Population genomics of parallel phenotypic evolution in stickleback across stream–lake ecological transitions
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the genetics of adaptation is a central focus in evolutionary biology. Here, we use a population genomics approach to examine striking parallel morphological divergences of parapatric stream-lake ecotypes of threespine stickleback fish in three watersheds on the Haida Gwaii archipelago, western Canada. Genome-wide variation at greater than 1000 single nucleotide polymorphism loci indicate separate origin of giant lake and small-bodied stream fish within each watershed (mean F(ST) between watersheds = 0.244 and within = 0.114). Genome scans within watersheds identified a total of 21 genomic regions that are highly differentiated between ecotypes and are probably subject to directional selection. Most outliers were watershed-specific, but genomic regions undergoing parallel genetic changes in multiple watersheds were also identified. Interestingly, several of the stream-lake outlier regions match those previously identified in marine-freshwater and benthic-limnetic genome scans, indicating reuse of the same genetic loci in different adaptive scenarios. We also identified multiple new outlier loci, which may contribute to unique aspects of differentiation in stream-lake environments. Overall, our data emphasize the important role of ecological boundaries in driving both local and broadly occurring parallel genetic changes during adaptation.
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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 | 0,001 |
| 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 ».