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9: Verwendung genetischer Kreuzungen zur Analyse eines Stichlingsmerkmals - Biologie


9: Verwendung genetischer Kreuzungen zur Analyse eines Stichlingsmerkmals

Stickleback Evolution Virtual Lab

Dieses interaktive, modulare Labor untersucht, wie Stichlinge und fossile Exemplare verwendet werden, um evolutionäre Prozesse zu untersuchen, wobei der Schwerpunkt auf der Datensammlung und -analyse liegt.

In diesem Labor erlernen und wenden die Studierenden Techniken zur Analyse der Formen und Strukturen von Organismen an – insbesondere der Beckenstrukturen des Dreistacheligen Stichlings (Gasterosteus aculeatus), ein Modellorganismus zum Studium der Evolution. Das Labor umfasst drei Module, in denen die Studierenden Daten anhand von Fotografien von lebenden Fischproben und Fossilien sammeln und analysieren. Während dieses Labs beschäftigen sich die Schüler mit wichtigen wissenschaftlichen Praktiken, einschließlich quantitativer Messungen, grafischer Daten und statistischer Analysen.

Das Labor enthält einen interaktiven Laborbereich, ein Informationsnotizbuch, Videos und eingebettete Quizfragen. Es enthält auch ergänzende Ressourcen wie ein Glossar mit wissenschaftlichen Begriffen und ein Literaturverzeichnis.

Die begleitenden Handouts bieten Struktur und Anleitung, während die Schüler die Tutorien, Experimente und Tests im Labor durchführen. Der einzige Unterschied zwischen den „Basic“- und „Advanced“-Versionen des Handouts besteht darin, dass die „Basic“-Version die Teile des Labors mit Chi-Quadrat-Analysen nicht enthält. Die „Lehrermaterialien“ bieten Hintergrundinformationen, Tipps zur Nutzung des virtuellen Labors und einen Lösungsschlüssel für die Schülerhandouts.

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Methoden

FISCHBEVÖLKERUNG

Ich habe Dreistachelstichling aus vier Populationen im Südwesten von British Columbia gesammelt. Die beiden Meerespopulationen Oyster Lagoon (49°36′43″N, 124°01′57″W) auf der Halbinsel Sechelt und Little Campbell River (49°00′52″N, 122°45′33″W) 45 km südlich von Vancouver, waren durch lange Stacheln (Abb. 1) und einen großen, robusten Beckengürtel gekennzeichnet. Alle Individuen, die zur Kreuzung beprobt wurden, besaßen den vollständigen Seitenplattenmorph (Abb. 2). Die beiden Süßwasserpopulationen Paxton Lake (49°36′43″N, 124°01′57″W) auf Texada Island und McKay Lake (49°36′43″N, 124°01′57″W) auf Vancouver Island , waren durch kurze Rückenstacheln gekennzeichnet (Abb. 1) und hatten die niedrige seitliche Plattenform (Abb. 2). In Paxton Lake habe ich nur Individuen der benthischen Art gesammelt ( Schlüter und McPhail 1992 ), von denen der überwiegenden Mehrheit der Beckengürtel und die Beckenstacheln fehlen ( McPhail 1994 ). Alle Individuen aus McKay Lake besaßen einen Beckengürtel und Beckenstacheln, aber beide Merkmale waren im Vergleich zur Meerespopulation stark reduziert (Abb. 1).

VERSUCHSPROTOKOLL

Ich habe zwei Sätze von Kreuzungen zwischen Süßwasser- und Meerespopulationen erstellt. Details zu Kreuzung, Düngung und Fischhaltung finden Sie in den ergänzenden Methoden in den Hintergrundinformationen. Der erste Satz begann mit benthischen Paxton-Männchen und Oyster Lagoon-Marineweibchen, um sechs separate F . zu etablieren1 Linien (Paxton-Linie). Ein einzelnes Bruder-Schwester-Paar aus jedem F1 Die Paxton-Linie wurde überschritten, wodurch sechs separate Paxton-Linie F2 Familien zum Studium. Der zweite Satz von Kreuzungen wurde mit einem einzigen McKay Lake-Männchen und einem einzelnen Little Campbell-Marineweibchen begonnen, um ein F . zu etablieren1 Linie (McKay-Linie). Zehn Bruder-Schwester-Paare wurden dann gekreuzt, um 10 F . zu etablieren2 Familien aus der McKay-Linie zum Studium. Stichprobengrößen vor und nach Prädationsversuchen für jede Familie aus jedem Satz von Kreuzen finden Sie in der unterstützenden Tabelle S1. Variation für Rücken- und Beckenwirbelsäulenlänge, Beckengürtellänge und die Anzahl der Seitenplatten war im F . vorhanden2 Nachkommen beider Kreuzungen. Daher untersuchte ich die Auswirkungen von Prädation auf die Länge der Rücken- und Beckenwirbelsäule, die Länge des Beckengürtels und Eda Allelfrequenz in beiden Kreuzungen. Obwohl mit F2 Familien, die aus sechs Paaren (Paxton-Linie) oder einem Paar (McKay-Linien) wild gefangener Eltern generiert wurden, begrenzen die Menge an genetischer Variation, die in experimentellen Familien verfügbar ist, auf die der ursprünglichen Eltern, juvenile F2 Familien beider Kreuzungen zeigten ähnliche morphologische Variationen, auf die die Selektion wirken konnte. Der Variationskoeffizient für die Körpergröße betrug in jedem F . ungefähr 10 %2 Familie und die Standardabweichung der Wirbelsäulen- und Gürtellängenreste war bei beiden Kreuzungen ähnlich (unterstützende Tabelle S1). Nur Paxton-Linie F2 Familien zeigten Segregationsvarianz in Anwesenheit und Abwesenheit des Beckengürtels und der Wirbelsäule.

Prädationsversuche wurden in 20 Gehegen mit Holzrahmen durchgeführt, die in die flachen Hänge eines Versuchsteichs (23 m x 23 m) auf dem Campus der University of British Columbia gebaut wurden. Auf jeder Seite des Teiches wurden fünf Gehege platziert, wobei die Längsachse senkrecht zur Uferlinie und zur 3 m tiefen Mitte des Teichs geneigt war. Der Holzrahmen jedes Geheges maß 1,83 m lang, 0,91 m breit, 0,91 m hoch an der tiefsten Seite und 0,46 m hoch an der flachsten Seite. Die senkrechten Seiten wurden mit 1 mm feinmaschigem Türgitter abgedeckt, mit Silikon abgedichtet und in den sandigen Untergrund des Teiches eingegraben. Die Oberseite wurde mit einem Türgitter bedeckt, um zu verhindern, dass erwachsene Libellen Eier in die Gehege legen. In jedem Gehege habe ich 16 schwimmende künstliche Pflanzen aus zerfetzten grünen Plastiktüten vergraben, um sowohl Raubtieren als auch Beute Zuflucht zu bieten. Der Teich wurde dann so gefüllt, dass der Wasserspiegel knapp über dem Boden des flachen Endes des Gehäuses lag, was eine maximale Wassertiefe von ungefähr 0,5 m und ein Endvolumen von ungefähr 380 l in jedem Gehäuse ergab. Ich habe jedes Gehege unmittelbar vor der Einführung von F . mit Zooplankton gesät, das von Planktonschleppen in angrenzenden Teichen gefangen wurde2 Familien.

