Évolution moléculaire : un modèle Markov-modulé pour les processus de substitution

Abstract

Les processus Markoviens continus en temps sont largement utilisés pour tenter d’expliquer l’évolution des séquences protéiques et nucléotidiques le long des phylogénies. Des modèles probabilistes reposant sur de telles hypothèses sont conçus pour satisfaire la non-homogénéité spatiale des contraintes fonctionnelles et environnementales agissant sur celles-ci. Récemment, des modèles Markov-modulés ont été introduits pour décrire les changements temporels dans les taux d’évolution site-spécifiques (hétérotachie). Des études ont d’autre part démontré que non seulement la force mais également la nature de la contrainte sélective agissant sur un site peut varier à travers le temps. Ici nous proposons de prendre en charge cette réalité évolutive avec un modèle Markov-modulé pour les protéines sous lequel les sites sont autorisés à modifier leurs préférences en acides aminés au cours du temps. L’estimation a posteriori des différents paramètres modulants du noyau stochastique avec les méthodes de Monte Carlo est un défi de taille que nous avons su relever partiellement grâce à la programmation parallèle. Des réglages computationnels sont par ailleurs envisagés pour accélérer la convergence vers l’optimum global de ce paysage multidimensionnel relativement complexe. Qualitativement, notre modèle semble être capable de saisir des signaux d’hétérogénéité temporelle à partir d’un jeu de données dont l’histoire évolutive est reconnue pour être riche en changements de régimes substitutionnels. Des tests de performance suggèrent de plus qu’il serait mieux ajusté aux données qu’un modèle équivalent homogène en temps. Néanmoins, les histoires substitutionnelles tirées de la distribution postérieure sont bruitées et restent difficilement interprétables du point de vue biologique.

Time-continuous Markovian process are widely used to understand the mechanism of nucleotidic acids and proteins evolution along phylogeny. Already existing probabilistic models based on such hypothesis are designed to satisfy the non-homogeneity of functional and environmental constraints acting across those biological sequences. Recently, Markov-modulated models have been introduced to describe site-specific temporal rate variation (heterotachy). Moreover, studies have demonstrated that not only strength but also the nature of the constraint acting on a specific site can vary over time. Here we propose to accommodate this evolutionary reality with a Markov-modulated model for proteins under which sites are authorized to change their amino acids propensities across time. Posterior estimation of the stochastic kernel hidden parameters with Monte Carlo methods is a challenging approach that we partially overcome with parallel computing. Fine-tuning are otherwise planned to accelerate convergence toward the target posterior stationnary distribution. Qualitatively, our model seems to be able to capture temporal heterogeneity from real sequences data sets whose evolutionary history is assumed to be rich in substitutional switch events. Furthermore, evaluation of the model performance suggest that he provides a better fit to the data set than the time-homogeneous equivalent model. Nonetheless, substitutional histories sampled from the posterior distribution are quite noisy and remain difficult to interpret biologically.