Lead
Die Identifikation von adaptiven Mutationen im Genom ist von größtem Interesse für unser Verständnis der genetischen Grundlagen von adaptiven Merkmalen und des zeitlichen Ablaufs von adaptiven Anpassungsprozessen. Insbesondere die Fragen nach der Häufigkeit von adaptive Änderungen im Genome und den Parametern, die die Rate dieser Änderungen beeinflussen, sind noch offen.

Lay summary

Ziele dieses Projekts sind (1) die Identifizierung von adaptiven Anpassungen im Genome von koevolvierenden Wirt-Virus Populationen und (2) die Untersuchung des Einflusses von Demographie und Selektion auf diese Anpassungen. Dazu nutzen wir Experimente mit Wirts-Viren Modellsystemen, die in vorangegangen Experimenten bereits Koevolution von Resistenzen und Gegenanpassungen innerhalb von wenigen Generationen gezeigt haben. Im Verlauf dieser Experimente zeigte sich, daß sich die koevolutionären Dynamiken weg von einem Wettrüsten (arms race) hin zu fluktuierender Selektion änderten. Diese Änderung trat ein, sobald sich ein Wirt entwickelt hatte, der gegen alle Viren resistent war. Entscheidend für das gegenwärtige Projekt ist, dass die evolutionären Dynamiken an demografischen Veränderungen gekoppelt waren. Während der ersten Phase des Wettrüstens fluktuierten die Populationen von Wirt und Virus in ihrer Populationsgröße, wohingegen sich die Populationen in der zweiten Phase des Experimentes stabilisierten. Genau dieses Zusammenspiel von Koevolution und Populationsdynamiken (öko-evolutionäre Dynamiken) machen das System zu einem idealen Studienobjekt. Innerhalb dieses Projekts werden die adaptiven Anpassungen von Wirt und Virus auf der Genome und Phänotypen Ebene identifiziert und zwischen Replikaten verglichen. Aus den Daten soll unter Anderem die Häufigkeit und Wahrscheinlichkeit der Fixierung einer adaptiven Änderung und die Zeit zur Fixierung von adaptiven Mutationen bestimmt werden. Zusätzlich werden wir in Versuchen den Einfluss von Selektion und Demographie auf die adaptiven Anpassungen untersuchen. Darüber hinaus soll diese Projekt dazu beitragen genetische Daten besser interpretieren zu können, speziell solche Regionen des Genoms zu identifizieren, welche durch lokale Anpassungen geformt wurden, und Methoden für populationsgenomische Analyse zu entwickeln, die robust gegenüber variierenden Populationsgrößen sind.