Experimentelle Versuche begannen mit der Aufteilung jedes F2 Familie halbieren, indem man Individuen nach dem Zufallsprinzip einem von zwei Behandlungsgehegen zuweist: eine Prädationsbehandlung mit zwei häufigen Wasserinsektenräubern juveniler Stichlinge ( Reimchen 1994 ), Rückenschwimmer (Notonekta sp.) und Libellennajaden (Aeshna sp.) und eine Kontrollbehandlung, die keine Raubtiere enthält. Obwohl beide Notonekta und Aeshna ziehen es vor, sich von den kleinsten verfügbaren Fischen zu ernähren ( Foster et al. 1988 ), diese räuberischen Arten unterscheiden sich in ihrer Fähigkeit, Stichlinge unterschiedlicher Größe zu fangen und zu verzehren. Notonekta scheinen gezwungen zu sein, sich von juvenilen Stichlingen mit einer Standardlänge von weniger als 15 mm zu ernähren, während Aeshna Es wurde festgestellt, dass sie juvenile Stichlinge mit einer Länge von bis zu 25 mm fangen und verzehren (Foster et al. 1988). Somit kann das Überleben von juvenilen Stichlingen, die in diesem Experiment Raubinsekten ausgesetzt waren, durch Vermeidung von Raubtieren (Vermeidung von Entdeckung oder Fang) sowie durch Flucht nach dem Fang erfolgen. Jugendlicher F2 Familien wurden über Nacht akklimatisiert, bevor Raubtiere eingeführt wurden. Am nächsten Tag Notonekta und Aeshna Raubtiere wurden in angrenzenden Versuchsteichen gefangen und dem für die Raubtierbehandlung vorgesehenen Gehege hinzugefügt. Bei jedem Raubtierversuch betrug das Verhältnis von Raubinsekten zu Stichlingsbeute 0,6 zu 1, und der relative Anteil jeder Raubtierart betrug 0,62 Notonekta bis 0,38 Aeshna, ähnlich dem relativen Anteil jeder Art in einem natürlichen Stichlingsee ohne natürliche Raubfische (Foster et al. 1988). Anfangs-F2 Die Familiengröße reichte von 62 bis 98 Fischen in den Paxton-Linien und von 41 bis 140 Fischen in den McKay-Linien.

Der erste Versuch begann am 1. Juni 2006 und der letzte Versuch am 11. September 2006. Alle zwei Tage wurden die verbliebenen Stichlinge und Raubinsekten in jedem Gehege gezählt, nachdem die Kunstpflanzen und Gehegewände leicht gestört wurden. Alle vermissten Raubtiere wurden bei jeder Volkszählung ersetzt. Die Versuche wurden abgebrochen, als sich herausstellte, dass etwa 50 % der Stichlinge, die in die Prädationsbehandlung eingeführt wurden, fehlten. Die durchschnittliche Versuchsdauer betrug neun Tage, reichte jedoch von sechs bis 11. Am Ende jedes Versuchs wurden Personen beider Behandlungen einer tödlichen Konzentration von Tricainmethansulfonat (MS-222, Syndel Laboratories Ltd., Qualicum Beach, BC, Kanada), in 95 % Ethanol konserviert und ins Labor zurückgebracht.

Die Schwanzflosse jedes Individuums wurde entfernt, in ein beschriftetes 1,5-ul-Zentrifugenröhrchen gegeben und zur genetischen Analyse in 95 % Ethanol konserviert. Der verbleibende Körper jedes Individuums wurde in ein beschriftetes 1,5 &mgr;l-Zentrifugenröhrchen gegeben und dann für zwei Wochen in 10 % Formalin fixiert. Anschließend färbte ich alle knöchernen Elemente mit Alizarinrot an und konservierte jedes einzelne einzeln in 40 % Isopropylalkohol als Vorbereitung für die morphologische Analyse.

Jedes angefärbte Individuum wurde unter Verwendung einer Nikon DH1-Digitalkamera fotografiert. Morphologische Messungen wurden an digitalen JPEG-Dateien mit ImageJ Version 1.37 (Rasband 2007) durchgeführt. Ich habe fünf Merkmale gemessen (Abb. 2): Standardlänge, vordere Rückenwirbellänge, zweite Rückenwirbellänge, Beckenwirbelsäulenlänge, Beckengürtellänge und zählte die Anzahl der seitlichen Platten. Beim Dreistacheligen Stichling wird die Gesamtzahl der seitlichen Platten erst bei subadulten Fischen bestimmt, etwa 30 mm in der Standardlänge (Bell 2001 Igarashi 1970). Alle vor Versuchsbeginn in die Gehege eingeführten Jungtiere ähnelten der Morphe der niedrigen Platten, und die Morphe der seitlichen Platten konnte nach Beendigung des Experiments nicht aus den Plattenzählungen aufgelöst werden. Stattdessen habe ich eine molekulare Markerdiagnostik für Lateralplattenmorph ( Colosimo et al. 2005 ) genotypisiert, um den wahrscheinlichsten Lateralplattenphänotyp von Individuen zu bestimmen.

