Genomic Architecture Underlying the Striking Colour Variation in the Presence of Gene Flow for the Guinan Toad‐Headed Lizard
Notice bibliographique
Résumé
How divergence occurs between closely related organisms in the absence of geographic barriers to gene flow stands as one of the long-standing questions in evolutionary biology. Previous studies suggested that the interplay between selection, gene flow and recombination strongly affected the process of divergence with gene flow. However, the extent to which these forces interact to drive divergence remains largely ambiguous. Guinan toad-headed lizards (Phrynocephalus guinanensis) in the Mugetan Desert exhibit striking colour differences from lizards outside the desert and provide an excellent model to address this question. Through extensive sampling and whole genome sequencing, we obtained genotypes for 191 samples from 14 populations inside and outside the desert. Despite the colour differences, continuous and asymmetric gene flow was detected across the desert border. More importantly, 273 highly diverged regions (HDRs) were identified between them, accounting only for 0.47% of the genome but widely distributed across 20 (out of the total 24) chromosomes. Strong signatures of selection were identified in HDRs, and local recombination rates were repressed. Furthermore, five HDRs exhibited significantly higher divergence, which contained key genes associated with crucial functions in animal coloration, including pteridine and melanocyte pigmentation. Genes related to retinal cells and steroid hormones were identified in other HDRs, which might have also contributed to the formation of colour variation in the presence of gene flow. This study provided novel insights into the understanding of the evolutionary mechanisms of genetic divergence in the presence of gene flow.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».