Spatial autocorrelation of the environment influences the patterns and genetics of local adaptation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Environmental heterogeneity can lead to spatially varying selection, which can, in turn, lead to local adaptation. Population genetic models have shown that the pattern of environmental variation in space can strongly influence the evolution of local adaptation. In particular, when environmental variation is highly autocorrelated in space local adaptation will more readily evolve. Despite this long-held prediction, the evolutionary genetic consequences of different patterns of environmental variation have not been thoroughly explored. In this study, simulations are used to model local adaptation to different patterns of environmental variation. The simulations confirm that local adaptation is expected to increase with the degree of spatial autocorrelation in the selective environment, but also show that highly heterogeneous environments are more likely to exhibit high variation in local adaptation, a result not previously described. Spatial autocorrelation in the environment also influences the evolution and genetic architecture of local adaptation, with different combinations of allele frequency and effect size arising under different patterns of environmental variation. These differences influence the ability to characterise the genetic basis of local adaptation in different environments. Finally, I analyse a large-scale provenance trial conducted on lodgepole pine and find suggestive evidence that spatially autocorrelated environmental variation leads to stronger local adaptation in natural populations of lodgepole pine. Overall, this work emphasizes the profound importance that the spatial pattern of selection can have on the evolution of local adaptation and how spatial autocorrelation should be considered when formulating hypotheses in ecological and genetic studies. Lay Summary Many species exhibit local adaptation to environmental variation across their ranges. Theoretical population genetics predicts that the evolution of local adaptation and patterns of genetic variation underlying it will be influenced by the spatial pattern of variation across a species’ range. However, this prediction has not been thoroughly explored for cases of complex heterogeneous landscapes. In this paper, I analyse simulations and empirical data to characterise the effects that the spatial pattern of environmental variation can have on the evolution of local adaptation and the genetics underlying it. From these analyses, I show that the pattern of environmental variation influences the average level of local adaptation, variation in local adaptation as well as the genetics underlying this important phenomenon.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».