GENETISCHE ANALYSE DES ECTODYSPLASIN-GENS

Ich isolierte die gesamte genomische DNA aus Schwanzflossen-Clips aller sechs Paxton-Linien F2 Familien mit Standard-Phenol-Chloroform-Extraktionsmethoden. Der in/del-Locus, Stn381, innerhalb von Intron sechs der Ektodysplasin Gen (Colosimo et al. 2005) wurde verwendet, um den Genotyp zu identifizieren, der dem lateralen Plattenphänotyp von F . entspricht2 Jugendliche. Ektodysplasin Allele wurden in 10 μl PCR-Reaktionen amplifiziert, die 5–15 ng genomische DNA, 1 μM von jedem Vorwärts- und Rückwärtsprimer, 1X PCR-Puffer, 0,25–0,125 mM von jedem dNTP, 1,5 mM MgCl . enthielten2und 0,25 U AmpliTaq-Polymerase (Applied Biosystems, Foster City, CA). Die Zyklusbedingungen waren wie folgt: 93 °C für 3 Minuten, 95 °C für 30 Sekunden, 59 °C für 30 Sekunden, 72 °C für 30 Sekunden, 5 Zyklen mit 94 °C für 30 Sekunden, 59 °C für 30 Sekunden , 72 °C für 30 Sekunden, 35 Zyklen von 90 °C für 30 Sekunden, 60 °C für 30 Sekunden, 72 °C für 30 Sekunden, gefolgt von 72 °C für 10 Minuten, dann auf 4 °C abgekühlt. Amplifizierte PCR-Produkte wurden durch Gelelektrophorese auf einem automatischen Sequenziergerät ABI 3733 unter Verwendung des GS500-Größenstandards (Applied Biosystems) und Süßwasser mit geringem Morph aufgetrennt Eda L und marine komplett morph Eda C Allele wurden unter Verwendung der GENEMAPPER-Software (Applied Biosystems) bewertet.

STATISTISCHE ANALYSEN

Gepaart T-Tests wurden getrennt für Paxton- und McKay-Linien und getrennt für jedes Merkmal durchgeführt, wobei die Familie als Replikat verwendet wurde, um die Signifikanz der Selektionsunterschiede (Unterschiede der Mittelwerte zwischen den Behandlungen) zu bestimmen. Da die Länge der Wirbelsäule und des Gürtels mit der Körpergröße wächst, habe ich diese Merkmale für die Größe korrigiert, indem ich Residuen aus einer gewöhnlichen Regression der kleinsten Quadrate jedes Merkmals auf Standardlänge verwendet habe. Die Standardlänge, der Abstand von der Schnauzenspitze bis zum Ende der Wirbelsäule, korreliert stark mit der Körpergröße von Fischen und dient als gängiges Maß für die Körpergröße (Baumgartner et al. 1988). Regressionen wurden für jede Familie separat durchgeführt, indem Fische aus beiden Behandlungen kombiniert wurden.

Um die Paxton-Linie F . zu analysieren2 Kreuz habe ich Personen, denen Beckengürtel und Wirbelsäulen fehlen, aus den Datensätzen entfernt, bevor ich die Regression des Beckengürtels und der Beckenwirbelsäule innerhalb der Familie auf Standardlänge berechnet habe. Eine separate Analyse der Auswirkungen von Wasserinsektenprädation auf das Überleben von Fischen mit und ohne Beckengürtel wurde mit einem gepaarten T-Test zwischen den Behandlungen auf den Unterschied im Anteil der Personen ohne Beckengürtel am Ende der Studie.

Die Wirkung von Wasserinsektenprädation auf Eda Die Allelfrequenz in den Paxton-Linienfamilien wurde mit einem gepaarten . analysiert T-Test auf den Unterschied zwischen den Behandlungen im Verhältnis des Süßwassers mit niedrigem Morph Eda L Allel (ΔP) am Ende einer Verhandlung anwesend. Aufgrund der Verknüpfung kann jede Änderung der Häufigkeit von Eda kann an der auswahl liegen direkt auf Eda, oder zur Selektion auf Merkmale mit Genen, die sich in der Nähe befinden Eda auf demselben Chromosom. Ich habe den Zusammenhang zwischen . untersucht Eda Genotyp und Merkmale, die zuvor mit dem Eda Region: die Anzahl der seitlichen Platten, die Länge der vorderen Rückenwirbelsäule und die Länge der Beckenwirbelsäule (Colosimo et al. 2004 S. M. Rogers, unveröffentlicht ms. Shapiro et al. 2004). Die Assoziation zwischen Eda und größenkorrigierte laterale Plattenzahl, vordere Rückenwirbelsäule und Beckenwirbelsäulenlänge wurden mit gemischter Modellanalyse der Kovarianz (ANCOVA fixierter Effekt: Eda Genotyp, Zufallseffekt: Familie, abhängige Variable: jedes Rüstungsmerkmal). In den Analysen, Eda Genotyp wurde als numerische Variable basierend auf der Anzahl der niedrigen Morph behandelt Eda L Allele vorhanden (0,1 oder 2). Da sich niedrige und vollständige Seitenplattenmorphe in der Wachstumsrate in Süßwasser unterscheiden ( Marchinko und Schlüter 2007 ), testete ich außerdem auch auf eine Assoziation zwischen Eda Genotyp und Körpergröße (Standardlänge), unter Verwendung eines ähnlichen gemischten ANCOVA-Modells. Beachten Sie, dass aufgrund der Auswahl an Eda in der Räuberbehandlung könnte die Korrelation von Eda Genotyp mit morphologischen Merkmalen, habe ich in diesen Tests nur Fische aus der Kontrollbehandlung (kein Raubtier) verwendet.

Aufgrund der spezifischen Richtung der vorhergesagten Ergebnisse ist das Signifikanzniveau von T-Tests basierten auf einseitigen Wahrscheinlichkeiten. Ich berichte jedoch alle Tests, bei denen die statistische Signifikanz von ein- und zweiseitigen Tests nicht übereinstimmte. Alle Proportionsdaten wurden vor der Analyse Arcsinus-Quadratwurzel-transformiert. Alle Analysen wurden mit R (R Foundation for Statistical Computing, Wien, Österreich. http://www.R-project.org) durchgeführt.


