The genomics of buffering and canalization in Arabidopsis

Making sense of natural variation remains one of the greatest challenges in biology. Understanding how genetic variation translates into phenotypic variation, and how this translation depends on the environment is fundamental to our understanding of evolution, and has enormous practical implications for medicine, agriculture and energy production. There has been much speculation about the existence of buffering, or "canalizing" effect that serve to mask the phenotypic effects of genetic variation under "normal" environmental conditions (i.e. conditions to which the organisms is adapted), but reveals it under abnormal conditions. For example, it has been suggested that many human diseases are due to genetic variants that were buffered under the conditions under which humans evolved, but which have been revealed under the, evolutionarily speaking, extreme conditions of modern life: modern humans eat much more than our ancestors did, and are also exposed to a broad range of environmental pollution. To truly understand the genotype-phenotype map, it is ultimately necessary to understand these kinds of buffering effects. However, they are difficult to study, and our understanding of the genetic mechanisms that could lead to buffering is thus very incomplete, despite their importance. Buffering is perhaps best viewed as an emergent property of a very complicated network comprising hundreds of genes depending on gene-by-gene (G x G) and gene-by-environment (G x E) interactions. To understand of buffering, it is necessary to break down this network into pathways, determine causality, and discover the mechanisms that stabilize development at the molecular level. Here I propose a systematic approach that will leverage rich genomic data from natural inbred lines of A. thaliana in order to provide an unbiased picture of buffering effects. A. thaliana is an ideal model for this study due to availability of large numbers of inbred line as well as other genomic resources. In particular, I will use genome- wide association studies (GWAS) to identify candidate genes for buffering (based on G x G and G x E interactions), and statistically predict the buffering network. A number of promising candidates will be verified using a variety of experiment approaches. Dr. Nordborg`s hosting laboratory provides an outstanding environment for developing the required statistical methods, and is also generating unprecedented multi-layer biological data comprising detailed phenotypic data, as well as levels of gene expression, DNA methylation, histone methylation, and small RNA, in two different environments for 200 fully sequenced Arabidopsis lines. The confluence of all these factors provides perhaps our best chance to date of gaining insight into the regulation of cryptic genetic variation to date.

Im Lebenszyklus von blühenden Pflanzen ist der Übergang von der vegetativen zur reproduktiven Phase ein Schlüsselmoment. Die zeitliche Regulierung hängt hierbei eng mit dem Genotyp (G), der Umwelt (E) und der Wechselbeziehung dieser (G x E) zusammen. Letztere haben eine entscheidende Rolle bei der Adaption. Pufferungs- Mechanismen, die die Robustheit eines Merkmals regulieren, gelten als die Haupteffekte dieser Wechselwirkung. Durch diese Pufferung wird z.B. der Keimungszeitpunkt von genetischen unterschiedlichen Pflanzen unter bestimmten Umweltbedingungen vereinheitlicht, während unter anderen Bedingungen eine große Variabilität bei der Keimung zu beobachten ist. Die molekulare Basis dieses Mechanismus aufzuklären und zu verstehen ist eine zentrale Fragestellung der Genetik und findet eine breite Anwendung in Landwirtschaft und Ökologie. In diesem Projekt konzentrierten wir uns auf die Temperatur abhängige Variation des Blühzeitpunktes (die Periode von der Keimung bis zur Blüte) in natürlichen Ökotypen von Arabidopsis thaliana, da der Blühzeitpunkt als ein signifikantes Merkmal für Anpassung gilt. Wir haben Daten von Blühzeitpunkten von über 150 schwedischen Ökotypen gesammelt, die unter zwei verschiedenen konstanten Temperaturen unter Laborbedingungen angezogen wurden (10C und 16C). Die Variabilität der verschiedenen Blühzeitpunkte war hierbei deutlich größer, wenn die Pflanzen bei 16C angezogen wurden. Dieses Ergebnis legt nahe, dass genetische Unterschiede unter warmen Bedingungen den Blühzeitpunkt beeinflussen und unter kalten gepuffert werden. Die untersuchten Ökotypen konnten wir in drei Gruppen klassifizieren: beschleunigter, verlangsamter und gleichbleibender Blühzeitpunkt bei warmen Bedingungen, im Vergleich zu dem unter kalten Bedingungen. Es zeigt sich hier eine deutliche Interaktion zwischen Umwelt und Genotyp (G x E). Um die Gene zu identifizieren, die die Temperatur abhängige Variation beim Blühzeitpunkt regulieren, haben wir eine statistische Methode (Genom-weite Assoziations Studie, GWAS) genutzt. Wir konnten ein wichtiges Gen, FLOWERING LOCUS C (FLC) als Schlüsselregulator dieser Variation identifizieren. Die genetischen Unterschiede in diesem Gen korrelierten mit den beobachteten Blühzeitpunkten bei 16C. Zusätzlich identifizierten wir starke additive Effekte von zwei anderen Genen: VERNALIZATION INSENSITIVE 3 (VIN3) and FIONA1 (FIO1). VIN3 ist ein Suppressor von FLC. Die Funktion von FIO1 ist zwar unbekannt ist, aber die Genexpession von FLC wurde in Mutanten dieses Gens deutlich reduziert. Die Blühzeitpunkte jedes Ökotypen unter den zwei Bedingungen konnten nun unter Zuhilfenahme der Polymorphismen in den oben drei genannten Genen mit hoher Genauigkeit vorausgesagt werden. Dieses Resultat demonstriert deutlich, dass dasGennetzwerk um FLC eine Hauptrolle bei der Temperatur abhängigen Variation des Blühzeitpunktes in A. thaliana spielt.