы соответствует величине коэффициента корреляции (верхнее число в ячейке).Нижнее число в каждой ячейке — это значимость корреляции. Никакие кластеры не были значимо коррелированы с какой-либо комбинацией пола и фенотипа.
(TIF)
S1 Табл.
(XLSX)
Таблица S2
Исходные и скорректированные показатели летных характеристик. (XLSX)
Таблица S3
Значимой корреляции между летными характеристиками и другими фенотипами DGRP не наблюдалось. (XLSX)
Таблица S4
До двух инверсий были значимыми ковариатами в трех анализах на основе пола. (XLSX)
Таблица S5
Несколько дополнительных вариантов, связанных с летными характеристиками. (XLSX)
Таблица S6
Несколько генов-кандидатов были проверены на летные характеристики. (XLSX)
Таблица S7
Несколько показателей генов превышают порог Бонферрони по всем четырем фенотипам, основанным на поле. (XLSX)
Таблица S8
Предельные пороговые значения локальной частоты ложных открытий (lFDR) для PEGASUS_flies генных оценок. (XLSX)
Таблица S9
Иерархическая аннотация генов подсети HotNet . (XLSX)
Таблица S10
Большая подсеть из Hierarchical HotNet обогащена трансрегуляторными факторами и терминами генной онтологии развития нервной системы. (XLSX)
Таблица S11
Набор небольших подсетей из Hierarchical HotNet коллективно обогащен терминами онтологии генов сплайсинга мРНК и аутофагии. (XLSX)
S12 Табл.
(XLSX)
S13 Таблица
Эпистатические взаимодействия играют большую роль в формировании генетической архитектуры летных характеристик. (XLSX)
S14 Табл.
(XLSX)
S15 Табл.
(XLSX)
S16 Табл.
(XLSX)
Таблица S17
Основная таблица поиска для всех идентифицированных генов. (XLSX)
S1 Text
Дополнительные результаты. (DOCX)
ENG: Школа инженерии и искусственной среды
Имя Сортировать по имени Код Сортировать по коду Тип Сортировать по типу
Студия передовой архитектуры 1 7601ENV Курс
Студия передовой архитектуры 2 7602ENV Курс
Передовые системы связи 6303ENG Курс
Передовые системы связи 7506ENG Курс
Передовые компьютерные системы 6305ENG Курс
Передовые компьютерные системы 7507ENG Курс
Носители с расширенным дизайном Специальная тема 3917ENG Курс
Расширенная цифровая обработка сигналов 6307ENG Курс
Расширенная цифровая обработка сигналов 7504ENG Курс
Продвинутые экологические исследования 7704ENV Курс
Высшая этика в инженерии 7578ENG Курс
Расширенное проектирование фундаментов 7303ENG Курс
Усовершенствованная геотехническая инженерия 7308ENG Курс
Передовые интегрированные технологии 7604ENV Курс
Передовые материалы для биомедицинских приложений 6526ENG Курс
Усовершенствованный армированный и предварительно напряженный бетон 7304ENG Курс
Современные стальные конструкции 7305ENG Курс
Высшее инженерное образование 6525ENG Курс
Передовые технологии 7608ENG Курс
Продвинутые темы инженерного менеджмента 7207ENG Курс
Передовые технологии водоснабжения и водоотведения 7404ENG Курс
Передовые технологии водоснабжения и водоотведения 6204ENG Курс
Передовая практика гидротехники 7309ENG Курс
Аэродинамика Часть I 2521НСК Курс
Аэродинамика Часть II 3520НСК Курс
Мониторинг и контроль качества воздуха 6201ENG Курс
Мониторинг и контроль качества воздуха 7401ENG Курс
Эксплуатация воздушных судов, характеристики и планирование, часть I 2520НСК Курс
Эксплуатация воздушных судов, характеристики и планирование, часть II 3533НСК Курс
Практический самолет 2701ENG Курс
Управление авиакомпаниями 7501НСК Курс
Управление эксплуатационной эффективностью авиакомпаний, часть II 3510НСК Курс
Планирование и управление аэропортом 7581НСК Курс