GWAS von fünf gynäkologischen Erkrankungen und Cross-Trait-Analyse auf Japanisch

Wir führten genomweite Assoziationsstudien zu fünf gynäkologischen Erkrankungen mit Daten von 46.837 Patienten durch (5236 Uterusmyom, 645 Endometriose, 647 Ovarialkarzinom (OC), 909 Uterusendometriumkarzinom (UEC) und 538 Uteruszervixkarzinom (UCC) Fälle, was Überschneidungen ermöglichte , und 39.556 geteilte weibliche Kontrollen) vom Biobank Japan Project. Wir verwendeten das populationsspezifische Imputationsreferenzpanel (n = 3541), was 7.645.193 imputierte Varianten ergab. Analysen, die unter einem logistischen Modell, einem linearen gemischten Modell und einem Modell mit Korrelationen durchgeführt wurden, identifizierten neun signifikante Assoziationen mit drei gynäkologischen Erkrankungen, darunter vier neue Befunde (rs79219469:C > T, LINC02183, P = 3,3 × 10 –8 und rs567534295:C > T, BRCA1 , P = 3,1 × 10 –8 mit OC, rs150806792:C > T, INS-IGF2, P = 4,9 × 10 –8 und rs140991990:A > G, SOX9, P = 3,3 × 10 –8 mit UCC). Eine Zufallseffekt-Metaanalyse der fünf GWASs, die die überlappenden Probanden korrigierten, legte einen neuen gemeinsamen Risikoort nahe (rs937380553:A > G, LOC730100, P = 2,0 × 10 –8 ). Die umgekehrte Regressionsanalyse identifizierte drei zusätzliche neue Assoziationen (rs73494486:C > T, GABBR2, P = 4,8 × 10 –8 , rs145152209:A > G, SH3GL3/BNC1, P = 3,3 × 10 –8 und rs147427629:G > A, LOC107985484, P = 3,8 × 10 –8 ). Die geschätzte Heritabilität reichte von 0,026 für OC bis 0,220 für Endometriose. Genetische Korrelationen waren relativ stark zwischen OC und UEC, Endometriose und OC und Uterusmyom und OC (rg > 0,79) verglichen mit relativ schwachen Korrelationen zwischen UCC und den anderen vier (rg = -0.08

0,25). Wir haben erfolgreich genetische Assoziationen mit gynäkologischen Erkrankungen in der japanischen Bevölkerung identifiziert. Gemeinsame genetische Effekte bei mehreren verwandten Krankheiten können zum Verständnis der Pathophysiologie beitragen.

Interessenkonflikt-Erklärung

Die Autoren geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.

Figuren

Manhattan-Plots der fünf…

Manhattan-Plots der fünf GWAS gynäkologischer Erkrankungen. Manhattan-Grundstücke der…

Manhattan-Plots der Metaanalyse von…

Manhattan-Plots der Metaanalyse der fünf GWAS gynäkologischer Erkrankungen. Manhattan-Grundstücke…

Merkmalsübergreifende Bewertung der genetischen Korrelation…

Cross-Trait-Bewertung der genetischen Korrelation zwischen fünf gynäkologischen Erkrankungen. Genetische Korrelationen zwischen fünf…


Planungscurriculum

Verbindungen nach Common Core State Standards

ELA/Lesekompetenz

  • RST.11-12.1 - Zitieren Sie spezifische Textbeweise, um die Analyse wissenschaftlicher und technischer Texte zu unterstützen, und achten Sie dabei auf wichtige Unterscheidungen des Autors und auf Lücken oder Widersprüche in der Darstellung. (HS-LS3-1), (HS-LS3-2)
  • RST.11-12.9 - Synthese von Informationen aus einer Reihe von Quellen (z. B. Texte, Experimente, Simulationen) zu einem kohärenten Verständnis eines Prozesses, Phänomens oder Konzepts, wobei widersprüchliche Informationen nach Möglichkeit aufgelöst werden. (HS-LS3-1)
  • WHST.9-12,1 - Schreiben Sie Argumente, die sich auf disziplinspezifische Inhalte konzentrieren. (HS-LS3-2)

Mathematik

Modellkurszuordnung

Erstbesucher


Danksagung

Wir danken S. Rogers, L. Harmon, R. Barrett, K. Marchinko, J. Weir, M. Whitlock und der SOWD-Gruppe für hilfreiche Diskussionen zur Datenanalyse und -organisation. Wir danken auch J. Kelly, M. Noor und einem anonymen Gutachter für wertvolle Kommentare zum Manuskript. Diese Arbeit wurde teilweise durch ein Center of Excellence in Genomic Science Grant der National Institutes of Health (1P50HG02568 DMK), des Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC) (DS) und der Canada Foundation for Innovation (DS .) unterstützt ). AA wurde durch ein NSERC-Postgraduiertenstipendium, TV durch ein Marie Curie Outgoing International Fellowship, BS durch ein Prädoktorandenstipendium der National Science Foundation und CM durch ein Postdoktorandenstipendium von Jane Coffin Childs unterstützt. DS ist ein kanadischer Forschungslehrstuhl und DMK ist ein Prüfarzt des Howard Hughes Medical Institute.

Abbildung S1. Linkage-Map, die beim QTL-Mapping verwendet wird. Die Anzahl der Kopplungsgruppen (LG) entspricht der bekannten haploiden Chromosomenzahl beim Stichling (21).

Abbildung S2. Auswertung des Beavis-Effekts mit dem Bootstrap. Jeder Punkt zeigt die „wahre“ und neu geschätzte Effektgröße eines einzelnen zufällig auf der Verknüpfungskarte platzierten QTL an. Die gestrichelte Linie ist Ja &gleicht x. Die durchgezogene Linie ist die Regression der neu geschätzten Effekte auf die wahren Effekte (Ja &entspricht 0,026 &plus 0,92x, mit SE für Achsenabschnitt und Steigung 0,004 bzw. 0,019). Die leichte Überschätzung der Effektstärken des detektierten QTL mit kleinem Effekt stellt einen Beavis-Effekt dar.

Abbildung S3. Geschätzte Wahrscheinlichkeit des Nachweises von QTL mit Effektstärke. Symbole zeigen an, ob nachträglich ein QTL mit spezifizierter Effektstärke nachgewiesen wurde (1) oder nicht (0). Die Erkennungsbewertung wird gejittert, um die Überlappung von Punkten zu reduzieren. Die Kurve ist die am besten geeignete logistische Regression. n &entspricht 500.

Tabelle S1. QTL aus MQM-Mapping aller 54 Landmarkenkoordinaten. Mit einem (-) gekennzeichnete Effekte beziehen sich auf Koordinaten, die mit dem Beckengürtel verbunden sind, der in der Paxton-Benthik fehlt.

