Genome-Wide Investigation of the Multiple Origins Hypothesis for Deep-Spawning Kokanee Salmon (<i>Oncorhynchus nerka</i>) across its Pan-Pacific Distribution
Notice bibliographique
Résumé
Salmonids have emerged as important study systems for investigating molecular processes underlying parallel evolution given their tremendous life history variation. Kokanee, the resident form of anadromous sockeye salmon (Oncorhynchus nerka), have evolved multiple times across the species' pan-Pacific distribution, exhibiting multiple reproductive ecotypes including those that spawn in streams, on lake-shores, and at lake depths >50 m. The latter has only been detected in 5 locations in Japan and British Columbia, Canada. Here, we investigated the multiple origins hypothesis for deep-spawning kokanee, using 9721 single nucleotide polymorphisms distributed across the genome analyzed for the vast majority of known populations in Japan (Saiko Lake) and Canada (Anderson, Seton, East Barrière Lakes) relative to stream-spawning populations in both regions. We detected 397 outlier loci, none of which were robustly identified in paired-ecotype comparisons in Japan and Canada independently. Bayesian clustering and principal components analyses based on neutral loci revealed 6 distinct clusters, largely associated with geography or translocation history, rather than ecotype. Moreover, a high level of divergence between Canadian and Japanese populations, and between deep- and stream-spawning populations regionally, suggests the deep-spawning ecotype independently evolved on the 2 continents. On a finer level, Japanese kokanee populations exhibited low estimates of heterozygosity, significant levels of inbreeding, and reduced effective population sizes relative to Canadian populations, likely associated with transplantation history. Along with preliminary evidence for hybridization between deep- and stream-spawning ecotypes in Saiko Lake, these findings should be considered within the context of on-going kokanee fisheries management in Japan.
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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 | 0,001 |
| 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 ».