Data from: Genetic subdivision and candidate genes under selection in North American gray wolves
Notice bibliographique
Résumé
Previous genetic studies of the highly mobile gray wolf (Canis lupus) found population structure that coincides with habitat and phenotype differences. We hypothesized that these ecologically distinct populations (ecotypes) should exhibit signatures of selection in genes related to morphology, coat color, and metabolism. To test these predictions, we quantified population structure related to habitat using a genotyping array to assess variation in 42,036 SNPs in 111 North American gray wolves. Using these SNP data and individual-level measurements of 12 environmental variables, we identified six ecotypes: West Forest, Boreal Forest, Arctic, High Arctic, British Columbia, and Atlantic Forest. Next, we explored signals of selection across these wolf ecotypes through the use of three complementary methods to detect selection: FST/haplotype homozygosity bivariate percentile, BayeScan, and environmentally correlated directional selection with Bayenv. Across all methods, we found consistent signals of selection on genes related to morphology, coat coloration, metabolism, as predicted, as well as vision and hearing. In several high-ranking candidate genes, including LEPR, TYR, and SLC14A2, we found variation in allele frequencies that follow environmental changes in temperature and precipitation, a result that is consistent with local adaptation rather than genetic drift. Our findings show that local adaptation can occur despite gene flow in a highly mobile species and can be detected through a moderately dense genomic scan. These patterns of local adaptation revealed by SNP genotyping likely reflect high fidelity to natal habitats of dispersing wolves, strong ecological divergence among habitats, and moderate levels of linkage in the wolf genome.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».