Evolve and resequence (E&R) is a new approach to investigate the genomic responses to selection during experimental evolution. By using whole genome sequencing of pools of individuals (Pool-Seq), this method can identify selected variants in controlled and replicable experimental settings. Reviewing the current state of the field, we show that E&R can be powerful enough to identify causative genes and possibly even single-nucleotide polymorphisms. We also discuss how the experimental design and the complexity of the trait could result in a large number of false positive candidates. We suggest experimental and analytical strategies to maximize the power of E&R to uncover the genotype–phenotype link and serve as an important research tool for a broad range of evolutionary questions.

The genetic architecture of adaptive traits is of key importance to predict evolutionary responses. Most adaptive traits are polygenic-i.e., result from selection on a large number of genetic loci-but most molecularly characterized traits have a simple genetic basis. This discrepancy is best explained by the difficulty in detecting small allele frequency changes (AFCs) across many contributing loci. To resolve this, we use laboratory natural selection to detect signatures for selective sweeps and polygenic adaptation. We exposed 10 replicates of a Drosophila simulans population to a new temperature regime and uncovered a polygenic architecture of an adaptive trait with high genetic redundancy among beneficial alleles. We observed convergent responses for several phenotypes-e.g., fitness, metabolic rate, and fat content-and a strong polygenic response (99 selected alleles; mean s = 0.059). However, each of these selected alleles increased in frequency only in a subset of the evolving replicates. We discerned different evolutionary paradigms based on the heterogeneous genomic patterns among replicates. Redundancy and quantitative trait (QT) paradigms fitted the experimental data better than simulations assuming independent selective sweeps. Our results show that natural D. simulans populations harbor a vast reservoir of adaptive variation facilitating rapid evolutionary responses using multiple alternative genetic pathways converging at a new phenotypic optimum. This key property of beneficial alleles requires the modification of testing strategies in natural populations beyond the search for convergence on the molecular level.

Summary The current SARS-CoV-2 pandemic has emphasized the vulnerability of human populations to novel viral pressures, despite the vast array of epidemiological and biomedical tools now available. Notably, modern human genomes contain evolutionary information tracing back tens of thousands of years, which may help identify the viruses that have impacted our ancestors – pointing to which viruses have future pandemic potential. Here, we apply evolutionary analyses to human genomic datasets to recover selection events involving tens of human genes that interact with coronaviruses, including SARS-CoV-2, that likely started more than 20,000 years ago. These adaptive events were limited to the population ancestral to East Asian populations. Multiple lines of functional evidence support an ancient viral selective pressure, and East Asia is the geographical origin of several modern coronavirus epidemics. An arms race with an ancient coronavirus, or with a different virus that happened to use similar interactions as coronaviruses with human hosts, may thus have taken place in ancestral East Asian populations. By learning more about our ancient viral foes, our study highlights the promise of evolutionary information to better predict the pandemics of the future. Importantly, adaptation to ancient viral epidemics in specific human populations does not necessarily imply any difference in genetic susceptibility between different human populations, and the current evidence points toward an overwhelming impact of socioeconomic factors in the case of COVID-19.

Abstract The genetic architecture of adaptive traits is of key importance to predict evolutionary responses. Most adaptive traits are polygenic – i.e. result from selection on a large number of genetic loci – but most molecularly characterized traits have a simple genetic basis. This discrepancy is best explained by the difficulty in detecting small allele frequency changes across many contributing loci. To resolve this, we use laboratory natural selection, a framework that is powerful enough to detect signatures for selective sweeps and polygenic adaptation. We exposed 10 replicates of a Drosophila simulans population to a new temperature regime and uncovered a polygenic architecture of an adaptive trait with high genetic redundancy among adaptive alleles. We observed convergent phenotypic responses, e.g. fitness, metabolic rate and fat content, and a strong polygenic response (99 selected alleles; mean s =0.061). However, each of these selected alleles increased in frequency only in a subset of the evolving replicates. Our results show that natural D. simulans populations harbor a vast reservoir of adaptive variation facilitating rapid evolutionary responses. The observed genetic redundancy potentiates this genotypic variation through multiple genetic pathways leading to phenotypic convergence. This key property of adaptive alleles requires the modification of testing strategies in natural populations beyond the search for convergence on the molecular level.

