Selection at behavioral, developmental and metabolic genes is associated with the northward expansion of a successful tropical colonizer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract What makes a species able to colonize novel environments? This question is key to understand the dynamics of adaptive radiations and ecological niche shifts, but the mechanisms that underlie expansion into novel habitats remain poorly understood at a genomic scale. Lizards from the genus Anolis are typically tropical and the green anole (Anolis carolinensis) constitutes an exception since it expanded into temperate North America from subtropical Florida. Thus, we used the green anole as a model to investigate signatures of selection associated with colonization of a new environment, namely temperate North America. To this end, we analyzed 29 whole genome sequences, representing the entire genetic diversity of the species. We used a combination of recent methods to quantify both positive and balancing selection in northern populations, including F ST outlier methods, machine learning and ancestral recombination graphs. We naively scanned for genes of interest and assessed the overlap between multiple tests. Strikingly, we identified many genes involved in behavior, suggesting that the recent successful colonization of northern environments may have been linked to behavioral shifts as well as physiological adaptation. These results were robust to recombination, gene length and clustering. Using a candidate genes strategy, we determined that genes involved in response to cold or behavior displayed more frequently signals of selection, while controlling for local recombination rate and gene length. In addition, we found signatures of balancing selection at immune genes in all investigated genetic groups, but also at genes involved in neuronal and anatomical development in Florida.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».