Contributors: Centre de Biologie pour la Gestion des Populations (UMR CBGP); Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Université de Montpellier (UM)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD Occitanie )-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro - Montpellier SupAgro; Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro); Institut de Génomique Fonctionnelle - Montpellier GenomiX (IGF MGX); Institut de Génomique Fonctionnelle (IGF); Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-BioCampus (BCM); Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS); Institut de Biologie du Développement de Marseille (IBDM); Aix Marseille Université (AMU)-Collège de France (CdF (institution))-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS); University of Wisconsin-Madison; North Carolina State University Raleigh (NC State); University of North Carolina System (UNC); Centre for Agricultural and Biosciences International Europe - Switzerland (CABI Europe - Switzerland); Chinese Academy of Agricultural Sciences (CAAS); Yunnan Agricultural University; Institut Sophia Agrobiotech (ISA); Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Côte d'Azur (UniCA); Peuplements végétaux et bioagresseurs en milieu tropical (UMR PVBMT); Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université de La Réunion (UR)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE); Julius Kühn-Institut (JKI); University of Nevada Las Vegas (WGU Nevada); Max Planck Institute for Chemical Ecology; Max-Planck-Gesellschaft; ANR-16-CE02-0015,SWING,Invasion mondiale de la drosophile à aile tachetée: Génétique, plasticité et potentiel évolutif(2016); ANR-10-INBS-0009,France Génomique,Organisation et montée en puissance d'une Infrastructure Nationale de Génomique(2010)
نبذة مختصرة : International audience ; Evidence is accumulating that evolutionary changes are not only common during biological invasions but may also contribute directly to invasion success. The genomic basis of such changes is still largely unexplored. Yet, understanding the genomic response to invasion may help to predict the conditions under which invasiveness can be enhanced or suppressed. Here we characterized the genome response of the spotted wing drosophila Drosophila suzukii during the worldwide invasion of this pest insect species, by conducting a genome-wide association study to identify genes involved in adaptive processes during invasion. Genomic data from 22 population samples were analyzed to detect genetic variants associated with the status (invasive versus native) of the sampled populations based on a newly developed statistic, we called C 2 , that contrasts allele frequencies corrected for population structure. We evaluated this new statistical framework using simulated data sets and implemented it in an upgraded version of the program BayPass. We identified a relatively small set of single nucleotide polymorphisms (SNPs) that show a highly significant association with the invasive status of D. suzukii populations. In particular, two genes, RhoGEF64C and cpo, contained SNPs significantly associated with the invasive status in the two separate main invasion routes of D. suzukii. Our methodological approaches can be applied to any other invasive species, and more generally to any evolutionary model for species characterized by non-equilibrium demographic conditions for which binary covariables of interest can be defined at the population level.
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