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Molekulare Evolutions- und Populationsgenomanalyse des Neunstachligen Stichlings unter Verwendung eines modifizierten Restriktionsstellen-assoziierten DNA-Tag-Ansatzes

In den letzten Jahren hat die Explosion erschwinglicher Sequenzierungstechnologien der nächsten Generation eine beispiellose Gelegenheit geboten, genomweite Studien der adaptiven Evolution in Organismen durchzuführen, denen zuvor umfangreiche genomische Ressourcen fehlten. Hier charakterisieren wir genomweite Variabilitäts- und Differenzierungsmuster mit gepoolter DNA aus acht Populationen des Neunstachligen Stichlings (Pungitius pungitius L.) aus Meeres-, See- und Teichumgebungen. Wir haben ein neuartiges Protokoll zur Reduktion der Genomkomplexität entwickelt, das als Paired-End-Doppel-Restriktionsstellen-assoziierte DNA (PE dRAD) definiert ist, um die Leseabdeckung an sequenzierten Stellen zu maximieren. Dadurch konnten wir über 114 000 kurze Konsensussequenzen und 15 000 SNPs im gesamten Genom identifizieren. Insgesamt 6834 SNPs, die einer einzelnen Position auf dem verwandten Dreistachligen Stichling-Genom zugeordnet sind, ermöglichen den Nachweis von genomischen Regionen, die von einer divergenten und ausgleichenden Selektion betroffen sind, sowohl zwischen Arten als auch zwischen Süßwasser- und Meerespopulationen des Neunstachligen Stichlings. Eine genetische Ontologie-Analyse ergab 15 genomische Regionen mit erhöhter Diversität, angereichert mit Genen, die an Funktionen wie Immunität, chemischer Reizantwort, Fettstoffwechsel und Signalwegen beteiligt sind. Vergleiche von Meeres- und Süßwasserpopulationen identifizierten neun Regionen mit erhöhter Differenzierung in Bezug auf Nierenentwicklung, Immunität und MAP-Kinase-Wege. Darüber hinaus ergab unsere Analyse, dass ein großer Teil der identifizierten SNPs, die auf LG XII kartiert wurden, wahrscheinlich alternative Allele von divergenten X- und Y-Chromosomen repräsentieren und nicht echte autosomale Marker nach der Mendelschen Segregation. Unsere Arbeit zeigt, wie eine populationsweite Sequenzierung und Kombination von inter- und intraspezifischer RAD-Analyse genomweite Differenzierungs- und Anpassungsmuster in einer Nicht-Modellart aufdecken kann.


Einführung

Die genetische Struktur heutiger Populationen ist das Ergebnis sowohl historischer als auch aktueller ökologischer und evolutionärer Prozesse. Lebensräume sind über evolutionäre Zeitskalen oft nicht stabil, und wenn sich die Umgebungen ändern, passen sich Organismen an, sterben ab oder zerstreuen sich. Während der letzten Eiszeit waren viele Süßwasserlebensräume in Nordamerika und Eurasien aufgrund einer ausgedehnten Eisdecke nicht zugänglich (das letzte glaziale Maximum war

vor 18.000 Jahren (Clark et al. 2009)). Als sich das Eis zurückzog, wurden neue Süßwasserlebensräume zugänglich und wurden von Fischen und anderen Süßwasserorganismen besiedelt, die sich aus Gletscherrefugien ausbreiteten, entweder durch Migrationskorridore (Flüsse und Seen) oder durch Küstenausbreitung (Lindsey und McPhail 1986, 1986). Eine solche Küstenzerstreuung ist in einigen Gebieten auch ein zeitgemäßer Prozess (Milner und York 2001 Milner et al. 2008 ). Die Verbreitung durch Meerwasser ist besonders bei anadromen und euryhalinen Fischen wie Salmoniden (Oncorhynchus, Salmo, und Salvelinus spp.) (Hendry et al. 2004 ) und der Dreistachelige Stichling, Gasterosteus aculeatus.

Der Dreistachelige Stichling (im Folgenden Stichling) ist durch Küstenverbreitung in viele junge, postglaziale Lebensräume eingedrungen (Bell und Foster 1994, Klepacker 1995 Von Hippel und Weigner 2004) und wird heute in einer Vielzahl von Meeres-, Brack- und Süßwasserumgebungen gefunden (Wotton 1976 Bell und Foster 1994). Nach der Süßwasserinvasion haben sie sich in vielen phänotypischen Merkmalen im Vergleich zum angestammten marinen Ökotyp (Bell 1977 Klepacker 1993 McKinnon und Rundle 2002 ) unterschieden, was sie zu einer Modellart in der Evolutionsbiologie macht. Ein phänotypisches Merkmal, das sich häufig zwischen Meer- und Süßwasserstichlingen unterscheidet, ist, dass die Körpergröße mariner Stichlinge tendenziell größer ist als die im Süßwasser (McPhail 1994), möglicherweise aufgrund einer Kombination von Umwelt- und genetischen Faktoren (Jones et al. 2012). Die Körpergröße scheint ein wichtiges Merkmal für die Partnerwahl des Stichlings zu sein (McKinnon et al. 2004, Conte und Schlüter 2012), das möglicherweise als präzygotische Barriere für den Genfluss zwischen Meer- und Süßwasserfischen fungiert. Ein weiteres gut beschriebenes divergentes Merkmal bei Stichlingen ist die Anzahl und Lage der Seitenplatten, die innerhalb und zwischen Populationen variieren (Hagen 1967 Narver 1969 Hagen und Gilbertson 1972 Hagen und Moodie 1982 Klepacker 1996). Aufgrund der Lage der Platten kann ein Stichling in eine von drei allgemein anerkannten Formen eingeteilt werden: Voll-, Teil- und Niedrigplattmorphe (Wootton 1976). Die verschiedenen lateralen Plattenmorphs werden typischerweise in unterschiedlichen Salzgehaltsumgebungen gefunden, wobei die vollständigen, partiellen und niedrigplattierten Morphs mit hohem, mittlerem bzw. niedrigem Salzgehalt verbunden sind (Heuts 1947 Münzing 1963 Wootton 1976 ). Jüngste Erkenntnisse deuten darauf hin, dass der wiederholte Verlust von Seitenplatten bei verschiedenen Süßwasserpopulationen als Folge einer parallelen Richtungsselektion an einem Hauptort, dem Ektodysplasin (Eda) Gen (Colosimo et al. 2005 ), da Allelvarianten dieses Gens stark mit den lateralen Plattenmorphen verknüpft sind (Colosimo et al. 2005 Le Rouzic et al. 2011 Jones et al. 2012 ).

