Population differences in Chinook salmon (<i>Oncorhynchus tshawytscha</i>) DNA methylation: Genetic drift and environmental factors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Local adaptation and phenotypic differences among populations have been reported in many species, though most studies focus on either neutral or adaptive genetic differentiation. With the discovery of DNA methylation, questions have arisen about its contribution to individual variation in and among natural populations. Previous studies have identified differences in methylation among populations of organisms, although most to date have been in plants and model animal species. Here we obtained eyed eggs from eight populations of Chinook salmon (Oncorhynchus tshawytscha) and assayed DNA methylation at 23 genes involved in development, immune function, stress response, and metabolism using a gene‐targeted PCR‐based assay for next‐generation sequencing. Evidence for population differences in methylation was found at eight out of 23 gene loci after controlling for developmental timing in each individual. However, we found no correlation between freshwater environmental parameters and methylation variation among populations at those eight genes. A weak correlation was identified between pairwise DNA methylation dissimilarity among populations and pairwise FST based on 15 microsatellite loci, indicating weak effects of genetic drift or geographic distance on methylation. The weak correlation was primarily driven by two genes, GTIIBS and Nkef. However, single‐gene Mantel tests comparing methylation and pairwise FST were not significant after Bonferroni correction. Thus, population differences in DNA methylation are more likely related to unmeasured oceanic environmental conditions, local adaptation, and/or genetic drift. DNA methylation is an additional mechanism that contributes to among population variation, with potential influences on organism phenotype, adaptive potential, and population resilience.
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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 | 0,001 |
| 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 ».