La vida en una playa conduce a la divergencia fenotípica a pesar del flujo de genes para un lagarto de la isla

Jun 26, 2023

Biología de las comunicaciones volumen 6, Número de artículo: 141 (2023) Citar este artículo

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La separación espacial limitada dentro de las islas pequeñas sugiere que la divergencia de la población observada puede ocurrir debido a las diferencias de hábitat sin interrupción del flujo de genes, pero la evidencia fuerte de esto es escasa. La lagartija Teira dugesii vive en una playa de guijarros que contrasta fuertemente con hábitats del interior de la isla de Madeira. Usamos un diseño de muestreo de pares emparejados para examinar la divergencia morfológica y genómica entre cuatro playas y áreas interiores adyacentes (<1 km). Las poblaciones de playa son significativamente más oscuras que las correspondientes poblaciones del interior. Los análisis morfométricos geométricos revelan una divergencia en la morfología de la cabeza: las lagartijas de playa tienen generalmente hocicos más anchos. El genotipado por secuenciación permite rechazar la hipótesis de que las poblaciones de playa forman un linaje distinto. Los análisis bayesianos brindan un fuerte apoyo a los modelos que incorporan el flujo de genes, en relación con los que no lo hacen, replicados en todos los pares de sitios coincidentes. Los lagartos de Madeira muestran divergencia morfológica entre hábitats frente al flujo de genes, lo que revela cómo la divergencia puede originarse dentro de islas pequeñas.

El flujo de genes impide la divergencia entre poblaciones al reducir las diferencias en las frecuencias alélicas y facilitar la interrupción de las asociaciones entre loci. No obstante, los estudios genómicos poblacionales detallados de algunos organismos modelo, incluidos los espinosos1, los caracoles bígaro2 y los insectos palo3, han demostrado cómo la divergencia y la especiación pueden ocurrir en presencia de un flujo de genes. Un escenario es la existencia de una fuerte selección divergente en diferentes entornos. En principio, la divergencia podría acumularse alrededor de los loci bajo selección, mientras que los loci neutrales serán homogeneizados por el flujo de genes4. Existe evidencia empírica de que el flujo de genes neutros continúa después de la colonización de un entorno nuevo5. Sin embargo, también es posible que el flujo de genes se reduzca en todos los loci mediado, por ejemplo, por la selección contra la migración cuando esto conduce a una menor aptitud en el nuevo entorno6,7,8. El número de ejemplos claros es relativamente pequeño y se necesita la identificación de nuevos organismos modelo para obtener una mayor comprensión de la genómica poblacional de la divergencia entre entornos.

Las pequeñas islas oceánicas han proporcionado excelentes modelos para estudios de divergencia y especiación, siendo las lagartijas uno de los vertebrados más estudiados. Muchas especies insulares ocupan una mayor variedad de ambientes que sus contrapartes continentales y esto puede brindar oportunidades para examinar la divergencia y el flujo de genes entre hábitats. Hasta la fecha, parece haber pocos ejemplos que demuestren la divergencia adaptativa dentro de la isla con un flujo de genes en curso. En cambio, muchos estudios han demostrado que las interrupciones históricas o actuales del flujo de genes han contribuido a la divergencia y especiación de la población9,10,11,12, con eventos volcánicos como avalanchas de escombros y grandes flujos de lava a menudo implicados11,13,14.

Una mejor comprensión de cómo se origina la divergencia dentro de la isla también puede ser importante para explicar cómo se desarrollan las comunidades insulares. Las respuestas adaptativas a diferentes microhábitats parecen explicar parcialmente la existencia de conjuntos de especies que comprenden distintos ecomorfos dentro de algunas islas15,16 aunque, como se describió anteriormente, es probable que también haya sido importante la interrupción del flujo de genes por el aislamiento espacial17. Además de estos enfoques históricos, los estudios a nivel de población de especies que muestran una divergencia incipiente dentro de una sola isla podrían proporcionar mejores conocimientos sobre si el aislamiento de la población es un requisito previo para la evolución dentro de la isla. Estos estudios se ven facilitados por métodos que pueden examinar el flujo de genes histórico y actual basado en coalescente18,19,20, y los enfoques recientes son muy adecuados para su uso con datos genómicos21. Aquí examinamos la divergencia asociada al hábitat entre las poblaciones y el grado de flujo de genes entre ellas.

El primer objetivo fue probar la divergencia morfológica y de color en una lagartija entre varios pares de hábitats adyacentes similares: los patrones paralelos de divergencia en diferentes lugares pueden corroborar la hipótesis de la selección divergente22. Se estudió la divergencia en el color dorsal ya que se ha encontrado que varía de una manera que parece mejorar la cripsis en diferentes fondos en otros pequeños vertebrados, como lagartijas y ratones23,24,25. La divergencia morfológica es menos conocida en distancias tan cortas, pero se ha detectado para esta especie26. Encontramos patrones consistentes de divergencia en ambos grupos de caracteres, replicados en las ubicaciones de muestra, lo que proporcionó una plataforma para probar nuestra hipótesis principal de que esto había ocurrido frente al flujo de genes. Probamos la divergencia genómica entre pares emparejados de hábitats adyacentes y detectamos el flujo de genes en curso en cada caso.

Los individuos de la playa (B) tenían una luminancia más baja (es decir, eran más oscuros) en promedio que los individuos del interior (I). Un MANOVA de dos vías sobre las luminancias R, G y B transformadas con log10 de los 6 caracteres de color indicó que el hábitat, la localidad y la interacción hábitat-localidad eran todos muy significativos (hábitat, Pillai's Trace = 0,450, F6,201 = 27,44, P < 0,001; localidad, traza de Pillai = 0,479, F18609 = 6,43, P < 0,001; interacción, traza de Pillai = 0,285, F18609 = 3,55, P < 0,001). El tamaño del efecto para los machos fue considerablemente mayor para el hábitat (η2 parcial = 0,45) que para la localidad (η2 parcial = 0,16) y la interacción hábitat-localidad (η2 parcial = 0,10). Para las hembras, el hábitat, la localidad y su interacción también fueron muy significativos (hábitat, traza de Pillai = 0,463, F6,105 = 15,08, P < 0,001; localidad, traza de Pillai = 0,399, F18,321 = 2,74, P < 0,001; interacción, traza de Pillai = 0,338, F18,321 = 2,26, P = 0,003). De nuevo, el tamaño del efecto fue mucho mayor para el hábitat (η2 parcial = 0,46) que para la localidad (η2 parcial = 0,13) y la interacción hábitat-localidad (η2 parcial = 0,11).

