Dissecting the loci underlying maturation timing in Atlantic salmon using haplotype and multi-SNP based association methods
Notice bibliographique
Résumé
Characterizing the role of different mutational effect sizes in the evolution of fitness-related traits has been a major goal in evolutionary biology for a century. Such characterization in a diversity of systems, both model and non-model, will help to understand the genetic processes underlying fitness variation. However, well-characterized genetic architectures of such traits in wild populations remain uncommon. In this study, we used haplotype-based and multi-SNP Bayesian association methods with sequencing data for 313 individuals from wild populations to test the mutational composition of known candidate regions for sea age at maturation in Atlantic salmon (Salmo salar). We detected an association at five loci out of 116 candidates previously identified in an aquaculture strain with maturation timing in wild Atlantic salmon. We found that at four of these five loci, variation explained by the locus was predominantly driven by a single SNP suggesting the genetic architecture of this trait includes multiple loci with simple, non-clustered alleles and a locus with potentially more complex alleles. This highlights the diversity of genetic architectures that can exist for fitness-related traits. Furthermore, this study provides a useful multi-SNP framework for future work using sequencing data to characterize genetic variation underlying phenotypes in wild populations.
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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) | 0,000 | 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 ».