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Enregistrement W4323348219 · doi:10.1073/pnas.2219835120

Standing genetic variation and chromosome differences drove rapid ecotype formation in a major malaria mosquito

2023· article· en· W4323348219 sur OpenAlexaff
Scott T. Small, Carlo Costantini, N’Falé Sagnon, Wamdaogo M. Guelbéogo, Scott Emrich, Andrew D. Kern, Michaël C. Fontaine, Nora J. Besansky

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEvolution and Genetic Dynamics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Human Genome Research InstituteNational Institutes of HealthOpen Philanthropy ProjectBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésEcotypeMalariaBiologyChromosomeVariation (astronomy)Genetic variationEvolutionary biologyGeneticsZoologyGeneImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Species distributed across heterogeneous environments often evolve locally adapted ecotypes, but understanding of the genetic mechanisms involved in their formation and maintenance in the face of gene flow is incomplete. In Burkina Faso, the major African malaria mosquito Anopheles funestus comprises two strictly sympatric and morphologically indistinguishable yet karyotypically differentiated forms reported to differ in ecology and behavior. However, knowledge of the genetic basis and environmental determinants of An. funestus diversification was impeded by lack of modern genomic resources. Here, we applied deep whole-genome sequencing and analysis to test the hypothesis that these two forms are ecotypes differentially adapted to breeding in natural swamps versus irrigated rice fields. We demonstrate genome-wide differentiation despite extensive microsympatry, synchronicity, and ongoing hybridization. Demographic inference supports a split only ~1,300 y ago, closely following the massive expansion of domesticated African rice cultivation ~1,850 y ago. Regions of highest divergence, concentrated in chromosomal inversions, were under selection during lineage splitting, consistent with local adaptation. The origin of nearly all variations implicated in adaptation, including chromosomal inversions, substantially predates the ecotype split, suggesting that rapid adaptation was fueled mainly by standing genetic variation. Sharp inversion frequency differences likely facilitated adaptive divergence between ecotypes by suppressing recombination between opposing chromosomal orientations of the two ecotypes, while permitting free recombination within the structurally monomorphic rice ecotype. Our results align with growing evidence from diverse taxa that rapid ecological diversification can arise from evolutionarily old structural genetic variants that modify genetic recombination.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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