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Using fossil records and simulations to develop spatially explicit demographic null models to detect selection from genomic data in forest trees

English title Using fossil records and simulations to develop spatially explicit demographic null models to detect selection from genomic data in forest trees
Applicant Csilléry Katalin
Number 190288
Funding scheme Spark
Research institution Eidgenössische Forschungsanstalt WSL für Wald, Schnee und Landschaft
Institution of higher education Swiss Federal Institute for Forest, Snow and Landscape Research - WSL
Main discipline Ecology
Start/End 01.02.2020 - 30.06.2021
Approved amount 116'656.00
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All Disciplines (5)

Discipline
Ecology
Paleontology (biol.)
Botany
Agricultural and Forestry Sciences
Genetics

Keywords (7)

spatial statistics; population genetics; selection; paleoecology; coalescent simulations; population genomics; palynology

Lay Summary (French)

Lead
Titre du projet de rechercheUtilisation des données fossiles pour élaborer des modèles démographiques spatialement explicites afin de détecter la sélection à partir de données génomiques d’arbres forestiersLa détection de la signature génomique de la sélection a été un objectif perpétuel de la biologie évolutive. La difficulté majeure de cette tâche est que la démographie et la sélection peuvent laisser des signaux génomiques confondants. Les données fossiles (pollen et macro-fossile) ont longtemps été utilisés pour corroborer l’analyse génétique des populations, mais les différences inhérentes entre les données fossiles et génétiques ont jusqu’à présent entravé une analyse conjointe.
Lay summary

Contenu et objectifs du travail de recherche

L’objectif de cette recherche est de développer un cadre méthodologique interdisciplinaire pour détecter les gènes sous sélection chez trois essences forestières européennes, le sapin pectiné (Abies alba Mill.), l'hêtre commun (Fagus sylvatica L.), et le if commun (Taxus baccata L.). Un modèle bidimensionnel spatial en prennant compte des fluctuations de la taille de la population basée sur les données fossiles sera utilisé pour générer des attentes neutres. Les gènes sous sélection seront détectés par une différenciation inhabituelle entre deux populations dans l’espace dans les données réelles génomiques publiés. Cette approche pourrait fournir un cas exemplaire d’utilisation d’une hypothèse nulle biologiquement pretinente lors de la détection des gènes sous sélection, et pourrait motiver des recherches similaires sur d’autres espèces.

Contexte scientifique et social du projet de recherche

Ce travail générera des informations essentielles pour une analyse puissant de l’adaptation des arbres forestières aux climat. Les résultats permettront de conseiller les scientifique and forestières afin de protéger nos forets contre les risques de changement climatique.

Mots-clés

adaptation, arbres forestières, démographie, évolution, fossile, modèle statistique spatial, pollen, sélection naturel, simulation

Direct link to Lay Summary Last update: 18.12.2019

Responsible applicant and co-applicants

Employees

Publications

Publication
Fine-scale spatial genetic structure across the species range reflects recent colonization of high elevation habitats in silver fir (Abies alba Mill.)
Major Enikő I, Höhn Mária, Avanzi Camilla, Fady Bruno, Heer Katrin, Opgenoorth Lars, Piotti Andrea, Popescu Flavio, Postolache Dragos, Vendramin Giovanni G, Csilléry Katalin, Fine-scale spatial genetic structure across the species range reflects recent colonization of high elevation habitats in silver fir (Abies alba Mill.), in Molecular Ecology.

Datasets

Data from: Fine-scale spatial genetic structure across the species range reflects recent colonization of high elevation habitats in silver fir (Abies alba Mill.)

Author Csilléry, Katalin
Publication date 06.08.2021
Persistent Identifier (PID) https://doi.org/10.5061/dryad.7d7wm37vm
Repository Dryad


Data from: Fine-scale spatial genetic structure across the species range reflects recent colonization of high elevation habitats in silver fir (Abies alba Mill.)

Author Csilléry, Katalin
Publication date 06.08.2021
Persistent Identifier (PID) 10.5281/zenodo.5080519
Repository Zenodo


Collaboration

Group / person Country
Types of collaboration
Institute of Plant Sciences, University of Bern Switzerland (Europe)
- in-depth/constructive exchanges on approaches, methods or results
Barbora Trubenová, ETH Zurich Switzerland (Europe)
- in-depth/constructive exchanges on approaches, methods or results
- Publication

Use-inspired outputs

Software

Name Year
gridCoal 2021


Abstract

This research will to develop an interdisciplinary methodological framework to detect loci under selection in three forest tree species, European beech (Fagus sylvatica L.), silver fir (Abies alba Mill.), and European yew (Taxus baccata L.). In particular, this project will attempt a first joint analysis of pollen records and genetic data. Paleoecological data will be used infer past population size fluctuations since the last glacial maximum across the species' range. Pollen records will be quantified, interpolated across space and time, and translated onto effective population size. Coalescent simulations with a two-dimensional stepping-stone model forced with the inferred population size fluctuations will be used to generate neutral expectations in terms of commonly used statistics of genetic diversity and population divergence. Published population genomic data will be used to detect loci under selection as indicated by unusual population differentiation (FST outlier approach) and unusually high spatial autocorrelation in population allele frequencies in comparison to the simulated distribution. This approach could provide an exemplary case for using a biologically meaningful null hypothesis when detecting loci under selection, and could motivate similar research on other species.
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