Планирование, эксплуатация и управление аэропортом 1503НСК Курс
Эксплуатация и проектирование авиалиний 1508НСК Курс
Аналоговая электроника I 2311ENG Курс
Архитектурная документация 3908ENG Курс
История архитектуры 2 3903ENV Курс
Архитектура и идеология 7607ENG Курс
Архитектура и ландшафтная архитектура История 1 1903ENV Курс
Архитектурная профессиональная практика 1 7605ENV Курс
Архитектурная профессиональная практика 2 7606ENV Курс
Архитектурный исследовательский проект 1 7701ENV Курс
Архитектурный исследовательский проект 2 7702ENV Курс
Архитектура Специальная тема 1 7607ENV Курс
Архитектура Специальная тема 2 7703ENV Курс
Архитектурная студия 1 1912ENV Курс
Архитектурная студия 2 2901ENV Курс
Архитектурная студия 3 2902ENV Курс
Архитектурная студия 4 3901ENV Курс
Архитектурная студия 5 3902ENV Курс
Архитектура WIL Специальная тема 7900ENG Курс
Изучение архитектуры/ландшафтного дизайна, специальная тема 3914ENV Курс
Авиационная биология и медицина 1504 НСК Курс
Авиационная экономика 7503НСК Курс
Авиационное право 2539НСК Курс
Руководство авиацией и связь 7512НСК Курс
Исследовательский документ по авиационному менеджменту 7560NSC_P2 Курс
Исследовательский документ по авиационному менеджменту 7560NSC_P1 Курс
Исследовательский документ по авиационному менеджменту 7560NSC_P4 Курс
Исследовательский документ по авиационному менеджменту 7560NSC_P3 Курс
Авиационная метеорология 2517НСК Курс
Авиационный проект 3504NSC_P2 Курс
Авиационный проект 3502НСК Курс
Авиационный проект 3504 НСК Курс
Авиационный проект 3504NSC_P1 Курс
Управление авиационными проектами 2512НСК Курс
Методы авиационных исследований 2527НСК Курс
Авиационная наука 1507НСК Курс
Авиационная безопасность и управление рисками 2525НСК Курс
Профессиональная стажировка в сфере авиации 3002ENG Курс
Авионика 6701ENG Курс
Практика авионики и авиации 6001ENG Курс
Базовые авиационные знания 3701ENG Курс
Биомедицинское и спортивное оборудование 6317ENG Курс
Строительные работы и услуги 3904ENV Курс
Обследование зданий 2606ENG Курс
Проект гражданского строительства 3113ENG Курс
Чистое производство и экологическая эффективность 7402ENG Курс
Чистое производство и экологическая эффективность 6202ENG Курс
Береговая инженерия и моделирование 6110ENG Курс
Обмен дизайнерскими идеями и отраслевым программным обеспечением 2908ENG Курс
Системы связи 6315ENG Курс
Системы и схемы связи 3324ENG Курс
Системы и схемы связи 2304ENG Курс
Вычислительная статика и динамика 6522ENG Курс
Компьютерные системы 7515ENG Курс
Компьютерные системы 3302ENG Курс
Вычисления и программирование с помощью MATLAB 1004ENG Курс
Бетонные конструкции 7317ENG Курс
Бетонные конструкции 3103ENG Курс
Управление строительным бизнесом 3607ENG Курс
Строительные коммуникации 1604ENG Курс
Администрация строительных контрактов 3604ENG Курс
Экономика строительства 1606ENG Курс
Строительно-сметная 3605ENG Курс
Строительная информатика 3606ENG Курс
Строительное право и этика 3608ENG Курс
Строительные материалы и практика 1904ENG Курс
Строительные материалы 3107ENG Курс
Строительные материалы и практика 2914ENV Курс
Строительные измерения 2605ENG Курс
Методы и практика строительства 7314ENG Курс
Методы и практика строительства 2104ENG Курс
Планирование строительства и тендеры 6604ENG Курс
Строительные закупки 6605ENG Курс
Управление строительными проектами 6109ENG Курс
Эксплуатация и безопасность на строительных площадках 2607ENG Курс
Современная архитектура 7603ENV Курс
Современный авиационный менеджмент 3522НСК Курс