Los DFA revelaron que la mayor parte de la variación entre los ocho grupos de localidad/hábitat se expresó mediante las dos primeras funciones discriminantes (DF). De acuerdo con el hallazgo de un efecto de hábitat significativo (arriba), las parcelas DFA individuales (que representan el 84,3 % de la variación en machos y el 80,2 % en hembras) mostraron que los individuos de la playa eran claramente divergentes en los ejes DF1 de machos y hembras con puntajes en gran parte negativos en todas las localidades (Fig. 1). Los caracteres de luminancia 1-5 tenían coeficientes variables positivos para DF1 para los machos (el carácter 6 estaba cerca de cero; consulte la Tabla complementaria 2), lo que muestra que la luminancia más baja se asoció con B en relación con los individuos I (Fig. 1A-D). Las direcciones de estas diferencias B/I fueron consistentes en las cuatro localidades. Los caracteres 1, 4 y 5 mostraron coeficientes variables positivos altos para las mujeres, mientras que los caracteres restantes tuvieron coeficientes negativos más bajos, más cercanos a cero. Los puntajes DFA (Fig. 1E, F) sugirieron que las hembras también eran generalmente más oscuras en los sitios de la playa (menor luminancia).

Gráficas de puntajes de los análisis de función discriminante (DFA) de luminancia masculinos (A–D) y femeninos (E–H), con elipses de confianza del 95 %. Para los machos, DF1 y DF2 representaron 55,7 y 28,6% de la variación; los valores correspondientes para las mujeres fueron 65,8 y 15,4%, respectivamente. Si bien los DFA se llevaron a cabo en los ocho sitios, solo se enfatizan las puntuaciones de los pares de sitios de playa y tierra adentro en cada parcela separada para mayor claridad: las parcelas A y E corresponden a la localidad 1, las parcelas B y F a la localidad 2, C y E a la localidad 3, y D y H a la localidad 4. Puntos transparentes adicionales en cada parcela muestran puntajes para individuos de otros sitios. Las fotografías insertadas en la parte superior de la Fig. A, E muestran individuos representativos del interior y de la playa, que fueron similares en todas las localidades. Los tamaños de muestra se dan en la Tabla complementaria 1.

El ANOVA de dos vías sobre el tamaño de la cabeza en las hembras reveló efectos del hábitat (F1,108 = 4,30; P = 0,041; η2 parcial = 0,038), localidad (F3,108 = 3,66, P = 0,015; η2 parcial = 0,092) y localidad –interacción hábitat (F3,108 = 2.78, P = 0.044; η2 parcial = 0.072). El análisis del tamaño de la cabeza de los machos reveló una mayor variación dentro del grupo (debido a diferencias de tamaño más grandes en las muestras) y, por lo tanto, se eliminaron cinco machos pequeños atípicos antes del ANOVA de dos vías para cumplir con los supuestos de normalidad y homocedasticidad. El ANOVA reveló un efecto de hábitat cercano al nivel de significación del 5 % (F1200 = 3,70, P = 0,056; η2 parcial = 0,018), una diferencia significativa entre ubicaciones (F1200 = 3,92, P = 0,010; η2 parcial = 0,056) y un gran efecto de interacción (F1,200 = 10,09, P < 0,001; η2 parcial = 0,131). Aunque la variación fue significativa, no hubo patrones consistentes de variación en el tamaño medio entre hábitats o entre localidades. Los machos del interior de la localidad 2 (Fig. 5A complementaria) fueron los individuos más grandes, en promedio, mientras que entre las hembras, los especímenes del sitio B en la localidad 1 fueron los más pequeños (ver Fig. 5B complementaria).

Para la forma de la cabeza de los machos, el MANOVA de dos vías de las primeras 23 PC reveló que el hábitat tenía el tamaño del efecto más grande y era altamente significativo (Pillai's Trace = 0.477, F23,183 = 7.26, P < 0.001; parcial η2 = 0.477), mientras que la localidad (Traza de Pillai = 0,713, F69 555 = 2,51, P = 0,238; η2 parcial = 0,238) y la interacción (traza de Pillai = 0,547, F69 555 = 1,79, P = 0,182; η2 parcial = 0,182) no fueron significativas. Para las primeras 21 PC analizadas para las hembras, el hábitat nuevamente tuvo el tamaño del efecto más grande y fue altamente significativo (Traza de Pillai = 0.488, F21,88 = 3.99, P < 0.001; η2 parcial = 0.488), la localidad fue significativa (Traza de Pillai = 0.856 , F63,270 = 1.71, P = 0.002; η2 parcial = 0.285), pero la interacción hábitat-localidad no fue significativa (traza de Pillai = 0.693, F63,270 = 1.29, P = 0.089; η2 parcial = 0.231). (Tenga en cuenta que, en cuanto a la luminancia dorsal, se utilizó la estadística de prueba de seguimiento de Pillai porque dos PC de entrada macho y una hembra parecían desviarse de la normalidad, y también se detectó la desigualdad de las matrices de covarianza).

Los primeros dos DF del DFA (que representan el 56,9% de la varianza total) ilustraron cómo las hembras eran divergentes entre los sitios B e I en todas las localidades y la dirección de la divergencia era la misma en todos los casos, es decir, los individuos en las localidades B tenían una diferencia más amplia. hocico que yo individuos (Fig. 2). Se encontró un patrón paralelo para los machos, donde los dos primeros DF representaron el 56,5 % de la varianza total (56,5 %) y los machos tenían hocicos más anchos en los sitios B (Fig. 2). Por lo tanto, el patrón de divergencia se replica entre sexos y cuatro localidades. La única desviación leve fue para las hembras en la localidad 2 (Fig. 2F). La divergencia playa/tierra adentro aún estaba presente, pero principalmente en DF2 en lugar de DF1, aunque cabe señalar que el tamaño de la muestra de la playa femenina fue extremadamente pequeño en este caso.

Gráficos de las puntuaciones DF1 y DF2 de los análisis de función discriminante de la forma de la cabeza para las localidades 1-4 para el macho (A–D) y la hembra (E–H), con elipses de confianza del 95 %. Las parcelas A y E corresponden a la localidad 1, las parcelas B y F a la localidad 2, C y E a la localidad 3, y D y H a la localidad 4. Para los machos, DF1 y DF2 representaron 38.5 y 18.4% de la variación total y DF1 positivo las puntuaciones corresponden a hocicos más anchos, mientras que los valores correspondientes para las hembras (gráficos E–H) fueron 26,2 y 20,3 %, respectivamente, con puntuaciones negativas de DF1 correspondientes a hocicos más anchos (las cuadrículas de deformación indican cómo cambia la forma de la cabeza a lo largo de los dos ejes). Los DFA se llevaron a cabo en los ocho sitios, pero solo los puntajes de los pares coincidentes de sitios de playa y tierra adentro se resaltan en cada gráfico para mayor claridad (los puntos transparentes más pequeños muestran los puntajes restantes para individuos de otros sitios). Los tamaños de muestra se dan en la Tabla complementaria 1.

