A major challenge of biology is understanding the relationship between molecular genetic variation and variation in quantitative traits, including fitness. This relationship determines our ability to predict phenotypes from genotypes and to understand how evolutionary forces shape variation within and between species. Previous efforts to dissect the genotype–phenotype map were based on incomplete genotypic information. Here, we describe the Drosophila melanogaster Genetic Reference Panel (DGRP), a community resource for analysis of population genomics and quantitative traits. The DGRP consists of fully sequenced inbred lines derived from a natural population. Population genomic analyses reveal reduced polymorphism in centromeric autosomal regions and the X chromosome, evidence for positive and negative selection, and rapid evolution of the X chromosome. Many variants in novel genes, most at low frequency, are associated with quantitative traits and explain a large fraction of the phenotypic variance. The DGRP facilitates genotype–phenotype mapping using the power of Drosophila genetics. A new resource for the analysis of population genomics and quantitative traits, the Drosophila melanogaster Genetic Reference Panel is presented. The Drosophila melanogaster Genetic Reference Panel (DGRP) is a community resource charting the molecular and phenotypic variation in 168 fully sequenced fruitfly strains derived from a single outbred natural population. The first set of analyses of DGRP data provides insights into the genomic landscape of genetic variation, positive and negative selection, and rapid evolution of the X chromosome. The results also reveal many low frequency variants in novel loci that are associated with quantitative traits, and explain a large fraction of the phenotypic variance.

Trudy Mackay and colleagues present a resource of 40 Drosophila melanogaster wild-derived inbred lines. The authors quantify genome-wide variation in transcript abundance for six ecologically relevant traits, characterize the transcriptome and identify transcriptional modules. Determining the genetic architecture of complex traits is challenging because phenotypic variation arises from interactions between multiple, environmentally sensitive alleles. We quantified genome-wide transcript abundance and phenotypes for six ecologically relevant traits in D. melanogaster wild-derived inbred lines. We observed 10,096 genetically variable transcripts and high heritabilities for all organismal phenotypes. The transcriptome is highly genetically intercorrelated, forming 241 transcriptional modules. Modules are enriched for transcripts in common pathways, gene ontology categories, tissue-specific expression and transcription factor binding sites. The high degree of transcriptional connectivity allows us to infer genetic networks and the function of predicted genes from annotations of other genes in the network. Regressions of organismal phenotypes on transcript abundance implicate several hundred candidate genes that form modules of biologically meaningful correlated transcripts affecting each phenotype. Overlapping transcripts in modules associated with different traits provide insight into the molecular basis of pleiotropy between complex traits.

Epistasis—nonlinear genetic interactions between polymorphic loci—is the genetic basis of canalization and speciation, and epistatic interactions can be used to infer genetic networks affecting quantitative traits. However, the role that epistasis plays in the genetic architecture of quantitative traits is controversial. Here, we compared the genetic architecture of three Drosophila life history traits in the sequenced inbred lines of the Drosophila melanogaster Genetic Reference Panel (DGRP) and a large outbred, advanced intercross population derived from 40 DGRP lines (Flyland). We assessed allele frequency changes between pools of individuals at the extremes of the distribution for each trait in the Flyland population by deep DNA sequencing. The genetic architecture of all traits was highly polygenic in both analyses. Surprisingly, none of the SNPs associated with the traits in Flyland replicated in the DGRP and vice versa. However, the majority of these SNPs participated in at least one epistatic interaction in the DGRP. Despite apparent additive effects at largely distinct loci in the two populations, the epistatic interactions perturbed common, biologically plausible, and highly connected genetic networks. Our analysis underscores the importance of epistasis as a principal factor that determines variation for quantitative traits and provides a means to uncover genetic networks affecting these traits. Knowledge of epistatic networks will contribute to our understanding of the genetic basis of evolutionarily and clinically important traits and enhance predictive ability at an individualized level in medicine and agriculture.

