The challenge of separating signatures of local adaptation from those of isolation by distance and colonization history: The case of two white pines
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Accurately detecting signatures of local adaptation using genetic‐environment associations ( GEA s) requires controlling for neutral patterns of population structure to reduce the risk of false positives. However, a high degree of collinearity between climatic gradients and neutral population structure can greatly reduce power, and the performance of GEA methods in such case is rarely evaluated in empirical studies. In this study, we attempted to disentangle the effects of local adaptation and isolation by environment ( IBE ) from those of isolation by distance ( IBD ) and isolation by colonization from glacial refugia ( IBC ) using range‐wide samples in two white pine species. For this, SNP s from 168 genes, including 52 candidate genes for growth and phenology, were genotyped in 133 and 61 populations of Pinus strobus and P. monticola , respectively. For P. strobus and using all 153 SNP s, climate ( IBE ) did not significantly explained among‐population variation when controlling for IBD and IBC in redundancy analyses ( RDA s). However, 26 SNP s were significantly associated with climate in single‐locus GEA analyses (Bayenv2 and LFMM ), suggesting that local adaptation took place in the presence of high gene flow. For P. monticola , we found no evidence of IBE using RDAs and weaker signatures of local adaptation using GEA and F ST outlier tests, consistent with adaptation via phenotypic plasticity. In both species, the majority of the explained among‐population variation (69 to 96%) could not be partitioned between the effects of IBE , IBD , and IBC . GEA methods can account differently for this confounded variation, and this could explain the small overlap of SNP s detected between Bayenv2 and LFMM . Our study illustrates the inherent difficulty of taking into account neutral structure in natural populations and the importance of sampling designs that maximize climatic variation, while minimizing collinearity between climatic gradients and neutral structure.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».