Como era de esperar, los sitios B e I diferían tanto en términos de puntajes RGB del sustrato (es decir, menor luminancia en sitios de playa de guijarros grises) como en porcentaje de cobertura vegetal (típicamente 60% de cobertura en sitios terrestres, cero cobertura en sitios de playa). Para la luminancia, un MANOVA de dos vías en valores log10 RGB indicó efectos significativos para todos los términos del modelo (hábitat, Pillai's Trace = 0,871, F3,69 = 154,70, P < 0,001; localidad, Pillai's Trace = 0,270, F9,213 = 2,34, P < 0,001; interacción, traza de Pillai = 0,442, F9,213 = 4,09, P < 0,001). El hábitat mostró un tamaño del efecto muy grande (η2 parcial = 0,87) en relación con la localidad (η2 parcial = 0,09) y la interacción (η2 parcial = 0,15). (Como antes, se usó la prueba de trazas de Pillai debido a la evidencia de desigualdad de las matrices de covarianza, aunque todos los residuos se distribuyeron normalmente).

El DFA en los tres valores RGB mostró la separación de los sitios B e I, independientemente de la localidad (Fig. 3) con una superposición mínima que indica diferencias claras en la luminancia del sustrato. Los coeficientes de las variables fueron fuertemente positivos para el azul y fuertemente negativos para el rojo (el verde fue intermedio) para DF1 (Tabla complementaria 3) y muestran que los valores del azul fueron mucho mayores y los valores del rojo fueron mucho más bajos para los sitios con sustratos de playa de guijarros, en relación con los sitios del interior. .

Diagrama de dispersión de las puntuaciones de las dos primeras funciones discriminantes, DF1 (89,2 % de la variación total) y DF2 (8,9 % de la variación total) de los valores RGB registrados a partir del muestreo de cuadrantes del sustrato en sitios de playa y tierra adentro. Los datos se agruparon por los ocho sitios de muestra en el análisis, pero los puntos están etiquetados como sitios de playa o tierra adentro para simplificar. Se obtuvieron las elipses correspondientes al 95% de confianza para los dos tipos de hábitat (combinados entre localidades). Los tamaños de muestra se dan en la Tabla complementaria 1.

No se encontró vegetación en ninguna de las muestras B, mientras que la cobertura vegetal media fue superior al 60% en todas las muestras I (ver la Fig. 4 complementaria).

Después del filtrado, se identificaron un total de 19311 SNP en 4135 etiquetas de 93 individuos de los ocho grupos de hábitat de localidad y correspondieron a los datos de ALLSNP. Se obtuvo un conjunto de datos simplificado (4131 SNP) mediante la eliminación de los SNP que mostraban los patrones esperados con la selección (consulte el análisis de pcadapt a continuación), junto con el muestreo de un SNP por etiqueta.

Se detectaron un total de 52 SNP atípicos dentro de los datos ALLSNPS, después de la corrección de Bonferroni, usando pcadapt. De estos valores atípicos, solo cuatro SNP mostraron una asociación significativa con el tipo de hábitat, pero ninguno de ellos estaba ubicado en la misma etiqueta. Tres de estos fueron significativos para 7/10 o menos repeticiones de bayenv. Un SNP mostró una asociación significativa con el tipo de hábitat para 9/10 repeticiones, aunque ninguno de los otros SNP en la misma etiqueta fue atípico.

Las estadísticas de resumen de FST por pares se proporcionan en la Tabla complementaria 4. El análisis DAPC del conjunto de datos ALLSNP proporcionó alguna evidencia de divergencia entre localidades y entre hábitats, pero no hubo un patrón consistente de divergencia B/I. Se prefirieron dieciocho PC como entrada para el DFA después de la validación cruzada (MSAR = 56,63 %, RMSE = 0,457). Las dos primeras funciones discriminantes (DF1 y DF2) capturaron la mayor parte de la variación (70,0%; Fig. 4). Hubo cierta separación regional de grupos a lo largo del DF1: las dos localidades de la costa sur (1 y 3) parecían divergentes de los dos sitios de la costa norte/este 2 y 4. En el DF2, los individuos 2-I y 3-I podían distinguirse claramente de lagartijas 2-B y 3-B correspondientes de las mismas localidades, y de lagartijas B/I de la otra localidad en la misma costa.

Gráfico de dispersión de las puntuaciones del análisis discriminante de los componentes principales de los datos genómicos. Las etiquetas de población indican la localidad y la playa (B) o tierra adentro (I). La primera función discriminante, DF1, representa el 40,1% de la variación, mientras que DF2 representa el 29,9%. La gráfica insertada (valores propios de DA) muestra la disminución relativa en la varianza explicada por sucesivas funciones discriminantes de 1 a 7. Los tamaños de muestra se dan en la Tabla complementaria 1.

El sPCA en el conjunto de datos simplificado reveló una estructuración local significativa entre vecinos dentro de las localidades (observación= 34,39, P = 0,0002), así como una estructuración global significativa (observación= 29,02, P = 0,0010).

Treemix no apoyó la hipótesis de dos linajes principales, que comprenden poblaciones B e I respectivas (Fig. 5 complementaria). Los sitios 1-B y 3-B de la costa sur se agruparon, lo que sugiere una posible relación, pero el soporte de arranque fue muy débil. En general, el análisis agrupó los sitios 1-I, 1-B y 3-B en relación con los sitios restantes, pero el soporte de arranque débil y la falta de un patrón geográfico claro sugirieron poca o ninguna estructura filogeográfica.

Los valores de AIC respaldaron con mayor fuerza el escenario de divergencia seguido de dos períodos diferentes de flujo de genes en cada una de las localidades, según los conjuntos de datos de INDSNP (se detectó exactamente el mismo patrón para todos los conjuntos de datos de ALLSNP) (Tabla 1). El modelo de divergencia sin flujo de genes proporcionó el peor ajuste al SFS observado en todas las localidades.

El modelo favorecido (TWOGFLOW) indicó tasas de migración más bajas por individuo inmediatamente después de la divergencia, seguido de un período más reciente de tasas de migración más altas. Este patrón se repitió en las cuatro localidades (ver la Tabla 2 para más detalles). El momento medio estimado de la división inicial entre las poblaciones de la playa y del interior es bastante variable, oscilando entre 175012 generaciones en la localidad 1 y 1709064 generaciones en la localidad 4 (aunque los intervalos de arranque del 95 % se superponen para estas localidades). Por contexto, aunque no pudimos encontrar estudios publicados sobre el tiempo de generación en Teira dugesii, se ha estimado en 2,1 años en otro lagarto de pared27. Las estimaciones de la tasa de migración media fueron en su mayoría más altas del interior a la playa que viceversa.