In dieser Studie untersuchten wir den Genfluss zwischen Stichling-Populationen, die ein südwestliches Alaska-Lagunen-Fluss-System bewohnen (Abb. 1). Die Bewegung zwischen Umgebungen mit unterschiedlichem Salzgehalt ist physiologisch kostspielig, und Salzgradienten können daher den Genfluss bei Fischen begrenzen (Moyle und Cech 1996). Frühere Studien aus diesem System zeigten, dass Stichlinge aus der Brackwasserlagune für die vollständig plattierte Morphe monomorph waren, während die Süßwasserstandorte alle drei seitlichen Plattenmorphen aufwiesen. Weiterhin unterschied sich der vollständig plattierte Stichling in der Meereslagune von den Süßwasserfischen durch mehr seitliche Platten und einen stärker entwickelten Kiel (Narver 1969). Es wurde auch berichtet, dass die Fische in den gegenüberliegenden Umgebungen unterschiedliche Lebensgeschichten haben, die Lagunenpopulation reifte im Alter von einem Jahr und wuchs darin auf Zostera (Aalgras-)Gürtel im Brackwasser und in den unteren Teilen des Süßwasserhabitats, während die Süßwasserfische im Alter von zwei Jahren in Süßwasserhabitaten brüteten (Narver 1969). Offenbar sterben alle diese Fische nach der Zucht, da für keine der beiden Populationen ältere Altersklassen verzeichnet wurden (Narver 1969). Es wurden intensive stromaufwärts gerichtete Frühjahrswanderungen zwischen Seen beobachtet (Narver 1969 Harvey et al. 1997), was darauf hindeutet, dass es keine physischen Barrieren für die Wanderung und damit ein Potenzial für den Genfluss zwischen den verschiedenen Umgebungen gibt. In diesem System könnten sich die Unterschiede in Morphologie und Lebensgeschichte aufgrund eines reduzierten Genflusses in Kombination mit unterschiedlichen Anpassungen an die ökologischen Umgebungen entwickelt haben, da die natürliche Selektion phänotypische und genetische Unterschiede zwischen Populationen erzeugen kann (Schluter 2000, 2009 Nosil 2012). Alternativ könnte es eine große, vielfältige Population mit einigen Individuen geben, die zwischen Habitaten wandern, und Variationen des Wachstumspotenzials (wahrscheinlich höher in Meeres- als in Süßwasserumgebungen) und selektive Prädation auf niedrigen Plattenmorphen in Meeresgewässern, die die beobachteten Unterschiede in der Körpergröße und Form.

Die Hauptziele dieser Studie waren (1) die Untersuchung der genetischen Populationsstruktur und -integrität innerhalb des Studiensystems (dh zu bestimmen, wie viele verschiedene Populationen vorhanden sind und potenzielle Hybriden zu identifizieren) und (2) zu bestimmen, wie sich Größe und Form zwischen Fischen und Fischen unterscheiden Brack- und Süßwasserhabitate. Wir haben 14 neutrale Mikrosatellitenmarker gescreent und auf genetische Verwandtschaft in Fischen getestet, die an vier verschiedenen Standorten beprobt wurden – einer Brackwasserlagune, einem Fluss und zwei Seen im Chignik-System in Alaska (Abb. 1). Anschließend testeten wir anhand von 30 digitalisierten Landmarken auf phänotypische Unterschiede in der Körperform zwischen den erkannten Gruppen. Unsere Analysen zeigten sowohl Migranten als auch Hybriden zwischen zwei wohldefinierten genetischen Populationen, und es war daher besonders interessant, auf morphologische Unterschiede zwischen diesen Individuen und den ansässigen, nicht hybriden Individuen aus den Süßwasser- und Lagunenhabitaten zu testen.


Danksagung

Wir danken C. Harrison, T. Rodbumrung und T. Ingram für ihre Unterstützung bei der Feldarbeit. J. Day half bei der Parasitendatensammlung. R. Grunberg gab wertvolles Feedback zum Manuskript. Die Forschung wurde von der David and Lucille Packard Foundation, einem Early Career Scientist Award des Howard Hughes Medical Institute, der National Science Foundation (NSF DEB-1144773) und den National Institutes of Health (1R01AI123659-01A1) an das DIB sowie einem NSF-Absolventen unterstützt Forschungsstipendium für EJR. Daniel I. Bolnick und Emlyn J. Resetarits sind gleichberechtigte Erstautoren.

Dateiname Beschreibung
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Diskussion

Zu den wichtigsten Ergebnissen dieser Studie gehört die Identifizierung mehrerer QTL mit relativ großem Effekt für phänotypische Merkmale von ökologischer, evolutionärer und systematischer Bedeutung. Daher können die Ergebnisse unser Verständnis der Genetik und Evolution von Merkmalen von großer adaptiver und systematischer Bedeutung verbessern. Durch die Identifizierung von drei neuen QTL (befindet sich auf LG8, LG20 bzw. LG21), die mit Variationen in der lateralen Plattenzahl verbunden sind, die sich von denen unterscheiden, die in früheren Studien dieser 58 und verwandter Spezies entdeckt wurden 23,24 , legen die Ergebnisse eine heterogene genomische Basis für ein Merkmal von großer evolutionärer und systematischer Bedeutung. Die laterale Plattennummer ist ein wichtiges diagnostisches Merkmal in der Taxonomie und Systematik der Gattung Pungitius 59,60 , und daher sind unsere Ergebnisse relevant, um den Nutzen dieses Merkmals für die systematische Inferenz zu bestimmen. Abgesehen von diesen Erkenntnissen und Überlegungen dienen die Ergebnisse der Veranschaulichung der Möglichkeiten und Herausforderungen, die mit dem QTL-Mapping mit einer großen Anzahl von Markern, wie sie von RAD-seq generiert werden, verbunden sind. In den folgenden Abschnitten werden wir jeden der oben genannten Punkte im Lichte unserer Ergebnisse und damit zusammenhängender Fragen diskutieren.

Eine frühere Studie zur morphometrischen Divergenz zwischen Teich- und marinen Neunstachligen Stichlingen – einschließlich der beiden in dieser Studie verwendeten Populationen – hat gezeigt, dass diese Divergenz eine genetische Grundlage hat 31 . Unter anderem haben marine Neunstachlige Stichlinge schmalere und längere Schwanzstiele als die Teichfische. Der Schwanzstiel ist mit der Manövrier- und Fortbewegungsleistung bei Fischen verbunden 61,62,63 . Der längliche Stiel erhöht die zum Antrieb der Schwanzflosse erforderlichen Amplituden und ermöglicht die Kontrolle über den Angriffswinkel der Schwanzflosse 64, 65 und ist wahrscheinlich adaptiv für Fische, die sich in offenen Gewässern und unter hohem Prädationsrisiko bewegen. Auch der Schwanzstiel ist stark aktiv, wenn ein Fisch seine Bewegungsrichtung ändert 65 . Hier identifizierten wir einen signifikanten QTL auf LG15 für die Variation der Stiellänge zwischen Meeres- und Teichpopulationen, was darauf hinweist, dass das Allel der Meerespopulation zur Verlängerung des Schwanzstiels beiträgt. Die Ergebnisse legen nahe, dass der nachgewiesene QTL einen Ausgangspunkt für die Entschlüsselung der genetischen Grundlagen und molekularen Mechanismen der adaptiven Divergenz der Schwanzstiellänge bei Stichlingen bieten könnte. Angesichts der Tatsache, dass die Stärke der durch Räuber vermittelten Selektion auf die Länge des Schwanzstiels in Mesokosmenumgebungen bei Stichlingen leicht quantifiziert werden kann 66 , könnte die Entdeckung eines relativ großen Effekts von QTL auf die Länge des Schwanzstiels auch eine Gelegenheit bieten, die Dynamik der genetischen Variation des QTL unter gerichteten . zu untersuchen Auswahl.

