Locally adaptive inversions modulate genetic variation at different geographic scales in a seaweed fly
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Across a species range, multiple sources of environmental heterogeneity, at both small and large scales, create complex landscapes of selection, which may challenge adaptation, particularly when gene flow is high. One key to multidimensional adaptation may reside in the heterogeneity of recombination along the genome. Structural variants, like chromosomal inversions, reduce recombination, increasing linkage disequilibrium among loci at a potentially massive scale. In this study, we examined how chromosomal inversions shape genetic variation across a species range, and ask how their contribution to adaptation in the face of gene flow varies across geographic scales. We sampled the seaweed fly Coelopa frigida along a bioclimatic gradient stretching across 10° of latitude, a salinity gradient and a range of heterogeneous, patchy habitats. We generated a chromosome-level genome assembly to analyse 1,446 low-coverage whole genomes collected along those gradients. We found several large non-recombining genomic regions, including putative inversions. In contrast to the collinear regions, inversions and low recombining regions differentiated populations more strongly, either along an ecogeographic cline or at a fine-grained scale. These genomic regions were associated with environmental factors and adaptive phenotypes, albeit with contrasting patterns. Altogether, our results highlight the importance of recombination in shaping adaptation to environmental heterogeneity at local and large scales.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».