Genome‐wide single nucleotide polymorphisms reveal population history and adaptive divergence in wild guppies
Notice bibliographique
Résumé
Adaptation of guppies (Poecilia reticulata) to contrasting upland and lowland habitats has been extensively studied with respect to behaviour, morphology and life history traits. Yet population history has not been studied at the whole-genome level. Although single nucleotide polymorphisms (SNPs) are the most abundant form of variation in many genomes and consequently very informative for a genome-wide picture of standing natural variation in populations, genome-wide SNP data are rarely available for wild vertebrates. Here we use genetically mapped SNP markers to comprehensively survey genetic variation within and among naturally occurring guppy populations from a wide geographic range in Trinidad and Venezuela. Results from three different clustering methods, Neighbor-net, principal component analysis (PCA) and Bayesian analysis show that the population substructure agrees with geographic separation and largely with previously hypothesized patterns of historical colonization. Within major drainages (Caroni, Oropouche and Northern), populations are genetically similar, but those in different geographic regions are highly divergent from one another, with some indications of ancient shared polymorphisms. Clear genomic signatures of a previous introduction experiment were seen, and we detected additional potential admixture events. Headwater populations were significantly less heterozygous than downstream populations. Pairwise F(ST) values revealed marked differences in allele frequencies among populations from different regions, and also among populations within the same region. F(ST) outlier methods indicated some regions of the genome as being under directional selection. Overall, this study demonstrates the power of a genome-wide SNP data set to inform for studies on natural variation, adaptation and evolution of wild populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».