Este estudio demuestra la divergencia morfológica entre los lagartos que se encuentran en distintas playas de guijarros grises y cantos rodados y los de ambientes interiores a menos de 1 km de distancia. En particular, este patrón se replica en cuatro playas no conectadas en Madeira. La dirección del cambio entre hábitats tanto para la morfología de la cabeza como para el color dorsal se repite en todas las localidades y tanto para machos como para hembras, es decir, hocico generalmente más ancho y coloración dorsal más oscura en sitios de playa, lo que respalda la hipótesis de que la selección divergente entre los dos ambientes es suficiente para superar el flujo de genes. Se detectó un flujo de genes continuo entre ambientes en todas las localidades y mostró patrones similares, incluido un mayor flujo de genes ahora que en el pasado y un mayor flujo de genes del interior a la playa que al revés. Los datos genómicos no respaldaron la hipótesis de que la divergencia entre la playa y el interior se debió a distintos linajes evolutivos que ocuparon los diferentes ambientes.

La divergencia morfológica playa/tierra había sido reportada previamente en una de nuestras localidades (Caniço26), pero nuestros hallazgos difieren en los detalles. El estudio anterior describió diferencias en la oscuridad percibida de los lagartos y la longitud relativa de los dígitos y la cola, pero no en el ancho relativo de la cabeza (después del ajuste por la longitud del cuerpo). Por lo tanto, la variación que encontramos en la forma de la cabeza fue en gran parte inesperada. Aunque la divergencia morfológica en el color y la morfología de la cabeza es estadísticamente significativa, también está claro que existe una superposición morfológica considerable entre los hábitats para estos dos conjuntos de rasgos. Esto se esperaría en gran medida bajo el flujo de genes.

Los análisis genómicos de los modelos de divergencia mostraron similitudes en todos los pares de sitios de playa y tierra adentro. Se apoyó el mismo escenario de flujo de genes en cada caso: divergencia inicial luego de la supuesta colonización de la playa desde el interior. La vida en la playa es bastante inusual en este grupo de lagartos, por lo que se supone que T. dugesii invadió hábitats del interior, similares a los que ocupaba su antepasado, inmediatamente después de la colonización de la isla (ver ref. 28). Esto fue precedido por un largo período de menor flujo de genes, antes de un mayor flujo de genes durante tiempos más recientes. Los altos niveles de intercambio alelo entre hábitats parecen incuestionables debido a la naturaleza extremadamente abundante y ubicua de esta especie, particularmente en las zonas costeras. El único hábitat probablemente inadecuado entre nuestra playa y los sitios del interior era uno o más caminos angostos, pero estos no deberían representar una barrera, ya que con frecuencia vimos lagartijas en los caminos o alrededor de ellos.

El flujo de genes asimétrico con tasas generalmente más altas desde el interior hacia los sitios de playa se pronosticaría entre una gran metapoblación (la isla principal) y un hábitat periférico (es decir, la playa). Por el contrario, el hallazgo de que el flujo de genes histórico es relativamente más bajo que el flujo de genes más reciente es menos fácil de explicar. Las estimaciones recientes del flujo de genes fueron generalmente uno o más órdenes de magnitud más altas que las estimaciones equivalentes durante el antiguo período de flujo de genes y nuevamente se corroboran al repetirse en las cuatro áreas de estudio. La expectativa bajo la divergencia en curso podría ser un mayor flujo de genes para comenzar, a medida que se coloniza el hábitat de la playa, seguido de una disminución con el tiempo debido a la evolución del apareamiento selectivo en el ecotono29 y/o la reducción de la migración entre la playa y los hábitats del interior. No existe un escenario histórico obvio que pueda explicar esto, aunque encajaría en un modelo de isla-continente, que implica la creación de demos costeros relativamente aislados mediante la colonización de hábitats del interior. Las tasas de migración podrían haber aumentado posteriormente después de cambios en la topografía costera/nivel del mar. Las fluctuaciones del nivel del mar han tenido un impacto en las comunidades costeras30 y se esperan cambios drásticos en la disponibilidad de hábitat incluso durante el período reciente de 18 000 a 6000 años AP, cuando se hicieron evidentes aumentos de ~130 m en el nivel del mar31.

La hipótesis de la selección divergente obviamente requiere que la variación en el color dorsal y la forma de la cabeza esté respaldada por diferencias alélicas. También observamos que si existen diferencias alélicas subyacentes, entonces la replicación de los patrones playa-tierra adentro en las cuatro áreas favorece claramente la selección en lugar de la deriva. La variación de color en tres especies de lagartos de América del Norte en yeso blanco extremo, flujos de lava oscuros y colores de fondo marrón oscuro más típicos no parece explicarse por la plasticidad fenotípica32, aunque la inclusión de hábitats de yeso y lava en ese estudio proporcionó colores de sustrato más divergentes. que las descritas aquí (es decir, playas de guijarros grises de Madeira versus áreas de muestra tierra adentro con vegetación). Otros estudios de lagartos han identificado alelos distintos que parecen sustentar la variación geográfica en la luminancia/melanismo dorsal23,33. En otros casos, mientras que la divergencia en genes específicos explicaba los lagartos de Utah más oscuros en los flujos de lava volcánica oscura, las simulaciones también sugirieron que la plasticidad fenotípica podría haber facilitado las diferencias en el melanismo antes de que aparecieran las mutaciones de novo34. Este último hallazgo podría ser aplicable a Teira dugesii, que vive en la playa, es decir, la divergencia observada representa solo la etapa fenotípica de este proceso. Sin embargo, la considerable variación en la luminancia dorsal de las poblaciones que viven en la playa parece indicar una migración entrante por alelos 'tierra adentro' (como lo respaldan nuestras simulaciones): una respuesta plástica a corto plazo probablemente debería conducir a una coloración oscura en todas las lagartijas de playa. Se han identificado mutaciones específicas que influyen en la producción de melanina y sustentan la variación en la luminancia dorsal en varios otros lagartos23,33,34, lo que da peso a la hipótesis de que las diferencias alélicas en genes relevantes (como MC1R) son responsables de la divergencia en la luminancia aquí.

Los componentes genéticos de la variación en la morfología de la cabeza están menos establecidos, aunque se ha informado que es probable que una proporción sustancial (es decir, más del 50%) de la variación en la morfología de la cabeza de la lagartija mural Podarcis muralis sea heredada35. Claramente se necesitan estudios que identifiquen regiones genómicas potenciales que podrían sustentar estas características morfológicas.

