Développement et utilisation d'une puce de capture d'exons pour l'étude à large spectre de régions génomiques divergentes entre populations sympatriques de grand Corégone (Coregonus clupeaformis)
Bibliographic record
Abstract
Le processus biologique fondamental que représente la spéciation permet l’émergence d’une diversité fulgurante sur Terre. L’un des défis qui se posent actuellement pour les biologistes évolutionnistes est de comprendre les mécanismes moléculaires fondamentaux qui sous-tendent l’expression de cette diversité observée en milieu naturel. Advenant la colonisation d’un nouvel environnement par une espèce donnée, ces mécanismes peuvent se mettre en place rapidement afin de permettre une exploitation différentielle et indépendante des niches écologiques disponibles. La divergence entre populations exploitant différentes niches s’exprime alors, au niveau génétique, par l’établissement de barrières au flux génique de façon hétérogène à l’intérieur des génomes. La situation évolutive du grand corégone en Amérique du Nord correspond précisément à ce contexte. En effet, on retrouve en milieu lacustre des populations sympatriques de deux écotypes, soit la forme normale benthique et la forme naine limnétique, qui démontrent des signes évidents de divergence morphologique et génétique. Dans le cadre de cette récente divergence entre écotypes, nous avons utilisé les plus récents développements biotechnologiques afin d’identifier et caractériser les régions génomiques fortement différenciées entre écotypes de grand corégone. Les objectifs de la présente étude étaient de i) mettre au point une bio-puce de capture ciblée d’ADN génomique, ii) d'hybrider de l’ADN génomique de plusieurs corégones appartenant aux populations sympatriques à l’aide de la puce conçue, iii) d’assembler et annoter un maximum de gènes capturés et iv) de caractériser la nature et l’ampleur des régions génomiques de divergence entre nains et normaux. L'utilisation de cette technique a permis de capturer et d'assembler avec précision 2 728 gènes (~10% du génome) afin de procéder à une étude à large spectre des différences génétiques entre les deux écotypes. Ce travail a permis d'identifier 267 marqueurs SNP, situés dans 210 gènes, fortement différenciés et potentiellement impliqués dans la divergence écologique qui s’exerce entre écotypes de grand corégone. Les résultats suggèrent que la régulation de l’expression des gènes et un ensemble de mutations, chacune de faible effet, interviennent tôt dans le processus de spéciation chez le corégone, par opposition aux mutations structurales qui modifient la séquence codante des gènes.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".