Measuring Selection Coefficients Below 10−3: Method, Questions, and Prospects | Mesurer les coefficients de sélection inférieurs à 10⁻³ : méthode, questions et perspectives.

International audience

anglais. Measuring fitness with precision is a key issue in evolutionary biology, particularly in studying mutations of small effects. It is usually thought that sampling error and drift prevent precise measurement of very small fitness effects. We circumvented these limits by using a new combined approach to measuring and analyzing fitness. We estimated the mutational fitness effect (MFE) of three independent mini-Tn10 transposon insertion mutations by conducting competition experiments in large populations of Escherichia coli under controlled laboratory conditions. Using flow cytometry to assess genotype frequencies from very large samples alleviated the problem of sampling error, while the effect of drift was controlled by using large populations and massive replication of fitness measures. Furthermore, with a set of four competition experiments between ancestral and mutant genotypes, we were able to decompose fitness measures into four estimated parameters that account for fitness effects of our fluorescent marker (α), the mutation (β), epistasis between the mutation and the marker (γ), and departure from transitivity (τ). Our method allowed us to estimate mean selection coefficients to a precision of 2 × 10−4. We also found small, but significant, epistatic interactions between the allelic effects of mutations and markers and confirmed that fitness effects were transitive in most cases. Unexpectedly, we also detected variation in measures of s that were significantly bigger than expected due to drift alone, indicating the existence of cryptic variation, even in fully controlled experiments. Overall our results indicate that selection coefficients are best understood as being distributed, representing a limit on the precision with which selection can be measured, even under controlled laboratory conditions.

français. Mesurer la fitness avec précision est un enjeu clé en biologie évolutive, en particulier pour étudier les mutations à effets faibles. On pense généralement que les erreurs d’échantillonnage et la dérive génétique empêchent une mesure précise des effets de fitness très faibles. Nous avons contourné ces limites en utilisant une nouvelle approche combinée pour mesurer et analyser la fitness. Nous avons estimé l’effet des mutations sur la fitness (MFE) de trois mutations indépendantes par insertion de transposon mini-Tn10, en menant des expériences de compétition dans de grandes populations d’Escherichia coli dans des conditions contrôlées en laboratoire. L’utilisation de la cytométrie en flux pour évaluer les fréquences génotypiques à partir d’échantillons très larges a permis de réduire le problème des erreurs d’échantillonnage, tandis que l’effet de la dérive a été contrôlé grâce à l’utilisation de grandes populations et à une réplication massive des mesures de fitness. De plus, avec un ensemble de quatre expériences de compétition entre les génotypes ancestraux et mutants, nous avons pu décomposer les mesures de fitness en quatre paramètres estimés : l’effet sur la fitness de notre marqueur fluorescent (α), la mutation (β), l’épistasie entre la mutation et le marqueur (γ), et le non-respect de la transitivité (τ). Notre méthode nous a permis d’estimer des coefficients de sélection moyens avec une précision de 2 × 10⁻⁴. Nous avons également trouvé des interactions épistatiques faibles mais significatives entre les effets alléliques des mutations et des marqueurs, et avons confirmé que les effets sur la fitness étaient transitifs dans la plupart des cas. De manière inattendue, nous avons également détecté des variations dans les mesures de s significativement plus importantes que prévu en raison de la seule dérive, indiquant l’existence d’une variation cryptique, même dans des expériences entièrement contrôlées. Globalement, nos résultats indiquent que les coefficients de sélection sont mieux compris comme étant distribués, ce qui représente une limite à la précision avec laquelle la sélection peut être mesurée, même dans des conditions de laboratoire contrôlées.