Killer whale genomes reveal a complex history of recurrent admixture and vicariance
Notice bibliographique
Résumé
Reconstruction of the demographic and evolutionary history of populations assuming a consensus tree-like relationship can mask more complex scenarios, which are prevalent in nature. An emerging genomic toolset, which has been most comprehensively harnessed in the reconstruction of human evolutionary history, enables molecular ecologists to elucidate complex population histories. Killer whales have limited extrinsic barriers to dispersal and have radiated globally, and are therefore a good candidate model for the application of such tools. Here, we analyse a global data set of killer whale genomes in a rare attempt to elucidate global population structure in a nonhuman species. We identify a pattern of genetic homogenisation at lower latitudes and the greatest differentiation at high latitudes, even between currently sympatric lineages. The processes underlying the major axis of structure include high drift at the edge of species' range, likely associated with founder effects and allelic surfing during postglacial range expansion. Divergence between Antarctic and non-Antarctic lineages is further driven by ancestry segments with up to four-fold older coalescence time than the genome-wide average; relicts of a previous vicariance during an earlier glacial cycle. Our study further underpins that episodic gene flow is ubiquitous in natural populations, and can occur across great distances and after substantial periods of isolation between populations. Thus, understanding the evolutionary history of a species requires comprehensive geographic sampling and genome-wide data to sample the variation in ancestry within individuals.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».