Leveraging whole genomes, mitochondrial DNA, and haploblocks to decipher complex demographic histories: an example from a broadly admixed arctic fish
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The study of phylogeography has transitioned from mitochondrial haplotypes to genome-wide analyses, blurring the line between this field and population genomics. Whole-genome sequencing offers the opportunity to join use both and provides the density of markers necessary to investigate genetic linkage and recombination along the genome. This facilitates the unraveling of complex demographic histories of admixture between divergent lineages, as is often the case in species evolving in recently deglaciated habitats. In this study, we sequenced 1120 Arctic Char genomes from 33 populations across Canada and Western Greenland to characterize patterns of genetic variation and diversity, and how they are shaped by hybridization between the Arctic and Atlantic glacial lineages. Several lines of evidence supported mito-nuclear discordance in lineage distribution, with all Canadian populations under the 66 th parallel being characterized by introgression from the Atlantic lineage, leading to higher nuclear genetic diversity. By scanning the genome using local PCAs, we identified putative low-recombining haploblocks as local ancestry tracts from either lineage and described the impacts of recombination on the introgression landscape in admixed populations. Finally, we inferred conflicting origins of recolonization using whole genomes vs. ancestry tracts for the Arctic lineage, suggesting that haplotypes sheltered from introgression by low recombination could enlighten complex post-glacial histories. Overall, we argue that Whole-Genome Sequencing, even at low depths of coverage, provides a versatile approach to the study of phylogeographic dynamics.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».