Shared ancestral polymorphisms and chromosomal rearrangements as potential drivers of local adaptation in a marine fish
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Gene flow has tremendous importance for local adaptation, by influencing the fate of de novo mutations, maintaining standing genetic variation and driving adaptive introgression. Furthermore, structural variation as chromosomal rearrangements may facilitate adaptation despite high gene flow. However, our understanding of the evolutionary mechanisms impending or favouring local adaptation in the presence of gene flow is still limited to a restricted number of study systems. In this study, we examined how demographic history, shared ancestral polymorphism, and gene flow among glacial lineages contribute to local adaptation to sea conditions in a marine fish, the capelin ( Mallotus villosus ). We first assembled a 490‐Mbp draft genome of M. villosus to map our RAD sequence reads. Then, we used a large data set of genome‐wide single nucleotide polymorphisms (25,904 filtered SNPs) genotyped in 1,310 individuals collected from 31 spawning sites in the northwest Atlantic. We reconstructed the history of divergence among three glacial lineages and showed that they probably diverged from 3.8 to 1.8 million years ago and experienced secondary contacts. Within each lineage, our analyses provided evidence for large N e and high gene flow among spawning sites. Within the Northwest Atlantic lineage, we detected a polymorphic chromosomal rearrangement leading to the occurrence of three haplogroups. Genotype–environment associations revealed molecular signatures of local adaptation to environmental conditions prevailing at spawning sites. Our study also suggests that both shared polymorphisms among lineages, resulting from standing genetic variation or introgression, and chromosomal rearrangements may contribute to local adaptation in the presence of high gene flow.
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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 ».