Variation in the number of lateral armor plates in stickleback fishes has received considerable attention for at least two reasons. First, being a conspicuous, variable and easily studied trait, variation in plate numbers has been used as a diagnostic trait in stickleback systematics 59,60 . Second, at least in the three-spined stickleback, the adaptive value of variation in lateral plate numbers is fairly well understood 67 , and several studies have demonstrated the adaptive nature of temporal 68,69 and spatial 24,70,71,72 variation in plate numbers. While the genetic basis of lateral plate number variation in the three-spined stickleback is controlled by a major QTL in the locus close to the Eda-gene, together with several minor QTL 24,57 , different large effect QTL have been identified to control variation in lateral plate numbers in North American nine-spined sticklebacks 58 . In this study, we detected two large QTL (located on LG20 and LG21) for lateral plate numbers, which were different from those discovered in North American nine-spined sticklebacks (Table 2). None of the genes located near these two QTL are involved in the Eda-pathway (cytokine-cytokine receptor interaction pathway) according to current gene annotation information, suggesting that the genetic mechanisms controlling for lateral plate variation may be even more variable than previously anticipated. To this end, our findings give support to the view that similar morphological changes might be commonly achievable through different QTL and/or genetic pathways 73,74 , albeit more interpopulation crosses and families would be needed to verify such a conclusion.

If the genetic basis of variation in armor traits in sticklebacks frequently differs from one population and species to another, and is subject to recurrent losses and gains over short evolutionary time scales 69 , lateral plate phenotypes may carry little information about systematic relationships among different taxa. Hence, the application of this trait in Pungitius systematics (see: ref. 60 for a review) may not be warranted. We also note the QTL on LG8 that influences variation in lateral plate numbers on the left side of the body was near to the QTL region influencing body shape (Figs 3 and 5). Earlier quantitative genetic 30 and QTL-mapping studies 13,27 have observed genetic links between shape and armor traits. Such results might help to explain why body shape differentiation in sticklebacks is often accompanied by plate number differentiation during evolutionary adaptation to freshwater environments.

In this study, we identified ten significant QTL contributing to divergence in body shape, and an additional 12 QTL contributing to variation in anatomical morphological traits and lateral plate number. All of the detected QTL had fairly large PVE values (average PVE = 8.48%) and some can be considered as large effect QTL (PVE > 10%) according to conventional standards 75,76,77 . A notable feature of our results is that for most traits–with the exception of PC3 and lateral plate numbers–only one single QTL was detected for each trait. While such results could be interpreted to suggest that single genes with large effects, rather than many genes with small effects, contribute to the observed phenotypic variability, such a conclusion may not be warranted from our data. Namely, the possibility that many genes with small effects contribute to the shape variation cannot be dismissed, as QTL studies are biased towards detecting QTL with large effects 78,79 . For instance, although we used a large number of markers, the modest size of our experiment in terms of number of F2-progeny (from a single family) may not have allowed the detection of many small effect QTL 80,81 . Furthermore, our decision to use stringent genome-wide significance as a criterion for calling QTL lead to the exclusion of many (n = 95) QTL which reached significance only at a chromosome-wide level. We believe that their exclusion from further considerations was justified given the statistical, and thereby also biological, uncertainty associated with them. It should also be pointed out that variation in shape is a cumulative effect of variation in multiple principal components, and hence of multiple QTL, even if variation along each individual principal component axis would be coded by a single or few QTL. Considering all these points, our results are not at odds with the view that complex morphological traits, such as shape, are likely to often have a polygenic basis 82,83,84 .

Previous studies have shown that different aspects of shape and morphology, such as lateral plate numbers, have evolved in similar directions in different freshwater populations of sticklebacks 11,13,31,58,85 . Such parallel evolution of trait complexes would not be likely if there were strong antagonistic genetic correlations among traits selected to change in a parallel fashion. However, quantitative genetic studies of sticklebacks suggest positive genetic correlations among, for instance, lateral plate numbers and several shape traits 30 . The ultimate source of these genetic correlations is pleiotropy and physical linkage among loci influencing variation in different traits. In this study, we found that one QTL region on LG7 (6.79–6.98 cM) affected two (by definition independent) principal component scores (PC6 and PC11 Table 1). This observation suggests that the same genes or genetic regions can control different components of shape variation, a characteristic that might facilitate rapid population divergence in shape. Likewise, a short genomic region on LG20 (46.61–53.97 cM) was associated with variance in both lateral plate numbers and snout length, indicating that the same genetic factor(s) may govern (part of) the variability in these two traits. However, whether a single pleiotropic gene or multiple linked genes control variation in both traits cannot be assessed from our data. The same applies to the interpretation of QTL for each individual PC-axis: since the shape variation captured by each PC-axis captures variance in multiple landmark coordinate positions, a QTL for a given PC-axis can be inferred to have pleiotropic effects on multiple landmark positions.

For all of the 22 QTL we detected, the precision of the QTL locations were very accurate, as judged from the narrow confidence intervals around the QTL positions. This high precision is also apparent if we compare the average width of the confidence region in this study with those of the earlier QTL studies of sticklebacks (Supplementary Fig. 4). The high precision of the QTL regions in this study is likely due to the higher density of markers than any of the earlier studies, as well as the fine-mapping approach, which narrowed the confidence intervals for the QTL positions (compare CIs in Table 1 and Supplementary Table 4). Interestingly, the high precision of QTL locations allowed us to discover that most (21/22) of the QTL were located in non-genic regions. We can identify three possible explanations for this. First, it could be that the RAD-seq method is biased towards finding polymorphic SNPs adjacent to genes rather than within. For instance, if there are more restriction sites outside than within genic regions, this would lead to a bias in detecting more non-genic than genic QTL. However, comparing the distribution of restrictions sites in the three-spined stickleback genome does not suggest such a bias: the number of PstI restriction sites on a given chromosome was significantly correlated with chromosome length (RS > 0.98, P < 1.71 × 10 −16 ), and about 63% of the restriction sites were located in the genic regions. Second, genic regions of a genome are known to evolve under more stringent constraints than non-genic ones 86,87,88,89,90 , and therefore, the likelihood of detecting polymorphic SNPs outside of genes may be increased. A third and mutually nonexclusive possibility is that the variation associated with the detected QTL is not controlled by a sequence polymorphism within the genes, but in the regulatory regions outside of the genes. Our data do not allow us to disentangle these alternatives. However, given the increasing evidence for the importance of non-genic regulatory elements in controlling phenotypic variation 91,92,93 , it is possible that the majority of the detected QTL represent regulatory polymorphisms.

