Copy number variants outperform SNPs to reveal genotype–temperature association in a marine species
Notice bibliographique
Résumé
Copy number variants (CNVs) are a major component of genotypic and phenotypic variation in genomes. To date, our knowledge of genotypic variation and evolution has largely been acquired by means of single nucleotide polymorphism (SNPs) analyses. Until recently, the adaptive role of structural variants (SVs) and particularly that of CNVs has been overlooked in wild populations, partly due to their challenging identification. Here, we document the usefulness of Rapture, a derived reduced-representation shotgun sequencing approach, to detect and investigate copy number variants (CNVs) alongside SNPs in American lobster (Homarus americanus) populations. We conducted a comparative study to examine the potential role of SNPs and CNVs in local adaptation by sequencing 1,141 lobsters from 21 sampling sites within the southern Gulf of St. Lawrence, which experiences the highest yearly thermal variance of the Canadian marine coastal waters. Our results demonstrated that CNVs account for higher genetic differentiation than SNP markers. Contrary to SNPs, for which no significant genetic-environment association was found, 48 CNV candidates were significantly associated with the annual variance of sea surface temperature, leading to the genetic clustering of sampling locations despite their geographic separation. Altogether, we provide a strong empirical case that CNVs putatively contribute to local adaptation in marine species and unveil stronger spatial signal of population structure than SNPs. Our study provides the means to study CNVs in nonmodel species and highlights the importance of considering structural variants alongside SNPs to enhance our understanding of ecological and evolutionary processes shaping adaptive population structure.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».