Gene copy number variations in adaptive evolution: The genomic distribution of gene copy number variations revealed by genetic mapping and their adaptive role in an undomesticated species, white spruce (<i>Picea glauca</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Gene copy number variation (CNV) has been associated with phenotypic variability in animals and plants, but a genomewide understanding of their impacts on phenotypes is largely restricted to human and agricultural systems. As such, CNVs have rarely been considered in investigations of the genomic architecture of adaptation in wild species. Here, we report on the genetic mapping of gene CNVs in white spruce, which lacks a contiguous assembly of its large genome (~20 Gb), and their relationships with adaptive phenotypic variation. We detected 3,911 gene CNVs including de novo structural variations using comparative genome hybridization on arrays (aCGH) in a large progeny set. We inferred the heterozygosity at CNV loci within parents by comparing haploid and diploid tissues and genetically mapped 82 gene CNVs. Our analysis showed that CNVs were distributed over 10 linkage groups and identified four CNV hotspots that we predict to occur in other species of the Pinaceae. Significant relationships were found between 29 of the gene CNVs and adaptive traits based on regression analyses with timings of bud set and bud flush, and height growth, suggesting a role for CNVs in climate adaptation. The importance of CNVs in adaptive evolution of white spruce was also indicated by functional gene annotations and the clustering of 31% of the mapped adaptive gene CNVs in CNV hotspots. Taken together, these results illustrate the feasibility of studying CNVs in undomesticated species and represent a major step towards a better understanding of the roles of CNVs in adaptive evolution.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».