The importance of epistasis--non-additive interactions between alleles--in shaping population fitness has long been a controversial topic, hampered in part by lack of empirical evidence. Traditionally, epistasis is inferred on the basis of non-independence of genotypic values between loci for a given trait. However, epistasis for fitness should also have a genomic footprint. To capture this signal, we have developed a simple approach that relies on detecting genotype ratio distortion as a sign of epistasis, and we apply this method to a large panel of Drosophila melanogaster recombinant inbred lines. Here we confirm experimentally that instances of genotype ratio distortion represent loci with epistatic fitness effects; we conservatively estimate that any two haploid genomes in this study are expected to harbour 1.15 pairs of epistatically interacting alleles. This observation has important implications for speciation genetics, as it indicates that the raw material to drive reproductive isolation is segregating contemporaneously within species and does not necessarily require, as proposed by the Dobzhansky-Muller model, the emergence of incompatible mutations independently derived and fixed in allopatry. The relevance of our result extends beyond speciation, as it demonstrates that epistasis is widespread but that it may often go undetected owing to lack of statistical power or lack of genome-wide scope of the experiments.

Abstract The microbiome shapes many traits in hosts, but we still do not understand how it influences host evolution. To impact host evolution, the microbiome must be heritable and have phenotypic effects on the host. However, the complex inheritance and context-dependence of the microbiome challenges traditional models of organismal evolution. Here, we take a multifaceted approach to identify conditions in which the microbiome influences host evolutionary trajectories. We explore quantitative genetic models to highlight how microbial inheritance and phenotypic effects can modulate host evolutionary responses to selection. We synthesize the literature across diverse taxa to find common scenarios of microbiome driven host evolution. First, hosts may leverage locally adapted microbes, increasing survivorship in stressful environments. Second, microbial variation may increase host phenotypic variation, enabling exploration of novel fitness landscapes. We further illustrate these effects by performing a meta-analysis of artificial selection in Drosophila, finding that bacterial diversity also frequently responds to host selection. We conclude by outlining key avenues of research and experimental procedures to improve our understanding of the complex interplay between hosts and microbiomes. By synthesizing perspectives through multiple conceptual and analytical approaches, we show how microbiomes can influence the evolutionary trajectories of hosts.

Abstract Fluctuating environmental pressures can challenge organisms by repeatedly shifting the optimum phenotype. Two contrasting evolutionary strategies to cope with these fluctuations are 1) evolution of the mean phenotype to follow the optimum (adaptive tracking) or 2) diversifying phenotypes so that at least some individuals have high fitness in the current fluctuation (bet-hedging). Bet-hedging could underlie stable differences in the behavior of individuals that are present even when genotype and environment are held constant. Instead of being simply ‘noise,’ behavioral variation across individuals may reflect an evolutionary strategy of phenotype diversification. Using geographically diverse wild-derived fly strains and high-throughput assays of individual preference, we tested whether thermal preference variation in Drosophila melanogaster could reflect a bet-hedging strategy. We also looked for evidence that populations from different regions differentially adopt bet-hedging or adaptive-tracking strategies. Computational modeling predicted regional differences in the relative advantage of bet-hedging, and we found patterns consistent with that in regional variation in thermal preference heritability. In addition, we found that temporal patterns in mean preference support bet-hedging predictions and that there is a genetic basis for thermal preference variability. Our empirical results point to bet-hedging in thermal preference as a potentially important evolutionary strategy in wild populations.

Abstract Evolutionary theory suggests that lifespan-associated alleles should be purged from the gene pool, and yet decades of GWAS and model organism studies have shown they persist. Here, we address one potential explanation, the idea that the alleles that regulate lifespan do so only in certain contexts. We exposed thousands of outbred Drosophil a to a standard and a high sugar diet. We then sequenced over 10,000 individuals and track genome-wide allele frequency changes over time, as these populations aged. We mapped thousands of lifespan-altering alleles, some associated with early vs late life tradeoffs, late-onset effects, and genotype-by-environment interactions. We find that lifespan-reducing alleles are most likely to be recently derived, have stronger effects on a high-sugar diet, consistent with the hypothesis that historically neutral or beneficial alleles can become detrimental in novel conditions. We also show that the gene midway, a regulator of lipid storage and ortholog of the lifespan-associated gene DGAT1 in mice, also regulates lifespan in Drosophila . Our results provide insight into the highly polygenic and context-dependent genetic architecture of lifespan, as well as the evolutionary processes that shape this key trait.