Most of the genes identified in each QTL region were classified into broad GO categories and pathways. Unfortunately, the exact function of most of these genes is poorly known. For instance, the QTL for PC6 and PC7 were mapped within the Ccdc90b gene, whose function is still uncharacterized. However, Meis homeobox 2a (Meis2a) and limb bud and heart homolog (Lbh) genes in the QTL region for PC1 are known to be primarily involved in the formation of the viscerocranium and craniofacial morphogenesis in zebrafish 94 and cichlid fish 95 , respectively. Similarly, Fgf receptor-like 1a (Fgfrl1a) gene in the QTL region for PC14 was found to be necessary for cartilage formation in zebrafish 96 . Das Gen Fxr1 in the QTL region for PC3 is an RNA binding protein that plays a critical role in eye development and cranial cartilage derived from cranial neural crest cells 97 . Somit, Meis2a, Lbh, Fgfrl1a, und Fxr1 might be involved in adaptive evolution of stickleback by contributing to the regulation of cranial shape. In addition, since bone morphogenetic protein 4 (Bmp4) in the QTL region for PC1 has been reported to play an important role in the formation of the dorsal-ventral pattern in zebrafish 98,99 , this gene might be responsible for shape variation in the nine-spined stickleback. Another gene, identified in the QTL region for lateral plate number variation, codes for tRNA methyltransferase 1 like (Trmt1l) protein and has a wide set of functions including metal ion and RNA binding. Die Trmt1l gene has been reported as a significant regulator in motor coordination and exploratory behavior in murine studies 100 . However, although associations between lateral plate number and behavioural variation in sticklebacks are known, it is not immediately obvious how and why variation in Trmt1l gene is associated with plate number variability in our cross. In addition, we found that the QTL associated with caudal peduncle length was located close to thioredoxin-related transmembrane protein 1 (Tmx1) gene. Unfortunately, little is known about the precise function of these two genes: Tmx1 gene is a member disulphide isomerase gene family regulating highly conserved enzyme-mediated disulphide bond formation affecting over one-third of all eukaryotic proteins 101 .

Most of the earlier QTL-mapping studies of sticklebacks have utilized low-density microsatellite marker-based linkage maps 13,17,23,27,28,58,71,102,103,104,105,106,107 . Here, we used a high-density SNP-based linkage map generated by RAD-seq technology, which allows genotyping a very large number of SNP markers for many individuals in a single step 40,47,48 . The RAD-seq approach has been utilized to construct linkage maps for QTL-mapping purposes in several other species 38,50,51,52,108,109 , including various teleost fishes 14,110,111,112,113,114,115,116 . However, most of these earlier studies have used a modest number of markers (range = 436–8,790 median = 2,011) compared to the linkage map used in our study. Using a high number of markers poses challenges for both linkage map construction and QTL mapping. As for the linkage map construction, many of the available software are not fully automated and require considerable user involvement in map construction (but see: e.g. ref. 56). As for QTL mapping, we used a two-stage approach (cf. coarse + fine mapping) to overcome the computational challenges associated with large marker numbers. Although this approach is not expected to improve neither the QTL detection power nor the proportion of explained phenotypic variance 54 , it allowed us to obtain narrow confidence intervals and hence increase the precision of QTL locations. This strategy in combination with the multiple QTL mapping approach allowed us to further filter out likely false QTL peaks detected by simple (univariate) interval mapping. In fact, the relatively low number of significant QTL reported in this study likely owes to the facts that (1) we reported only the QTL significant at the genome-wide level, and that (2) some of the QTL detected with interval mapping disappeared in multiple QTL mapping. However, given this stringent approach for QTL detection, we feel fairly confident that the QTL we reported are not only real, but also very precise.

We used Procrustes shape coordinates to map shape variability in our data. While these variables derived with geometric morphometric methods have many virtues 117 , they may be sensitive to distortions if alignment of individual subjects in the original photographs is not perfect. In fact, such distortions, known as “bending”, are common 13,29,30,31 and apparent also in our data in both PC2 and PC3. Yet, once used for mapping, several QTL were detected for both of these PCs. Since it is unlikely that such QTL would have been detected if the actual variation in landmark locations had been obfuscated by bending effects, we believe that the landmark coordinates we used were still biologically informative. However, even if the validity of mapping results for variation in PC2 and PC3 coordinates were questioned, bending is unlikely to have influenced variation in all (ten) anatomical morphometric traits that were also used in this study.

In conclusion, we mapped several large-effect QTL, with a fairly high-level of accuracy, to different linkage groups in the nine-spined stickleback genome using a large panel of SNP-markers. These QTL influence variation in morphological traits of ecological and evolutionary significance, and the documented effects of allelic substitution in the QTL loci we detected align with the expectations based on the divergence in trait means among pond and marine populations in the wild. Hence, the results have taken us one step farther towards identifying genomic regions underlying differentiation among nine-spined stickleback populations living in contrasting environments. Comparisons to previous QTL studies conducted in this and related stickleback species show that the large-effect QTL detected in this study do not correspond to those detected in previous studies. This suggests that adaption to similar selection pressures may have been acquired using different genetic mechanisms.


5. Schlussfolgerungen

The population genomics approach we used to examine parallel morphological adaptation of stream–lake stickleback allowed us to establish the independent origin of stream and giant lake stickleback, in three geographically proximate watersheds. The majority of genomic outlier regions identified through genome scans were watershed-specific. However, several were shared between watersheds, and interestingly, several of the stream–lake outliers match those previously identified in marine𠄿reshwater and benthic–limnetic comparisons. Further characterization of the shared regions we have identified will clarify whether the same genetic variants are found in all systems, or if the same loci have been altered in different ways. Our results are a first step to delve further into the search for genomic regions involved in morphological differentiation and reproductive isolation between stream and lake sticklebacks in this model system of ecological speciation. The large amount of standing genetic variation present in stickleback may distinguish this species from others that have undergone adaptive radiations, especially those originating from a small number of founders. However, the patterns of genetic changes observed in stickleback are likely to be mirrored in many other species undergoing rapid adaptation to new environments [43]. The divergences we have observed also emphasize the importance of ecological boundaries to differentiation in a broader context, especially since sharp gradients are probably just as widespread in terrestrial ecosystems.


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