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Enregistrement W3014713714 · doi:10.1101/2020.04.05.026443

Thermal adaptation rather than demographic history drives genetic structure inferred by copy number variants in a marine fish

2020· preprint· en· W3014713714 sur OpenAlexaff
Hugo Cayuela, Yann Dorant, Claire Mérot, Martin Laporte, Éric Normandeau, Stéphane Gagnon‐Harvey, Pascal Sirois, Louis Bernatchez

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueChromosomal and Genetic Variations
Établissements canadiensUniversité du Québec à ChicoutimiUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyCopy-number variationDemographic historyLocal adaptationGeneticsEvolutionary biologyGenetic variationPopulationStructural variationPopulation genomicsGenetic structureReproductive isolationSingle-nucleotide polymorphismGenomicsGeneGenotypeGenome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Increasing evidence shows that structural variants represent an overlooked aspect of genetic variation with consequential evolutionary roles. Among those, copy number variants (CNVs), including duplicated genomic region and transposable elements (TEs) may contribute to local adaptation and/or reproductive isolation among divergent populations. Those mechanisms suppose that CNVs could be important drivers of population genetic structure, whose study is generally restricted to the use of SNPs. Taking advantage of recent developments allowing CNV analysis from RAD-seq data, we investigated how variation in fitness-related traits, local thermal conditions and demographic history are associated with CNVs, and how subsequent copy number variation drives population genetic structure in a marine fish, the capelin ( Mallotus villosus ). We collected 1536 DNA samples from 35 sampling sites in the north Atlantic Ocean and identified 6620 CNVs. We found associations between CNVs and the gonadosomatic index, suggesting that duplicated regions could affect female fitness by modulating oocyte production. We also detected 105 CNV candidates associated with water temperature, among which 20% corresponded to genomic regions located within the sequence of protein-coding genes, suggesting local adaptation to cold water by means of gene amplification. We also identified 175 CNVs associated with the divergence of three parapatric glacial lineages, of which 24% were located within protein-coding genes, which might contribute to genetic incompatibilities and ultimately, reproductive isolation. Lastly, our analyses unveiled a hierarchical, complex CNV population structure determined by temperature and local geography, that was very different from that inferred based on SNPs in a previous study. Our findings underscore the complementarity of those two types of markers in population genomics studies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,174 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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