GENETIC ARCHITECTURE OF PHENOTYPIC AND TRANSCRIPTIONAL VARIATION IN SALMON
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the genetic determinants of phenotypic variation is crucial for a predictive evolutionary theory. Although Fisher's fundamental theorem provides a simple quantitative framework for evolutionary processes, the underlying assumptions regarding the heritability and variability of traits and population structure can diverge from real systems drastically. Therefore, the genetic architecture of traits associated with fitness should be explored to verify the theory's relevance to evolutionary changes and its universality, but this isn't practiced much in natural systems. Pacific salmon provide an excellent model system to examine genetic architecture and variance structure in and among populations. Here, I analyzed trait inheritance in salmon, and characterized the underlying adaptive significance under different ecological scenarios. Using transcriptional traits, I examined the relationship between plasticity and genetic differentiation shaping salmon populations. I employed common garden rearing and factorial mating designs to evaluate the genetic architecture of traits under physiological stress (i.e. saltwater, temperature and immune) to explore phenotypic variance under different environments. In Chapter 2, I showed osmoregulation gene transcription diverged after anadromous steelhead trout (Oncorhynchus mykiss) were introduced to a landlocked lake, and non-additive inheritance of traits was common among diverging populations. In Chapter 3, the variation in innate immune response gene transcription was shown to be mediated by non-additive effects in farmed Chinook salmon (O. tshawytscha), and the effect was elevated after the immune stimulation with Vibrio vaccine. In Chapter 4, significant maternal components in traits closely related to fitness confounded the differences observed among populations. Finally, in Chapter 5, I characterized the among-population variance structure associated with individual response to immune stimulation using a multigene microarray approach. Overall, my research suggests that transcription and phenotypic plasticity is different among salmon populations, can rapidly evolve, and that non-additive genetic effects in transcriptional and phenotypic variation is common in salmon. In general these results are important to question applicability of fundamental theorem for salmon populations, hence conservational strategies based on evolutionary concerns. Furthermore, it presents a framework of population differentiation in salmon based on modifications to physiological response. These two combined would help us to unravel how salmon populations are structured in space and time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».