En vertebrados, se ha informado divergencia de color entre poblaciones mediada por selección divergente para varias lagartijas de diferentes hábitats, como tres especies que han colonizado sustratos de yeso blanco en White Sands en Nuevo México24, y también diferentes especies de ratones Peromyscus en Florida y Nebraska25 ,36. Las especies de lagartijas Tropidurus en Roraima, Brasil, también muestran divergencia morfológica entre las poblaciones de los afloramientos rocosos y los hábitats de sabana37. Sin embargo, aunque en estos casos se infiere un alto flujo de genes38, los hallazgos actuales son bastante novedosos porque la separación geográfica absoluta es sustancialmente menor. No obstante, recientemente se han descrito diferencias en el color de la papada en lagartos Anolis de islas en diferentes hábitats que están separados por solo unos pocos kilómetros y que probablemente experimenten altos niveles de flujo de genes39, mientras que se ha descrito divergencia microgeográfica en varios otros grupos taxonómicos40,41. La gran proximidad de las distintas poblaciones de la playa y del interior facilita un flujo de genes muy alto que, a su vez, debería diluir los efectos de la selección. Se sabe poco acerca de las tasas de dispersión, aunque los rangos de las poblaciones introducidas de otra lagartija mural (P. muralis) parecen extenderse aproximadamente entre 40 y 70 m por año42, lo cual es alto en relación con la separación entre nuestros sitios. Un ejemplo de no vertebrados muestra cómo una selección muy divergente puede causar divergencia frente a un alto flujo de genes. El gasterópodo marino Littorina saxatalis difiere entre los hábitats costeros intermareales que pueden estar separados por ~10 m40, aunque las tasas de migración deben ser mucho más bajas que las de Teira dugesii.

Hay informes ocasionales de otros lagartos que habitan en la costa, incluidos los lagartos de la pared de las islas43, otros escamosos de las islas como los eslizones44, Uta45, Microlophus46 y la conocida iguana marina de Galápagos que es intermareal/submareal47, pero hasta donde sabemos, las poblaciones intermareales morfológicamente divergentes han no ha sido descrito. Los estudios futuros serán útiles para determinar si las mismas mutaciones sustentan la divergencia en diferentes localidades o no. Por ejemplo, es factible que parte o toda la divergencia descrita se deba a cambios en la frecuencia alélica en los mismos loci.

Independientemente de la base genética, existe cierta variación entre las estimaciones medias del momento inicial de la divergencia, lo que sugiere que la colonización de la playa puede haber ocurrido en diferentes momentos en las cuatro localidades, a pesar de que el grado de variación morfológica entre la playa y el interior es similar. Varios estudios recientes de diferencias morfológicas entre entornos rurales y urbanos48,49,50 indican que estas estimaciones de tiempos de divergencia son largas en relación con los tiempos cortos en los que la divergencia morfológica se vuelve detectable.

En la actualidad, solo podemos especular sobre cómo podría operar la selección divergente en diferentes hábitats. En términos generales, una luminancia dorsal más baja (más melánica) podría aumentar la cripsis en las playas más oscuras, como postularon originalmente Davenport y Dellinger26, mientras que una coloración marrón/verde podría coincidir mejor con los hábitats del interior. Durante el trabajo de campo se observaron cernícalos (Falco tinnunculus) anidando y cazando en la costa. Se cree que la depredación de esta especie es bastante intensa51,52 y podría ser un factor potencial de selección en el color del dorso. El hecho de que tanto los machos como las hembras sean más oscuros en la playa sugiere que la selección sexual no está involucrada principalmente en la determinación de las diferencias de color entre los hábitats. Hay varias explicaciones posibles de la selección divergente en la morfología de la cabeza, pero sería especulativo considerarlas hasta que se hayan recopilado más datos.

En general, este estudio muestra que la divergencia dentro de la isla puede originarse solo a partir de diferencias entre hábitats, sin necesidad de interrumpir el flujo de genes. Las topografías de las islas, particularmente las elevaciones, pueden dar lugar a entornos extremadamente heterogéneos y esta variación a menudo se correlaciona con la variación dentro de la isla en la morfología de los lagartos53,54,55. Mostramos que las diferencias ambientales entre la playa y los hábitats del interior pueden tener un impacto mucho mayor en la morfología que otras diferencias ambientales bastante sustanciales entre los sitios del interior56. También sugerimos de manera más general que es más probable que surja una divergencia morfológica sustancial dentro de la isla cuando hay (i) una selección divergente que es lo suficientemente fuerte como para superar el flujo de genes y puede originarse después de la colonización de un entorno nuevo (como la costa) como que se muestra aquí, o (ii) la fragmentación histórica de la población que ha impedido el flujo de genes, como lo muestran estudios anteriores.

La lagartija autóctona Teira dugesii es endémica del archipiélago de Madeira en el Atlántico y su gran abundancia ha sido bien documentada57. Se encuentra en la mayoría de los hábitats de la isla de Madeira (elevación máxima 1862 m snm, superficie 742 km2) desde el nivel del mar hasta las cumbres más altas donde vive en refugios rocosos. Es de hábitos diurnos y se alimenta de invertebrados y materia vegetal58. Los patrones de variación morfológica relacionados con el medio ambiente son evidentes, pero parecen bastante débiles en relación con otros lagartos de islas oceánicas56. Además, no hay evidencia de fuertes patrones filogeográficos dentro de la isla59 a diferencia de otros sistemas insulares donde las distribuciones de linajes antiguos divergentes son concordantes con la variación morfológica60, lo que hace que la interpretación sea más compleja. Este estudio se basa en trabajos anteriores que describieron una población melánica de una playa de guijarros grises en el sureste de Madeira, es decir, Caniço26. Si bien hay un pequeño número de informes de lagartos que habitan en la orilla del mar, por ejemplo, ref. 61, el hallazgo de Teira dugesii viviendo en la zona intermareal fue una observación bastante interesante. Además, la población descrita mostró características morfológicas que parecían ser adaptativas, como una pigmentación de la piel más oscura26.

Ética animal: el estudio fue aprobado por el comité de ética animal de la Universidad John Moores de Liverpool el 06/05/19 y el trabajo de campo fue autorizado por el gobierno regional de Madeira (IFCN – DSGFB, permiso de captura 10/IFCN/2018 – FAU MAD). Se utilizó un diseño de pares emparejados con B y hábitats I adyacentes que se identificaron en cuatro localidades en diferentes partes de la isla (etiquetadas 1–4, ver Fig. 5, Tabla complementaria 1). Todos los sitios B estaban compuestos de manera similar por mezclas de guijarros grises/guijarros/cantos rodados (ver la Fig. 1 complementaria). Las trampas se colocaron dentro de los guijarros/guijarros y/o contra los lados de las rocas. Los sitios del interior estaban a menos de 1 km de distancia (ver más abajo) y eran sitios agrícolas costeros en desuso, donde T. dugesii alcanza densidades muy altas62. Todos los sitios contenían paredes de piedra suelta, que brindan refugio a las lagartijas. Se colocaron trampas a lo largo de los lados de las paredes. La localidad 1 (Caniço) fue seleccionada porque correspondía al área originalmente descrita por Davenport y Dellinger26. Las localidades 2 (Porto da Cruz), 3 (Paul do Mar) y 4 (São Vicente) contenían hábitats B e I similares, pero todos estaban bastante distantes (rango: 13–39 km) de la localidad 1. Distancias entre los hábitats B e I dentro de las localidades varió desde aproximadamente 0,2 km entre 4-I y 4-B, hasta 0,8 km entre 2-I y 2-B.