Abstract The microbiome can contribute to variation in fitness-related traits of their hosts, and thus to host evolution. Hosts are therefore expected to be under selection to control their microbiome, for instance through controlling microbe transmission from parents to offspring. Current models have mostly focused on microbes that either increase or decrease fitness. In that case, host-level selection is relatively straightforward, favouring either complete or no inheritance. In natural systems, however, vertical transmission fidelity varies widely, and microbiome composition is often shaped by a combination of vertical and horizontal transmission modes. We propose that such mixed transmission could optimize host fitness under fluctuating environments. Using a general model, we illustrate that decreasing vertical transmission fidelity increases the amount of microbiome variation, and thus potentially phenotypic variation, across hosts. Whether or not this is advantageous depends on environmental conditions, how much the microbiome changes during host development, and the contribution of other factors to trait variation. We discuss how environmentally-dependent microbial effects can favor intermediate transmission, review examples from natural systems, and suggest research avenues to empirically test our predictions. Overall, we show that imperfect transmission may be adaptive by allowing individuals to ensure phenotypic variability in their offspring in contexts where varying environments mean that this strategy increases long-term fitness.

Abstract Can the microbiome serve as a reservoir of adaptive potential for hosts? To address this question, we leveraged ∼150 generations of experimental evolution in Drosophila melanogaster in a stressful, high-sugar (HS) diet. We performed a fully reciprocal transplant experiment using the control and evolved HS bacteria. If the microbiome confers benefits to hosts, then transplant recipients should gain fitness benefits compared to controls. Interestingly, we found that benefits do exist, but mismatches between fly evolution and microbiome exerted fitness costs by slowing development and reducing fecundity, especially in the stressful HS diet. The dominant HS bacteria ( Acetobacter pasteurianus ) uniquely encoded several genes to enable uric acid degradation, mediating the toxic effects of uric acid accumulation due to the HS diet for flies. Our study demonstrates that host genotype x microbiome x environment interactions have substantial effects on host phenotype, highlighting how host evolution and ecological context together shape the adaptive potential of the microbiome.

ABSTRACT Cardio-metabolic disease is a leading cause of death worldwide, with high prevalence in western, industrialized societies relative to developing nations and subsistence-level populations. This stark difference has been attributed to the dietary and lifestyle changes associated with industrialization, but current work has relied on health comparisons between separate, genetically distinct populations to draw conclusions. To more robustly determine how lifestyle impacts health, we collected interview and health biomarker data from a single population undergoing a rapid lifestyle transition. Specifically, we sampled Turkana individuals who practice subsistence-level, nomadic pastoralism (the traditional, ancestral way of life for this group), as well as individuals who no longer practice pastoralism and engage either minimally or strongly with the market economy. Comparisons across this lifestyle gradient revealed clear, non-linear effects of industrialization: only individuals with highly urban, market-integrated lifestyles experience increases in BMI, body fat, blood pressure, and other biomarkers of cardio-metabolic health. These health differences are partially mediated by increased consumption of refined carbohydrates, and more strongly by fine-scale measures of urbanicity. Finally, because many Turkana are transitioning between rural and urban areas within their lifetime, we were able to show that being born in an urban area is associated with worse adult metabolic health, independent of adult lifestyle. Together, these analyses provide comprehensive insight into the timing, magnitude, and causes of health declines in urban, industrialized groups – an area of critical study given the massive public health burden of cardio-metabolic disease and the rate at which developing nations are experiencing lifestyle transitions. SIGNIFICANCE The “mismatch” between evolved human physiology and western, industrialized lifestyles is thought to explain to the current epidemic of cardiovascular disease (CVD). However, this hypothesis has been difficult to test in real time. To do so, we studied a traditional pastoralist group—the Turkana—that is currently transitioning from their ancestral way of life to an urban, industrialized lifestyle. We found that Turkana who move to cities exhibit poor cardio-metabolic health, partially because of a shift toward “western diets” high in carbohydrates. We also show that early life urbanicity independently predicts adult health, such that life-long city dwellers will experience the greatest CVD risk. Our work thus uncovers the timing, magnitude, and evolutionary causes of a major health gradient.