Abstract The enormous mammal’s lifespan variation is the result of each species’ adaptations to their own biological trade-offs and ecological conditions. Comparative genomics have demonstrated that genomic factors underlying both, species lifespans and longevity of individuals, are in part shared across the tree of life. Here, we compared protein-coding regions across the mammalian phylogeny to detect individual amino acid (AA) changes shared by the most long-lived mammals and genes whose rates of protein evolution correlate with longevity. We discovered a total of 2,737 AA in 2,004 genes that distinguish long- and short-lived mammals, significantly more than expected by chance (P = 0.003). These genes belong to pathways involved in regulating lifespan, such as inflammatory response and hemostasis. Among them, a total 1,157 AA showed a significant association with maximum lifespan in a phylogenetic test. Interestingly, most of the detected AA positions do not vary in extant human populations (81.2%) or have allele frequencies below 1% (99.78%). Consequently, almost none of these putatively important variants could have been detected by genome-wide association studies, suggesting that comparative genomics can be used to complement and enhance interpretation of human genome-wide association studies. Additionally, we identified four more genes whose rate of protein evolution correlated with longevity in mammals. Finally, we show that the human longevity-associated proteins are significantly more stable than the orthologous proteins from short-lived mammals, strongly suggesting that general protein stability is linked to increased lifespan.

Abstract Comparative anatomy studies of the skull of archosaurs provide insights on the mechanisms of evolution for the morphologically and functionally diverse species of crocodiles and birds. One of the key attributes of skull evolution is the anatomical changes associated with the physical arrangement of cranial bones. Here, we compare the changes in anatomical organization and modularity of the skull of extinct and extant archosaurs using an Anatomical Network Analysis approach. We show that the number of bones, their topological arrangement, and modular organization can discriminate birds from non-avian dinosaurs, and crurotarsans. We could also discriminate extant taxa from extinct species when adult birds were included. By comparing within the same framework, juveniles and adults for crown birds and alligator (Alligator mississippiensis), we find that adult and juvenile alligator skulls are topologically similar, whereas juvenile bird skulls have a morphological complexity and anisomerism more similar to those of non-avian dinosaurs and crurotarsans than of their own adult forms. Clade-specific ontogenetic differences in skull organization, such as extensive postnatal fusion of cranial bones in crown birds, can explain this pattern. The fact that juvenile and adult skulls in birds do share a similar anatomical integration suggests the presence of a specific constraint to their ontogenetic growth.

Abstract Mammals vary 100-fold in their maximum lifespan. This enormous variation is the result of the adaptations of each species to their own biological trade-offs and ecological conditions. Comparative genomics studies have demonstrated that the genomic factors underlying the lifespans of species and the longevity of individuals are shared across the tree of life. Here, we set out to compare protein-coding regions across the mammalian phylogeny, aiming to detect individual amino acid changes shared by the most long-lived mammal species and genes whose rates of protein evolution correlate with longevity. We discovered a total of 2,737 amino acid changes in 2,004 genes that distinguish long- and short-lived mammals, significantly more than expected by chance (p=0.003). The detected genes belong to pathways involved in regulating lifespan, such as inflammatory response and hemostasis. Among them, a total 1,157 amino acids, located in 996 different genes, showed a significant association with maximum lifespan in a phylogenetically controlled test. Interestingly, most of the detected amino acids positions do not vary in extant human populations (>81.2%) or have allele frequencies below 1% (99.78%), Consequently, almost none could have been detected by Genome-Wide Association Studies (GWAS). Additionally, we identified four more genes whose rate of protein evolution correlated with longevity in mammals. Crucially, SNPs located in the detected genes explain a larger fraction of human lifespan heritability than expected by chance, successfully demonstrating for the first time that comparative genomics can be used to enhance the interpretation of human GWAS. Finally, we show that the human longevity-associated proteins coded by the detected genes are significantly more stable than the orthologous proteins from short-lived mammals, strongly suggesting that general protein stability is linked to increased lifespan.

Abstract The use of anatomical networks to study the modular organization of morphological systems and their evolution is growing in recent years. A common strategy to find the best partition of anatomical networks into modules is to use a community detection algorithm that tries to optimize the modularity Q function. However, this strategy overlooks the fact that Q has a resolution limit for small modules, which is often the case in anatomical networks. This produces two problems. One is that some algorithms find inexplicable different modules when we input slightly different networks. The other is that algorithms find asymmetric modules in otherwise symmetric networks. These problems have discouraged researchers to use anatomical network analysis and boost criticisms to this methodology. Here, I propose a Node-based Informed Modularity Strategy (NIMS) to identify modules in anatomical networks that bypass resolution and sensitivity limitations by using a bottom-up approach. Starting with the local modularity around every individual node, NIMS returns the modular organization of the network by merging non-redundant modules and assessing their intersection statistically using combinatorial theory. Instead of acting as a black box, NIMS allows researcher to make informed decisions about whether to merge non-redundant modules. NIMS returns network modules that are robust to minor variation and does not require to optimize a global modularity function. NIMS may prove useful to identify modules also in small ecological and social networks.