Imagen de Google Earth Pro v.7.3.4.8642 que muestra las cuatro localidades de muestreo (1–4). En cada localidad, se tomaron muestras de lagartos de una playa (marcador de posición verde claro) y un sitio del interior (marcador de posición gris). Las latitudes y longitudes se prueban en la Información Suplementaria.

Las lagartijas fueron atrapadas en cada localidad/hábitat (216 machos, 118 hembras; los adultos fueron seleccionados ya que estos podían sexarse ​​de manera confiable en el campo) utilizando recipientes de plástico verticales cebados con tomate fresco. Los tamaños de muestra fueron similares para cada uno de los ocho sitios (rango de 35 a 46 individuos; consulte la Tabla complementaria 1). Todos los individuos fueron fotografiados (como se describe a continuación) y también se extrajeron las puntas de las colas de 93 individuos (9 a 14 por sitio) y se almacenaron en DNA/RNA Shield (Zymo Research). El muestreo fue autorizado por el Gobierno Regional de Madeira (Licencia de campo/captura 10/IFCN/2018 - FAU MAD, emitida el 12/04/18).

El dorso de todas las lagartijas se fotografió con una cámara Nikon D3300 con un objetivo de zoom ajustado a una distancia focal de 140 mm. Las fotografías se tomaron contra el mismo fondo e incluyeron un objetivo de referencia de color estándar de 24 parches (X-Rite ColorChecker Passport Photo 2) con barra de escala. A partir de cada fotografía, se determinaron las luminancias generales para las seis áreas dorsales/de la cabeza (ver más abajo) de los tres canales RGB utilizando el complemento de imágenes multiespectrales Micatoolbox v. 1.2263 dentro del programa ImageJ 1.52v64. Las imágenes primero se normalizaron utilizando valores de reflectancia gris conocidos para dos de los objetivos estándar de gris X-Rite ColorChecker (10,17 % y 59,41 %). Los seis caracteres del cuerpo de cada lagarto (cuatro caracteres de las partes dorsal y lateral de la parte superior del tórax y dos caracteres de la cabeza: Fig. 2 complementaria) se seleccionaron para representar la variación en la oscuridad de la cabeza y la parte superior del cuerpo. Las posiciones de los caracteres se ubicaron en todas las muestras y luego se ejecutó el complemento Micatoolbox en todas las imágenes normalizadas, lo que permitió la extracción de las luminancias medias de los píxeles.

La luminancia RGB se transformó en log10 y se probó la importancia de la variación entre localidades y hábitats utilizando un MANOVA de dos vías (IBM SPSS Statistics v. 26), luego de análisis de normalidad e igualdad de matrices de covarianza. Se usó la estadística de prueba de trazas de Pillai tanto para hombres como para mujeres porque los residuos de uno de los seis caracteres parecían desviarse de la normalidad para ambos sexos y había evidencia de desigualdad en las matrices de covarianza. También se exploró la divergencia general utilizando el análisis de función discriminante (DFA), con individuos agrupados de acuerdo con los ocho sitios de localidad/hábitat (los sexos se analizaron por separado debido al dimorfismo sexual). No se utilizaron fotografías sobreexpuestas (correspondientes a dos machos), por lo que se analizaron 214 machos y 118 hembras (consulte la Tabla complementaria 1 para obtener más detalles).

Las medidas de la cabeza se tomaron a partir de imágenes 2D obtenidas en el campo usando una cámara Nikon D3300 SLR montada en un trípode con una micro lente Nikkor de 60 mm. Las vistas dorsales de las cabezas se fotografiaron desde una altura de 30 cm y cada fotografía contenía una barra de escala. Las pruebas de laboratorio anteriores mostraron que este protocolo produjo un error de medición <5 % en comparación con las mediciones lineales tomadas con calibradores. Cinco de los individuos muestreados no se analizaron porque las fotografías se consideraron posteriormente de calidad insuficiente, por lo que los tamaños de muestra finales fueron 213 hombres y 116 mujeres (consulte la Tabla complementaria 1 para obtener detalles completos).

La variación en la morfología de la cabeza masculina y femenina se capturó utilizando treinta y cinco puntos de referencia con el programa tpsDig65 (Fig. 3 complementaria). Todos los puntos de referencia se registraron entre la intersección de patrones de escala, es decir, eran puntos de referencia de tipo 166.

A menos que se indique lo contrario, los análisis morfométricos de las variables de tamaño y forma se realizaron utilizando el programa MorphoJ67. Los machos y las hembras se analizaron por separado. Las coordenadas de puntos de referencia 2D se utilizaron para cuantificar el tamaño de la cabeza como el tamaño del centroide (CS), que se define como la raíz cuadrada de las distancias al cuadrado entre cada punto de referencia y el baricentro de la configuración del punto de referencia66. Se aplicó el Análisis de Procrustes Generalizado siguiendo el protocolo morfométrico geométrico establecido68 para estandarizar las coordenadas 2D, luego de traslación, rotación y escalamiento al tamaño del centroide unitario. Esto generó dos matrices de covarianza, correspondientes a los componentes simétricos y asimétricos de la forma69. Este último se descartó de los análisis posteriores, mientras que la matriz de covarianza simétrica, que explicaba el mayor porcentaje de la variación biológica dentro de nuestra muestra, se utilizó para los análisis de componentes principales (PCA: ver más abajo).

Para el tamaño de la cabeza, se probó el CS transformado loge para los efectos principales del hábitat y la localidad y la interacción hábitat-localidad usando ANOVA factorial de dos vías con IBM SPSS Statistics v. 26. Para la forma, se usaron los PCA para obtener el componente principal (PC) puntajes que se utilizaron para análisis posteriores de la morfología de la cabeza. Un MANOVA de dos vías (IBM SPSS Statistics v. 26) probó los efectos de localidad y hábitat en las PC que representaban el 95 % de la variación total, es decir, ignoramos las PC que representaban la menor variación. Se examinaron los supuestos MANOVA, en cuanto a los datos de luminancia dorsal. Se aplicó un DFA a los datos de forma (representados por las coordenadas de Procrustes) agrupados por las ocho áreas de muestra de localidad/hábitat.

Se tomaron nueve o diez fotografías estándar en cada localidad/hábitat para proporcionar una evaluación simple de las diferencias en la luminancia del sustrato y la cubierta vegetal. Cada fotografía se tomó junto a una trampa en la que se capturaron las lagartijas. Las fotografías contenían un objetivo de balance de grises estándar (X-Rite ColorChecker Passport Photo 2) y un cuadrante de alambre cuadrado (0,25 m2). La variación en el color del sustrato se evaluó mediante la comparación de las medias de los canales RGB en los cuadrantes, con el sitio y la localidad como factores, utilizando MANOVA de dos vías. También se registró el porcentaje de cobertura vegetal y se comparó entre sitios y localidades.