Системы управления 3304ENG Курс
Курсовая работа Специальная тема 2911ENV Курс
Креативный инжиниринг 1701ENG Курс
Креативный инжиниринг 1701ENG_M2 Курс
Данные и компьютерная связь 2323ENG Курс
Данные и компьютерная связь 7532ENG Курс
Дизайн 1 2206ENG Курс
Разработка и производство композитов 3801ENG Курс
Проектирование для инженеров-строителей 2106ENG Курс
Дизайн для инженеров-строителей 7316ENG Курс
Проектирование элементов машин 3511ENG Курс
Проектирование элементов машин 2505ENG Курс
Проектирование систем реального времени 7518ENG Курс
Проектирование систем реального времени 6306ENG Курс
Дизайн-студия 1 Тела в космосе и на месте 1901ENG Курс
Студия дизайна 4 — Контекстная осведомленность 2904ENG Курс
Дизайн-студия 5 City Systems 3905ENG Курс
Студия дизайна 6 — Строительная композиция 3906ENG Курс
Языки дизайнера 1908ENG Курс
Проектирование с помощью механики 1702ENG Курс
Проектирование с использованием теплоносителей 1703ENG Курс
Цифровые и пространственные технологии 3118ENG Курс
Разработка цифровых систем управления 6308ENG Курс
Разработка цифровых систем управления 7508ENG Курс
Цифровая электроника 7529ENG Курс
Цифровая электроника 2315ENG Курс
Цифровая обработка сигналов 7516ENG Курс
Цифровая обработка сигналов 3303ENG Курс
Обработка сигналов дискретного времени 6321ENG Курс
Диссертация Часть 1 7601ENG_P1 Курс
Диссертация Часть 2 7601ENG_P2 Курс
Диссертация Часть 3 7601ENG_P3 Курс
Диссертация Часть 4 7601ENG_P4 Курс
Жилищное строительство 1607ENG Курс
Экономика в авиации 3513 НСК Курс
Эффективные энергетические системы 3315ENG Курс
Электрические цепи 7534ENG Курс
Электрические цепи 1301ENG Курс
Электроэнергетические системы и управление 6313ENG Курс
Проект электрооборудования 3312ENG Курс
Электрические машины и возобновляемые генераторы 3320ENG Курс
Электрика и электроника для дизайнеров 1704ENG Курс
Электромагнитные поля и системы распространения 2307ENG Курс
Электромагнитные волны и их распространение 3322ENG Курс
Электромеханика 2318ENG Курс
Электронные приборы 7522ENG Курс
Электротехника 6509ENG Курс
Энергоэффективность 7519ENG Курс
Управление энергетическими ресурсами 6311ENG Курс
Системы накопления энергии и питания 7520ENG Курс
Высшее инженерное образование 3 2601ENG Курс
Высшее инженерное образование 5 3601ENG Курс
Инженерные коммуникации и лидерство 7002ENG Курс
Основы инженерного проектирования 2003ENG Курс
Практика инженерного проектирования 7003ENG Курс
Практика инженерного проектирования 1022ENG Курс
Машиностроение Электромагнетизм 2314ENG Курс
Инженерная гидромеханика 2203ENG Курс
Инженерная гидрология 7418ENG Курс
Инженерные материалы 7004ENG Курс
Инженерные материалы 1017ENG Курс
Инженерная математика 2 1020ENG Курс
Инженерная механика 7701ENG Курс
Инженерная механика 1501ENG Курс
Инженерное программирование 1305ENG Курс
Инженерное программирование 7535ENG Курс
Инженерная термодинамика 2201ENG Курс
Инженерно-экологический проект 3213ENG Курс
Исследовательский проект по экологии 7414ENG Курс
Системы экологического менеджмента 6207ENG Курс
Системы экологического менеджмента 7407ENG Курс
Экологическая микробиология и экология 2202ENG Курс
Экологическая микробиология и экология 7416ENG Курс
Специальная тема полевых исследований 2913ENV Курс
Летная практика 1 7551НСК Курс
Летная практика 2 7552НСК Курс
Летная практика 3 7553 НСК Курс
Летная практика 4 7554НСК Курс
Летная практика 5 7805ENG Курс
Летная практика 5 7555НСК Курс
Летная практика 6 7556НСК Курс
Летная практика 6 7806ENG Курс
