Signals of selection in outlier loci in a widely dispersing species across an environmental mosaic
Notice bibliographique
Résumé
Local adaptation reflects a balance between natural selection and gene flow and is classically thought to require the retention of locally adapted alleles. However, organisms with high dispersal potential across a spatially or temporally heterogeneous landscape pose an interesting challenge to this view requiring local selection every generation or when environmental conditions change to generate adaptation in adults. Here, we test for geographical and sequence-based signals of selection in five putatively adaptive and two putatively neutral genes identified in a previous genome scan of the highly dispersing purple sea urchin, Strongylocentrotus purpuratus. Comparing six populations spanning the species' wide latitudinal range from Canada to Baja California, Mexico, we find positive tests for selection in the putative adaptive genes and not in the putative neutral genes. Specifically, we find an excess of low-frequency and nonsynonymous polymorphisms in two transcription factors and a transporter protein, and an excess of common amino acid polymorphisms in the two transcription factors, suggestive of spatially balancing selection. We test for a genetic correlation with temperature, a dominant environmental variable in this coastal ecosystem. We find mild clines and a stronger association of genetic variation with temperature than latitude in four of the five putative adaptive loci and a signal of local adaptation in the Southern California Bight. Overall, patterns of genetic variation match predictions based on spatially or temporally balancing selection in a heterogeneous landscape and illustrate the value of geographical and coalescent tests on candidate loci identified in a genome-wide scan for selection.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».