La divergencia genómica general entre los sitios se estableció utilizando el genotipo por secuenciación (GBS), realizado de la siguiente manera por Hangzhou Lianchuan Biotechnology Co., Ltd. El ADN genómico total se extrajo de las puntas de las colas de los lagartos. El ADN se incubó con las enzimas de restricción ApeKI y PstI (NEB, Ipswich, MA, EE. UU.) a 37 °C y el ADN digerido luego se recuperó usando perlas magnéticas y la biblioteca GBS se preparó usando el NGS Fast DNA Library Prep Set (Illumina, San Diego, EE. UU.). CA, EE. UU.). La biblioteca se purificó y sometió a electroforesis en un gel de agarosa al 2,5 % y los fragmentos de ADN de 350 a 450 pb se extirparon y diluyeron antes de la secuenciación de extremos emparejados en una plataforma NovaSeq 6000 (Illumina, SanDiego, CA, EE. UU.). Se realizó una filtración de calidad; los adaptadores se eliminaron con AdaptorRemoval v2 (Schubert et al., 2016) y las lecturas de baja calidad se eliminaron con FastQC v0.10.170.

Los SNP se llamaron a partir de las lecturas que se alinearon mediante una canalización de llamadas GBS SNP (GBS-SNP-CROP v.4.171). Se especificó una calidad de llamada base de puntuación phred mínima de 30. Debido a la falta de un genoma de referencia, se creó una referencia simulada a partir del individuo con el mayor número de lecturas72. Después de la producción de la matriz de descubrimiento de variantes que contenía todos los SNP, las variantes se filtraron en gran medida utilizando las opciones predeterminadas, excepto las siguientes: (1) parámetro de fuerza de alelo alternativo (-altStrength) = 0,95, (2) profundidad promedio máxima de una variante aceptable (- mxAvgDepth) = 30, (3) profundidad promedio mínima de una variante aceptable (-mnAvgDepth) = 3, 4) proporción mínima aceptable de individuos genotipados para retener una posición SNP (-mncall) = 0.90. Las posiciones de SNP que también mostraron un exceso importante de heterocigotos también se eliminaron utilizando VCFtools v. 0.1.1673: estas se definieron como posiciones de SNP que mostraron una desviación significativa del equilibrio de Hardy-Weinberg en el nivel de significancia del 1%. También submuestreamos el conjunto de datos completo (ALLSNP) para obtener un conjunto de datos reducido con solo un SNP por etiqueta (para eliminar la interdependencia de los SNP en las proximidades) y eliminando cualquier SNP que pareciera estar bajo selección (ver más adelante)

Las FST por pares entre sitios se obtuvieron utilizando el paquete R PopGenome74,75 en el conjunto de datos reducido. La estructuración de la divergencia genómica también se exploró utilizando un Análisis Discriminante de Componentes Principales (DAPC, dentro del paquete R adegenet75,76), utilizando los datos ALLSNP. Esto implicó calcular primero un PCA (SNP homocigotos codificados como 0 o 2 y SNP heterocigotos codificados como 1). Luego, las PC con los valores propios más grandes se ingresaron en un DFA. La cantidad de PC que se retuvieron se determinó a partir de comparaciones del error cuadrático medio (RMSE) y la tasa media de asignación exitosa (MSAR) de individuos con grupos después de la validación cruzada (100 conjuntos de entrenamiento muestreados a partir de los datos).

La selección potencialmente divergente en todos los SNP entre los hábitats B e I se probó mediante un proceso de dos pasos. Primero detectamos SNP periféricos utilizando el paquete pcadapt v. 4.3.3, dentro de R75,77 en los datos ALLSNP. Se especificaron cuatro grupos para capturar la estructura genómica de la población observada. En resumen, este enfoque implica un PCA en los SNP, la regresión de SNP individuales en los PCA y luego probar si la distancia D2 de Mahalanobis de cada SNP, derivada de los coeficientes de regresión, es significativa o no (en comparación con una distribución χ2). Los valores atípicos se definieron como aquellos con una frecuencia de alelo menor superior al 5 % que tenían un valor p de valor atípico ajustado por Bonferroni <0,1 (con el objetivo de incluir la mayoría de los valores atípicos). En el segundo paso, se probó una asociación entre estos SNP periféricos y la variación del hábitat (usando frecuencias alélicas en los ocho grupos) usando bayenv278. Este análisis utilizó una matriz de covarianza estimada por el análisis MCMC bayesiano del conjunto de datos reducido (luego de 200000 iteraciones de MCMC, se retuvo la matriz de covarianza posterior final). El ambiente B/I en cada muestra de localidad/hábitat se especificó usando una variable binaria. Se obtuvieron factores de Bayes para todos los SNP. Debido a la estocasticidad de este análisis de MCMC, se llevaron a cabo diez ejecuciones independientes (es decir, a partir de semillas de números aleatorios) con 1000000 pasos de MCMC en cada una.

La estructuración espacial también se investigó utilizando PCA espacial (sPCA), tal como se implementa en el paquete R adespatial75,79 (comando multispati), utilizando latitudes y longitudes del sitio. Las puntuaciones de PCA se obtuvieron a partir de los datos reducidos que se usaron como entrada. La información espacial se suministró a través de una red de conexión de distancias entre sitios, lo que permitió especificar como vecinos a los individuos B/I de una misma localidad y como no vecinos a los de diferentes localidades. La estructuración local significativa se produce cuando las diferencias genéticas entre vecinos son mayores que las existentes entre individuos seleccionados al azar (autocorrelación espacial negativa), mientras que la estructuración global se produce cuando las distancias genéticas entre no vecinos son mayores (autocorrelación espacial positiva). Se utilizaron pruebas de valores propios (9999 aleatorizaciones) para probar la estructuración local y global80.

La hipótesis de que las poblaciones de los sitios B formaron un linaje separado de los sitios I se examinó utilizando Treemix81, que estima un árbol que representa divisiones de población históricas a partir de datos de frecuencia de alelos de población derivados de SNP de todo el genoma. Ningún grupo externo estaba disponible, por lo que no se pudieron inferir las migraciones históricas (aunque aún permitió evaluar la hipótesis principal). El conjunto de datos reducido se usó para este análisis y el soporte para las divisiones observadas se obtuvo usando árboles obtenidos de 1000 réplicas de arranque.