Летная практика 7 7807ENG Курс
Летная практика 7 7557НСК Курс
Летная практика 7 FIR 7817ENG Курс
Летная практика 8 7808ENG Курс
Летная практика 8 7558НСК Курс
Летная практика 8 FIR 7568НСК Курс
Летная практика 8 FIR 7818ENG Курс
Летная практика 9 7559НСК Курс
Летная практика 9 7809ENG Курс
Летная практика 9 FIR 7819ENG Курс
Летная практика 9 FIR 7569НСК Курс
Процедуры полетов I 1505НСК Курс
Процедуры полетов II 2533НСК Курс
Процедуры полетов III 3540НСК Курс
Гидромеханика 7413ENG Курс
Гидромеханика и гидравлика 2002ENG Курс
Жидкости и CFD 6508ENG Курс
Геотехника 3102ENG Курс
Геотехника 7318ENG Курс
Геотехническая инженерная практика 3115ENG Курс
Глобальные перспективы устойчивой инфраструктуры 3005ENG Курс
Griffith Eng Программа 11 и 12 классов 1000ENG Курс
Griffith Engineering Year 11 9000ENG Курс
Управление опасными отходами 7408ENG Курс
Управление опасными отходами 6208ENG Курс
Тепломассообмен 6527ENG Курс
Тепломассообмен 3505ENG Курс
Техника тепломассообмена 4007ENG Курс
История городских и архитектурных типологий 3907ENG Курс
Биология человека для инженеров 6601ENG Курс
Человеческий фактор для авиационных менеджеров 7514НСК Курс
Человеческий фактор для пилотов I 2515НСК Курс
Человеческий фактор для пилотов II 3524 НСК Курс
Гидравлика и прибрежное моделирование 3116ENG Курс
Гидрологическое и гидравлическое моделирование 7415ENG Курс
Гидрологическое и гидравлическое моделирование 6205ENG Курс
Гидрология 2004ENG_M2 Курс
Гидрология 2004ENG Курс
ИАП 6002ENG Курс
IAP — Профессиональная практика 6008ENG Курс
ИАП — Диссертация 6007ENG Курс
Обработка изображений и машинное зрение 6302ENG Курс
Обработка изображений и машинное зрение 7510ENG Курс
Индивидуальное изучение специальной темы 2912ENV Курс
Промышленная очистка воды и сточных вод 7409ENG Курс
Отраслевая партнерская программа 3001ENG Курс
Отраслевая партнерская программа — диссертация 7605ENG Курс
Инновации в дизайне 3910ENV Курс
Контрольно-измерительные приборы и контроль (ранее формирование сигналов) 3321ENG Курс
Разработка интегральных схем 7513ENG Курс
Разработка интегральных схем 6310ENG Курс
Комплексный проект 6003ENG Курс
Интегрированная электроника 3310ENG Курс
Международная авиация 1506НСК Курс
Международная гражданская авиация 7506НСК Курс
Международная инженерная практика 2007ENG Курс
Исследовательский проект стажировки 4604ENG Курс
Введение Дизайн СМИ Специальная тема 2917ENG Курс
Введение в архитектуру и ландшафтный дизайн 1911ENV Курс
Введение в электронику 2319ENG Курс
Введение в электронику 7528ENG Курс
Введение в человеческий фактор для авиационных менеджеров 1510НСК Курс
Введение в конструкции 1801ENG Курс
Введение в авиацию 1501НСК Курс
Кинематика и динамика 2517ENG Курс
Кинематика и динамика 3317ENG Курс
Лидерство в авиации 3514НСК Курс
Системы для легких самолетов 2523 НСК Курс
Линейная электромагнетика 7512ENG Курс
Линейная электромагнетика 6301ENG Курс
Технология производства 2501ENG Курс
Производство с использованием композитов 6505ENG Курс
Материалы и производство 2506ENG Курс
Материалы и производство 3508ENG Курс
Проектирование машиностроения 2502ENG Курс
Механика материалов 1 7311ENG Курс
Механика материалов 2 2105ENG Курс
Механика материалов I 2101ENG Курс
Проектирование и проектирование мехатронных систем 6309ENG Курс
Техника микроконтроллеров 3323ENG Курс
Микропроцессорная техника 7533ENG Курс
Микропроцессорная техника 2303ENG Курс
Навигация 2519НСК Курс
Навигационные системы 3528НСК Курс
Численные и вычислительные навыки 1105ENG Курс
