Whole‐genome sequencing reveals forgotten lineages and recurrent hybridizations within the kelp genus <i>Alaria</i> (Phaeophyceae)
Notice bibliographique
Résumé
The genomic era continues to revolutionize our understanding of the evolution of biodiversity. In phycology, emphasis remains on assembling nuclear and organellar genomes, leaving the full potential of genomic datasets to answer long-standing questions about the evolution of biodiversity largely unexplored. Here, we used whole-genome sequencing (WGS) datasets to survey species diversity in the kelp genus Alaria, compare phylogenetic signals across organellar and nuclear genomes, and specifically test whether phylogenies behave like trees or networks. Genomes were sequenced from across the global distribution of Alaria (including Alaria crassifolia, A. praelonga, A. crispa, A. marginata, and A. esculenta), representing over 550 GB of data and over 2.2 billion paired reads. Genomic datasets retrieved 3,814 and 4,536 single-nucleotide polymorphisms (SNPs) for mitochondrial and chloroplast genomes, respectively, and upwards of 148,542 high-quality nuclear SNPs. WGS revealed an Arctic lineage of Alaria, which we hypothesize represents the synonymized taxon A. grandifolia. The SNP datasets also revealed inconsistent topologies across genomic compartments, and hybridization (i.e., phylogenetic networks) between Pacific A. praelonga, A. crispa, and putative A. grandifolia, and between some lineages of the A. marginata complex. Our analysis demonstrates the potential for WGS data to advance our understanding of evolution and biodiversity beyond amplicon sequencing, and that hybridization is potentially an important mechanism contributing to novel lineages within Alaria. We also emphasize the importance of surveying phylogenetic signals across organellar and nuclear genomes, such that models of mixed ancestry become integrated into our evolutionary and taxonomic understanding.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».