Genomic basis of deep‐water adaptation in Arctic Charr (Salvelinus alpinus) morphs
Notice bibliographique
Résumé
Colonization of extreme habitats requires extensive adaptation to novel environmental challenges. Deep-water environments (>50 m) have high hydrostatic pressure, low temperature, and low light, requiring physiological and visual system adaptation, but genomic mechanisms underlying evolution in these environments are rarely known. Post-glacial colonization of Gander Lake in Newfoundland, Canada, by Arctic Charr (Salvelinus alpinus) provides the opportunity to study the genomic basis of adaptation to extreme deep-water environments. Here, we compare genomic and morphometric divergence between a phenotypically divergent deep-water, demersal morph adapted to depths of up to 288m and a larger, piscivorous morph occupying shallower depths. Using a SNP array and resequencing of nuclear and mitochondrial genomes, we find moderate genetic divergence (FST = 0.15 - 0.11) between morphs, consistent with divergence in body shape and size, despite absence of mitochondrial genome divergence. Outlier analyses identified three key genes with very high divergence against a genome-wide distribution of diverged genomic islands containing genes with functions related to deep-water adaptation such as sensory processes, ligand binding and regulation of transcription. Quantification of SNP array signal intensity variation associated with complex polymorphisms (e.g. copy number variants), similarly uncovered genetic separation of morphs and coincided with several islands of genomic divergence, but also revealed additional genomic regions and molecular mechanisms associated with depth adaptation. Together, these results show that adaptation to an extreme deep-water environment has been facilitated by multiple polymorphism types with roles in cellular and physiological processes, providing insight into the genomic basis of adaptation in extreme environments.
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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 | 0,000 |
| 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 ».