Численные и вычислительные навыки 7417ENG Курс
Методы численного проектирования 3325ENG Курс
Действующая история архитектуры 2907ENG Курс
Организационное и проектное руководство в инженерии 7577ENG Курс
Пилотная теория 3702ENG Курс
Теория и практика планирования 7022ESC Курс
Распределение и хранение электроэнергии 3314ENG Курс
Распределение и хранение электроэнергии 6320ENG Курс
Силовая электроника и электрические машины 3311ENG Курс
Силовая электроника и машинные приводы 6316ENG Курс
Передача и распределение электроэнергии 3319ENG Курс
Практическая электроника 3301ENG Курс
Практическая электроника 7514ENG Курс
Точное проектирование и прототипирование 6319ENG Курс
Подготовка к профессиональной практике 7005ENG Курс
Оценка проекта и контроль 7202ENG Курс
Управление проектами 7201ENG Курс
Управление проектами 7505НСК Курс
Управление проектами для аспирантов 9133ENG Курс
Практика управления проектами 7014ENG Курс
Принципы управления проектами 3004ENG Курс
Управление проектами, риск и надежность 7209ENG Курс
Управление качеством и производительностью 7206ENG Курс
Энергия реального мира 7521ENG Курс
Дистанционно-пилотируемые авиационные системы 3703ENG Курс
Интеграция возобновляемых источников энергии в современную электрическую сеть 4018ENG Курс
Системы возобновляемой энергии 3203ENG Курс
Системы возобновляемой энергии 7405ENG Курс
Практический семинар 1 7008ENG Курс
Практический семинар 2 7009ENG Курс
Методы исследования и статистика 4000ENG Курс
Методы исследования для инженеров 7001ENG Курс
Планирование ресурсов и управление ими 7203ENG Курс
Анализ и управление рисками 7204ENG Курс
Горная механика 3114ENG Курс
Операции с вертолетами 3535НСК Курс
Управление безопасностью 3515НСК Курс
Системы управления безопасностью 7513НСК Курс
Системы SCADA 6323ENG Курс
Системы SCADA 3326ENG Курс
Системы SCADA 7576ENG Курс
Полупроводниковые приборы и схемы 7531ENG Курс
Полупроводниковые приборы и схемы 2301ENG Курс
Датчики и приводы 3318ENG Курс
Датчики и схемы кондиционирования 3327ENG Курс
Распространение сигнала 2321ENG Курс
Сигналы и изображения для биомедицинских приложений 6318ENG Курс
Сигналы и системы 2305ENG Курс
Сигналы и системы 7530ENG Курс
Реабилитация и восстановление объекта 6206ENG Курс
Санация и реабилитация 7406ENG Курс
Механика грунтов 2102ENG Курс
Механика грунтов 7419ENG Курс
Производство твердых отходов 3202ENG Курс
Управление твердыми отходами 7412ENG Курс
Спортивная инженерия 7523ENG Курс
Спортивное оборудование 7524ENG Курс
Sport Psychology for Engineers 6602ENG Course
Strategic Airline and Airport Management 7516NSC Course
Structural Analysis 7310ENG Course
Structural Analysis 3101ENG Course
Structural Design 7313ENG Course
Structural Design 2103ENG Course
Studio 2 Sectioned Spaces and Places 1902ENG Course
Studio 3 — Contextual Response 2903ENG Course
Sustainable Construction 1605ENG Course
Sustainable Design Principles 2904ENV Course
System Design Project 6209ENG Course
System Dynamics and Advanced Control 6524ENG Course
Thermodynamics 2503ENG Course
Transportation Engineering 6106ENG Course
Transportation Infrastructure 7306ENG Course
UAV Design 6702ENG Course
Urban Design History, Theory and Methods 2903ENV Course
Water and Wastewater Treatment Fundamentals 3201ENG Course
Water and Wastewater Treatment Fundamentals 7411ENG Course
Work Integrated Learning Special Topic 1 2910ENV Course
Work Integrated Learning Special Topic 1 2518ENG Course
Work Integrated Learning Special Topic 2 3518ENG Course
