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Génétique Quantitative et Évolution - Le Moulon

SémIDEEV

 Vincent LIARD (invité·e par Christine Dillmann)

  -  12:00:00
 GQE-Le Moulon
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Origine évolutive de la complexité des systèmes biologiques – une étude par évolution expérimentale in silico

Résumé

La plateforme d’évolution expérimentale in silico Aevol nous a permis de tester l’existence d’un « cliquet de complexité » en faisant évoluer des populations d’organismes numériques sous des contraintes environnementales propices aux organismes simples. Dans la plupart des simulations, nous observons que les organismes deviennent rapidement complexes. Or cette complexification se produit au détriment de la fitness, meilleure chez les organismes simples. En outre, elle ne s’accompagne d’aucun bénéfice en termes ni de robustesse, ni d’évolvabilité. Ceci nous empêche d’invoquer la sélection darwinienne pour expliquer l’évolution de la complexité.

Des expériences complémentaires montrent cependant que la sélection naturelle est un facteur nécessaire pour que la complexité évolue. Ceci exclut donc aussi les explications s’appuyant sur les effets non sélectifs. Lorsque l’on étudie le devenir des organismes complexes sur le long terme, il apparaît qu’ils ne deviennent que très rarement simples, malgré l’important gain de fitness auquel cela conduirait. Au contraire, on constate même qu’ils accroissent leur complexité sur le long terme, accroissant ce faisant leur fitness sans jamais égaler celle des organismes simples pour autant.

Cela suggère la présence de ce que nous appelons un « cliquet de complexité » qui s’appuie sur l’épistasie négative : des mutations qui conduiraient à des solutions simples, favorables si elles se produisent au début des simulations, se révèlent être délétères lorsqu’elles font suite à la fixation d’autres mutations — conduisant ainsi à des solutions complexes. Cela suggère en outre que ce cliquet de complexité ne peut être renversé par la sélection, mais qu’il peut être contrecarré par la robustesse grâce aux contraintes que celle-ci impose à la capacité du génome à encoder de l’information.