ABSTRACT Cranial sutures are growth and stress diffusion sites that connect the bones protecting the brain. The closure of cranial suture is a key feature of mammalian late development and evolution, which can also lead to head malformations when it occurs prematurely (craniosynostosis). To unveil the phenotypic and genetic causes of suture closure in evolution, we examined 48 mammalian species searching for (i) causal links between suture patency, brain size, and diet using phylogenetic path analysis; and (ii) instances of genome-phenome convergence amino acid substitutions. Here we show that brain size and the anteroposterior order of ossification of the skull are the two main causes of sutures patency in evolution. We also identified three novel candidate genes for suture closure in evolution (HRNR, KIAA1549 , and TTN ), which have never been reported in clinical studies of craniosynostosis. Our results suggest that different genetic pathways underlie cranial suture closure in evolution and disease.

The modular organization of the phenotype is an emergent property that derives from a semi-independent relation of body parts in their inheritance, development, function, and evolution. Understanding the modular organization of living beings is essential to understand the evolvability and plasticity of organismal form, and how morphological variation is structured during evolution and development. For this reason, delimiting morphological modules and establishing the factors originating them is a lively field of inquiry in biology today. However, unifying the results of the available body of knowledge is a challenge because of the large number of species studied and the disparity of morphological system, from the flower of angiosperms to the wing of insects and the head of primates (to name a few). The specific factors behind each pattern of modularity and the methods used to identify vary widely as well. This review summarizes more than 190 original research articles since 1958, in order to get a quantitative appraisal on what is studied, how is studied, and how results are explained. The results reveal an heterogeneous picture, where some taxa, systems, and approaches are over-studied, while others receive minor attention; other major trends and gaps in the study of morphological modularity through time are also discussed. In sum, this systematic review seeks to offer an objective view of this research field and highlight future research niches.

Abstract Form is a rich concept that agglutinates information about the proportions and topological arrangement of body parts. Modularity is readily observable in both the variation of proportions (variational modules) and the organization of topology (organizational modules). The study of variational modularity and of organizational modularity faces similar challenges regarding the identification of meaningful modules and the validation of generative processes; however, most studies in morphology focus solely on variational modularity, while organizational modularity is much less understood. A possible cause for this bias is the successful development in the last twenty years of morphometrics, and specially geometric morphometrics, to study patters of variation. This contrasts with the lack of a similar mathematical framework to deal with patterns of organization. Recently, a new mathematical framework has been proposed to study the organization of anatomical parts using tools from Network Theory, so-called anatomical network analysis. This essay explores the potential use of this new framework – and the challenges it faces in identifying and validating biologically meaningful modules in morphological systems –, by providing an example of a complete analysis of modularity of the human skull and upper limb. Finally, we suggest further directions of research that may bridge the gap between variational and organizational modularity studies.

Abstract Background Coincidence of Convergent Amino Acid Substitutions (CAAS) with phenotypic convergences allow pinpointing genes and even individual mutations that are likely to be associated with trait variation within their phylogenetic context. Such findings can provide useful insights into the genetic architecture of complex phenotypes. Here we introduce CAAStools, a set of bioinformatics tools to identify and validate CAAS in orthologous protein alignments for pre-defined groups of species representing the phenotypic values targeted by the user. Implementation and availability CAAStools source code is available at http://github.com/linudz/caastools , along with documentation and examples. Supplementary information Supplementary data are available.

Pectoral and pelvic lobe-fins transformed into fore- and hindlimbs during the Devonian period, enabling the water-to-land transition in tetrapods. In the timespan of ~60 million years, transitional forms evolved, spanning a wide range of morphologies. Here we traced the evolution of well-articulated appendicular skeletons across the fins-to-limbs transition, using a network-based approach and phylogenetic tools to quantify and compare topological features of skeletal anatomy of fins and limbs. We show that the topological arrangement of bones in the pectoral and pelvic appendages evolved in parallel during the fins-to-limbs transition, occupying overlapping regions of the morphospace, following a directional mode of evolution, and decreasing their disparity over time. We identify the presence of digits as the morphological novelty triggering significant topological changes that clearly discriminated limbs from fins. The origin of digits caused an evolutionary shift towards appendages that were less densely and heterogeneously connected, but more assortative and modular. Topological disparity likewise decreased for both appendages: for the pectoral appendage, until the origin of amniotes; for the pelvic appendage, until a time concomitant with the earliest-known tetrapod tracks. Finally, we tested and rejected the presence of a pectoral-pelvic similarity bottleneck for the network-anatomy of appendages at the origin of tetrapods. We interpret our findings in the context of a dynamic compromise between possibly different functional demands in pectoral and pelvic appendages during the water-to-land transition and a shared developmental program constraining the evolvability of limbs.