Work Integrated Learning Special Topic 2 3913ENV Course
Workshop Technology 6603ENG Course
Workshop Technology 2317ENG Course
An Error Occurred Setting Your User Cookie
Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности.Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.
Настройка браузера на прием файлов cookie
Существует множество причин, по которым файл cookie не может быть установлен правильно. Ниже приведены наиболее распространенные причины:
В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки браузера, чтобы принять файлы cookie, или спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
Ваш браузер спрашивает, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались.Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, нажмите кнопку «Назад» и примите файл cookie.
Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Попробуйте другой браузер, если вы подозреваете это.
Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы это исправить, установите правильное время и дату на своем компьютере.
Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie.Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.
Почему этому сайту требуются файлы cookie?
Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу. Предоставить доступ без файлов cookie потребует от сайта создания нового сеанса для каждой посещаемой вами страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.
Что сохраняется в файле cookie?
Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в файле cookie; никакая другая информация не фиксируется.
Как правило, в файле cookie может храниться только та информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта. Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, если вы не решите ввести его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступ к остальной части вашего компьютера, и только сайт, создавший файл cookie, может его прочитать.
(PDF) Белки теплового шока 70 в клеточном стрессе: бей или беги
6.Basu S, Srivastava PK (2000)Белки теплового шока: источник врожденных и адаптивных
иммунных реакций. Шапероны клеточного стресса 5 (5): 443–451. https://doi.org/10.1379/1466-1268
(2000)005
7. Beck FX, Neuhofer W, Muller E (2000)Молекулярные шапероны в почках: распределение,
предполагаемые роли и регулирование. Am J Physiol Renal Physiol 279(2):F203–F215. https://doi.org/
10.1152/ajprenal.2000.279.2.F203
8. Beere HM, Wolf BB, Cain K, Mosser DD, Mahboubi A, Kuwana T, Green DR (2000) Heat-
шоковый белок 70 ингибирует апоптоз, предотвращая привлечение прокаспазы-9 к апоптосоме Apaf-1
.Nat Cell Biol 2(8):469–475. https://doi.org/10.1038/35019501
9. Benarroch EE (2011) Белки теплового шока: множественные нейропротекторные функции и значение
для неврологических заболеваний. Неврология 76 (7): 660–667. https://doi.org/10.1212/WNL.
0b013e31820c3119
10. Биндер Р.Дж., Андерсон К.М., Басу С., Сривастава П.К. (2000) Передний край: белок теплового шока gp96
индуцирует созревание и миграцию клеток CD11c+ in vivo. Дж. Иммунол 165(11):6029–6035.
https://doi.org/10.4049/jimmunol.165.11.6029
11. Boden G, Carnell LH (2003) Пищевое влияние жира на углеводный обмен. Best Pract
Res Clin Endocrinol Metab 17(3):399–410. https://doi.org/10.1016/s1521-690x(03)00032-0
12. Borges TJ, Wieten L, van Herwijnen MJ, Broere F, van der Zee R, Bonorino C, van Eden W
( 2012) Противовоспалительные механизмы Hsp70. Фронт Иммунол 3:95. https://doi.org/10.
3389/fimmu.2012.00095
