Combining six genome scan methods to detect candidate genes to salinity in the Mediterranean striped red mullet (Mullus surmuletus)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adaptive genomics may help predicting how a species will respond to future environmental changes. Genomic signatures of local adaptation in marine organisms are often driven by environmental selective agents impacting the physiology of organisms. With one of the highest salinity level, the Mediterranean Sea provides an excellent model to investigate adaptive genomic divergence underlying salinity adaptation. In the present study, we combined six genome scan methods to detect potential genomic signal of selection in the striped red mullet (Mullus surmuletus) populations distributed across a wide salinity gradient. We then blasted these outlier sequences on published fish genomic resources in order to identify relevant potential candidate genes for salinity adaptation in this species. RESULTS: Altogether, the six genome scan methods found 173 outliers out of 1153 SNPs. Using a blast approach, we discovered four candidate SNPs belonging to three genes potentially implicated in adaptation of M. surmuletus to salinity. The allele frequency at one of these SNPs significantly increases with salinity independently from the effect of longitude. The gene associated to this SNP, SOCS2, encodes for an inhibitor of cytokine and has previously been shown to be expressed under osmotic pressure in other marine organisms. Additionally, our results showed that genome scan methods not correcting for spatial structure can still be an efficient strategy to detect potential footprints of selection, when the spatial and environmental variation are confounded, and then, correcting for spatial structure in a second step represents a conservative method. CONCLUSION: The present outcomes bring evidences of potential genomic footprint of selection, which suggest an adaptive response of M. surmuletus to salinity conditions in the Mediterranean Sea. Additional genomic data such as sequencing of a full-genome and transcriptome analyses of gene expression would provide new insights regarding the possibility that some striped red mullet populations are locally adapted to their saline environment.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».