Resolving evolutionary relationships in closely related nonmodel organisms: a case study using chromosomally distinct members of a black fly species complex
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Coalescent‐based analyses have been recommended for species delimitation and tree reconstruction. Yet, despite recent advances in molecular methods, acquiring sufficient genetic data often precludes coalescent‐based analyses in nonmodel organisms. We show that these methods are accessible to questions in nonmodel systems. Specifically, we use coalescent‐based analyses to investigate evolutionary independence and relationships among chromosomally distinct members (sibling species) of a black fly (Diptera: Simuliidae) species complex. Our dataset consists of nuclear DNA (nuDNA) and mitochondrial DNA (mtDNA) markers – the former developed using the black fly transcriptome and available genomes from model relatives. We show that individual gene trees exhibit considerable discordance among one another and reveal little about potential species limits. Consistent species tree topologies are obtained from analyses of nuDNA, both with and without the inclusion of mtDNA data. Nodes on the tree receive robust support with the addition of mtDNA. Coalescent‐based species validation approaches recognize all sibling species. However, unlike species tree analyses, the addition of mtDNA data does not improve or alter the results. Thus, analyses of nuDNA alone can validate sibling species. Contrary to these results, population genetic patterns of neutral diversity, within‐locus recombination, and linkage disequilibrium suggest that sibling species represent a single species with high levels of nucleotide polymorphism, large effective population sizes, and extensive gene flow. Demographic patterns inferred from neutrality tests integrate seemingly disparate results by showing signatures of gene flow among structured populations that are expanding in size. Thus, admixture associated with geographic range expansions may be assimilating sibling species into a single genetic lineage.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».