13. Bukau B, Weissman J, Horwich A (2006)Молекулярные шапероны и контроль качества белков.
Мобильный 125(3):443–451. https://doi.org/10.1016/j.cell.2006.04.014
14. Castelli C, Ciupitu AM, Rini F, Rivoltini L, Mazzocchi A, Kiessling R, Parmiani G (2001)
Белок теплового шока человека 70 пептидных комплексов специфически активируют антимеланомные Т-клетки.
Cancer Res 61(1):222–227
15. Clemons NJ, Anderson RL (2006) TRAIL-индуцированный апоптоз усиливается экспрессией белка теплового шока
70. Шапероны клеточного стресса 11 (4): 343–355. https://дои.org/10.1379/csc-206.1
16. Das JK, Xiong X, Ren X, Yang JM, Song J (2019) Белки теплового шока в иммунотерапии рака
apy. Дж. Онкол 2019: 3267207. https://doi.org/10.1155/2019/3267207
17. Daugaard M, Rohde M, Jaattela M (2007) Семейство белков теплового шока 70: высоко гомологичные белки с перекрывающимися и разными функциями. FEBS Lett 581 (19): 3702–3710. https://
doi.org/10.1016/j.febslet.2007.05.039
18. de Alvaro C, Teruel T, Hernandez R, Lorenzo M (2004) Фактор некроза опухоли альфа производит
резистентность к инсулину в скелетных мышцах активацией ингибитора каппаВ-киназы зависимым от p38 MAPK-
образом.J Biol Chem 279(17):17070–17078. https://doi.org/10.1074/jbc.
M312021200
19. Del Razo LM, Quintanilla-Vega B, Brambila-Colombres E, Calderon-Aranda ES, Manno M,
Albores A (2001) Стрессовые белки, индуцированные мышьяком. Toxicol Appl Pharmacol 177(2):132–148.
https://doi.org/10.1006/taap.2001.9291
20. Donaldson K, Stone V, Borm PJ, Jimenez LA, Gilmour PS, Schins RP, MacNee W (2003)
Окислительный стресс и передача сигналов кальция в неблагоприятное воздействие частиц окружающей среды (PM10).
Free Radic Biol Med 34(11):1369–1382. https://doi.org/10.1016/s0891-5849(03)00150-3
21. Евдонин А.Л., Мартынова М.Г., Быстрова О.А., Гужова И.В., Маргулис Б.А., Медведева Н.Д. Клетки карциномы A431 опосредованы секреторными гранулами.
Eur J Cell Biol 85(6):443–455. https://doi.org/10.1016/j.ejcb.2006.02.008
22. Габай В.Л., Мериин А.Б., Яглом Дж.А., Вей Дж.Ю., Моссер Д.Д., Шерман М.Ю. (2000) Подавление стресс-киназы
JNK участвует в HSP72-опосредованной защите миогенных клеток от транзиторной
энергетической депривации.HSP72 ослабляет вызванное Stewss ингибирование дефосфорилирования JNK.
J Biol Chem 275(48):38088–38094. https://doi.org/10.1074/jbc.M006632200
23. Garrido C, Galluzzi L, Brunet M, Puig PE, Didelot C, Kroemer G (2006) Механизмы высвобождения цитохрома c
из митохондрий. Cell Death Differ 13 (9): 1423–1433. https://doi.org/
10.1038/sj.cdd.4401950
M. M. A. Hussein et al.
Royal Flight VQ-BGN (Boeing 737 NG / Max — MSN 38820) (Ex C-GTUL C-GUUL D-ATUL)
Операторы воздушных судов
Прокрутите вкладку, чтобы просмотреть все данные
Регистрация Дата поставки Авиакомпания Примечание
Д-АТУЛ 24.05.2011 TUIfly лсд из [скрыто] Правильно
Д-АТУЛ 17.12.2013 Канджет Эйрлайнз Правильно
Д-АТУЛ 05.01.2014 TUIfly лсд из [скрыто] Правильно
С-ГТУЛ 12.12.2014 Канджет Эйрлайнз Правильно
Д-АТУЛ 05.06.2015 TUIfly лсд из [скрыто] Правильно
К-ГУУЛ 24.11.2015 Санвинг Эйрлайнз лсд от Tuifly/[скрыто] Правильно
Д-АТУЛ 16.04.2016 TUIfly лсд из [скрыто] Правильно
К-ГУУЛ 28.11.2016 Санвинг Эйрлайнз lsd от TUIfly Правильно
Д-АТУЛ 04.07.2017 TUIfly лсд из [скрыто] Правильно
К-ГУУЛ 12.10.2017 Санвинг Эйрлайнз lsd от TUIfly Правильно
Д-АТУЛ 05.10.2018 TUIfly Сохранено 04/2019
lsd from [скрыто] Правильно
VQ-BGN 06.15.2019 Королевский рейс лсд из [скрыто] Правильно
Фотографии
Показать все фотографии этого самолета