Se utilizaron espectros de frecuencia de sitios plegados conjuntos (SFS) para comparar tres escenarios B/I de divergencia en cada una de las cuatro localidades utilizando el programa fastsimcoal2 (v. fsc2721) que implementa un enfoque de máxima verosimilitud para predecir el SFS en cada escenario para la comparación posterior con el SFS observado. Los escenarios que se modelaron fueron: (i) divergencia sin flujo de genes posterior (NOGFLOW), (ii) divergencia seguida de flujo de genes constante (ONEGFLOW), (iii) divergencia seguida de dos períodos diferentes de flujo de genes (TWOGFLOW) para acomodar, digamos, mayor flujo de genes después de la divergencia pero menor flujo de genes más cerca del presente. Todos los SFS se obtuvieron de los SNP sin valores faltantes para todos los individuos dentro de los cuatro pares de hábitats B/I. Para ayudar a disminuir la cantidad de SNP que mostraban valores faltantes, los tres individuos con la mayoría de los SNP faltantes se eliminaron de cada hábitat muestreado, excepto en el sitio 4, donde solo se eliminaron dos individuos. Se llevaron a cabo dos conjuntos de análisis para cada par B/I utilizando: (i) conjuntos de datos dentro de la localidad submuestreados del conjunto de datos completo (estos se denominan conjuntos de datos ALLSNP y se utilizan para obtener estimaciones de parámetros), (ii) conjuntos de datos dentro de la localidad submuestreado del conjunto de datos reducido, excluyendo cualquier valor atípico determinado por el análisis de pcadapt (denominados conjuntos de datos INDSNP y utilizados para comparaciones de modelos). El mayor número de SNP en los conjuntos de datos ALLSNP debería proporcionar una mejor estimación de parámetros21, pero la falta de independencia de los SNP puede afectar la solidez de las comparaciones de modelos basadas en la probabilidad. Otra razón para usar los conjuntos de datos ALLSNP fue que se podrían usar estimaciones razonables de la cantidad de sitios monomórficos, lo que permite una tasa de mutación fija (aquí, 1 × 10-8 mutaciones/generación). El número de sitios monomórficos se estimó calculando primero la reducción en el número de SNP desde la matriz maestra que contiene todos los SNP potenciales hasta el conjunto final de SNP filtrados. Luego supusimos que esta reducción reflejaba la reducción del número total de sitios secuenciados al número total de sitios utilizados (es decir, aquellos a partir de los cuales se identificaron los SNP filtrados). Los errores potenciales en la inferencia que surgen de la estimación de sitios monomórficos deberían ser relativamente pequeños, porque (i) el número de sitios monomórficos excedía enormemente el número de SNP y era similar para todos los pares emparejados, y (ii) la identificación del mejor modelo de flujo de genes y la comparación relativa de estimaciones de parámetros entre regiones fue más importante que la estimación precisa de parámetros (las interpretaciones no dependen de valores absolutos).

Para los análisis ALLSNP e INDSNP, las estimaciones de los parámetros que produjeron la mayor probabilidad en cada escenario se lograron utilizando 100 ciclos de optimización, con 2 × 105 simulaciones coalescentes utilizadas para aproximar el SFS esperado en cada ciclo. Esto se replicó 100 veces, y se seleccionó la réplica con la desviación más pequeña de la probabilidad máxima observada.

Para el análisis INDSNP se comparó el criterio de información de Akaike (AIC) entre modelos. También evaluamos la variación estocástica en la estimación de probabilidad volviendo a ejecutar los análisis fastsimcoal2 100 veces utilizando los parámetros obtenidos para nuestro mejor modelo.

Los intervalos de confianza para las estimaciones de los parámetros ALLSNP se obtuvieron utilizando el bootstrap paramétrico. Para cada localidad, se generaron 100 SFS para reflejar la cantidad observada de datos genómicos estructurados como contigs de 300 pb, lo que refleja nuestras lecturas de illumina. Los parámetros del mejor modelo ALLSNP (según lo determinado a partir del análisis del conjunto de datos real) para la localidad analizada se utilizaron para generar estas réplicas de arranque. Estos SFS se analizaron individualmente utilizando el SFS observado para cada ejecución a partir de los valores obtenidos de la mejor ejecución con los datos reales, en base a simulaciones coalescentes de 1 × 105, 50 ciclos de optimización y 40 repeticiones.

Los análisis estadísticos se llevaron a cabo utilizando los programas descritos anteriormente. Los tamaños de muestra por sitio para los análisis morfológicos y genómicos se proporcionan en la Tabla complementaria 1. Kolmogorov-Smirnov, la prueba de igualdad de matrices de covarianza de Box y las pruebas F para heteroscedasticidad se usaron en SPSS para examinar los supuestos de las pruebas MANOVA y ANOVA, aunque los resultados no deberían depender en gran medida de estas características de los datos debido al uso de estadísticas de prueba sólidas y muestras de gran tamaño.

Más información sobre el diseño de la investigación está disponible en el Resumen de informes de Nature Portfolio vinculado a este artículo.

Todos los datos presentados en este manuscrito se han archivado en Knowledge Network for Biocomplexity (https://knb.ecoinformatics.org/): https://doi.org/10.5063/F15B00W3. Todas las derivaciones de estos datos están disponibles del autor correspondiente o final a pedido razonable.

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Agradecemos a la Sociedad Ecológica Británica que financió el estudio (premio SR21\100010 a RPB. Michelle Bullock ayudó con los análisis preliminares de la morfología de los lagartos y el Prof. John Davenport brindó consejos útiles sobre el trabajo de campo. Agradecemos a cuatro árbitros de Biología de las Comunicaciones por sus útiles comentarios sobre un estudio anterior. versión de este manuscrito.

Escuela de Ciencias Biológicas y Ambientales, Universidad John Moores de Liverpool, Liverpool, L3 3AF, Reino Unido

Richard P. Brown, Jordan Thomas y Charles Sweet

Facultad de Ciencias de la Vida, Universidad China Jiliang, Hangzhou, 310018, República Popular China

Yuanting-jin

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Diseño: RPB y CM Registro de datos/secuenciación genómica: RPB, CM, YJ y JT Análisis de datos: RPB y CM Manuscrito: RPB y CM

Correspondencia a Richard P. Brown.

La investigación fue aprobada por el comité de ética animal de la Universidad John Moores de Liverpool el 06/05/19. El gobierno regional de Madeira (IFCN – DSGFB) aprobó el estudio y proporcionó el permiso de captura 10/IFCN/2018 – FAU MAD.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

Communications Biology agradece a Anthony Herrel, Raphaël Scherrer y los otros revisores anónimos por su contribución a la revisión por pares de este trabajo. Editor principal de manejo: Luke R. Grinham.

Nota del editor Springer Nature se mantiene neutral con respecto a los reclamos jurisdiccionales en mapas publicados y afiliaciones institucionales.

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Reimpresiones y permisos

Brown, RP, Jin, Y., Thomas, J. et al. La vida en una playa conduce a la divergencia fenotípica a pesar del flujo de genes para un lagarto de la isla. Comun Biol 6, 141 (2023). https://doi.org/10.1038/s42003-023-04494-x

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Recibido: 18 julio 2022

Aceptado: 17 de enero de 2023

Publicado: 03 febrero 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s42003-023-04494-x

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