Peter Leu
TUIfly D-ATUL
Мюнхен, Франц Йозеф Штраус

Peter Leu
TUIfly D-ATUL
Мюнхен, Франц Йозеф Штраус

Pascal SIMON
TUIfly D-ATUL
Франкфурт, Франкфурт-на-Майне

GERMINAL LUENGO
TUIfly D-ATUL
Франкфурт, Франкфурт-на-Майне

Адольфо Бенто
TUIfly D-ATUL
Лас-Пальмас-де-Гран-Канария, Гандо

Добавьте свои фото
Радиолокационная связь для этого самолета
Текущий режим самолета MODE-S Шестнадцатеричный код: 424917
%PDF-1.}

Корзина

Авиакомпании и туроператоры отменили некоторые грузо-пассажирские рейсы в Грецию и Тунис

Как пройти регистрацию на самолет Роял Флайт электронно и в аэровокзале

Правила регистрации на рейсы Royal Flight

Время начала и окончания регистрации на самолет Royal Flight

Боинг 757-200 — общие характеристики

Порядок онлайн-регистрации в Royal Flight

Как оформить перелет онлайн

Регистрация на рейсы Роял Флайт в аэропорту

Необходимые документы

Рейсы авиакомпании Роял Флайт — расписание самолетов

Чт. 26 мар

Что означает «Результат неизвестен» ?

Информация о задержках рейса RL7501

Задержки вылета

1 ч. 7 м.

Задержки прибытия

7 ч. 46 м.

Календарь низких цен на авиабилеты

История рейса Royal Flight Airlines — RL7501

Типы и модели воздушных судов выполняющие рейс RL7501

Статистика по рейсу Москва — Нячанг

Общие положения

Компоновка VQ-BOO

Парк самолетов Роял Флайт — состав

Где и как узнать время вылета самолетов?

Табло вылета Роял Флайт

Coral Travel анулював липневі заявки до Греції

турагенти діляться подробицями

Навігація записів

Естественные вариации в регуляции генов развития нервной системы изменяют летные характеристики дрозофилы производительность у

Введение

Результаты

Различия в летных характеристиках по DGRP

Связь дополнительных SNP с летными характеристиками

Подтверждено, что гены общего развития и развития нервной системы влияют на летные качества

Связь значимости на уровне генов и сетей взаимодействия с летными характеристиками

Связь эпистатических взаимодействий с летными характеристиками

5).Примечательно, что картированные взаимодействия

Нет доказательств того, что вариации транскриптома взрослых особей влияют на летные качества

Летные характеристики модулируются взаимосвязанной генетической архитектурой

Обсуждение

Гены развития нервной системы играют важную роль в изменении летных качеств

Естественные варианты генов летательных мышц связаны с изменением летных качеств

Различия в развитии крыла влияют на летные характеристики

Изменения в регуляции генов приводят к изменениям в летных характеристиках

Предлагаемая модель для понимания генетической архитектуры летных характеристик

Материалы и методы

Поголовье и разведение дрозофилы

Анализ летных характеристик

Высокоскоростная видеосъемка полетной колонны

Оценка наследуемости

Полногеномное картирование ассоциаций

Скрининг разрушения генов-кандидатов

Расчет значимости генной оценки

Идентификация измененных подсетей сетей генных и белок-белковых взаимодействий

Скрининг эпистатических взаимодействий

Аннотирование FBgn и ортологов

Расчет эмпирически смоделированного порога значимости

Анализ терминов GO

Анализ сети коэкспрессии взвешенных генов

Вспомогательная информация

S1 Рис. Средние летные характеристики линий DGRP очень повторяемы из поколения в поколение.

S2 Рис. Фенотипическое распределение среднего пола и половых различий поддается ассоциативному исследованию.

S3 Рис. Графики QQ показывают обогащение некоторых аддитивных вариантов по каждому из фенотипов, основанных на поле.

S4 Рис. Верхние аддитивные ассоциации разнесены по всему геному.

S5 Рис.Дополнительные графики манхэттенского фенотипа на основе пола для аддитивного анализа.

S6 Рис. Генетические скрещивания, выполненные для получения экспериментальных и контрольных животных, используемых для проверки генов-кандидатов.

S7 Рис. Значимые целые гены распределены по всему геному и основаны на половом фенотипе.

S8 Рис. Значимые маргинальные варианты неравномерно распределены по половым фенотипам.

S9 Рис. Матрица корреляции признаков и взаимосвязей не показывает корреляции между измеренными фенотипами и транскриптомом молодых взрослых особей.

Естественные вариации в регуляции генов развития нервной системы изменяют летные характеристики дрозофилы

Abstract

Резюме автора

Введение

Результаты

Различия в летных характеристиках по DGRP

Связь дополнительных SNP с летными качествами

Таблица 1