Abstract Xu and colleagues (Xu et al., 2021) recently suggested a new parameterisation of BWA-mem (Li, 2013) as an alternative to the current standard BWA-aln (Li and Durbin, 2009) to process ancient DNA sequencing data. The authors tested several combinations of the -k and -r parameters to optimise BWA-mem ’s performance with degraded and contaminated ancient DNA samples. They report that using BWA-mem with − k 19 − r 2.5 parameters results in a mapping efficiency comparable to BWA-aln with − I 1024 − n 0.03 (i.e. a derivation of the standard parameters used in ancient DNA studies; (Schubert et al., 2012)), while achieving significantly faster run times. We recently performed a systematic benchmark of four mapping software (i.e. BWA-aln , BWA-mem , NovoAlign ( http://www.novocraft.com/products/novoalign ), and Bowtie2 (Langmead and Salzberg, 2012) for ancient DNA sequencing data and quantified their precision, accuracy, specificity, and impact on reference bias (Oliva et al., 2021). Notably, while multiple parameterisations were tested for BWA-aln , NovoAlign , and Bowtie2 , we only tested BWA-mem with default parameters. Here, we use the alignment performance metrics from Oliva et al. to directly compare the recommended BWA-mem parameterisation reported in Xu et al. with the best performing alignment methods determined in the Oliva et al. benchmarks, and we make recommendations based on the results.

Abstract We introduce Dual Coordinate VCF (DVCF), a file format that records genomic variants against two different reference genomes simultaneously and is fully compliant with the current VCF specification. As implemented in the Genozip platform, DVCF enables bioinformatics pipelines to seamlessly operate across two coordinate systems by leveraging the system most advantageous to each pipeline step, simplifying bioinformatics workflows and reducing file generation and associated data storage burden. Moreover, our benchmarking of Genozip DVCF shows that it produces more complete, less erroneous, and less biased translations across coordinate systems than two widely used alternative tools (i.e., LiftoverVcf and CrossMap). Availability and Implementation An open source (GPL) version of Genozip containing DVCF functionality but not compression functionality, and which includes scripts for reproducing the benchmarks presented here, is available at https://github.com/divonlan/dvcf . Documentation is available at https://genozip.com/dvcf .

Abstract The tropical archipelago of Wallacea was first settled by anatomically modern humans (AMH) by 50 thousand years ago (kya), with descendent populations thought to have remained genetically isolated prior to the arrival of Austronesian seafarers around 3.5 kya. Modern Wallaceans exhibit a longitudinal countergradient of Papuan- and Asian-related ancestries widely considered as evidence for mixing between local populations and Austronesian seafarers, though converging multidisciplinary evidence suggests that the Papuan-related component instead comes primarily from back-migrations from New Guinea. Here, we reconstruct Wallacean population genetic history using more than 250 newly reported genomes from 12 Wallacean and three West Papuan populations and confirm that the vast majority of Papuan-related ancestry in Wallacea (∼75–100%) comes from prehistoric migrations originating in New Guinea and only a minor fraction is attributable to the founding AMH settlers. Mixing between Papuan and local Wallacean lineages appear to have been confined to the western and central parts of the archipelago and likely occurred contemporaneously with the widespread introduction of genes from Austronesian seafarers—which now comprise between ∼40–85% of modern Wallacean ancestry—though dating historical admixture events remains challenging due to mixing continuing into the Historical Period. In conjunction with archaeological and linguistic records, our findings point to a dynamic Wallacean population history that was profoundly reshaped by the spread of Papuan genes, languages, and culture in the past 3,500 years.

Abstract In-solution hybridisation enrichment of genetic variation is a valuable methodology in human paleogenomics. It allows enrichment of endogenous DNA by targeting genetic markers that are comparable between sequencing libraries. Many studies have used the 1240k reagent—which enriches 1,237,207 genome-wide SNPs—since 2015, though access was restricted. In 2021, Twist Biosciences and Daicel Arbor Biosciences independently released commercial kits that enabled all researchers to perform enrichments for the same 1240k SNPs. We used the Daicel Arbor Biosciences Prime Plus kit to enrich 132 ancient samples from three continents. We identified a systematic assay bias that increases genetic similarity between enriched samples and that cannot be explained by batch effects. We present the impact of the bias on population genetics inferences (e.g., Principal Components Analysis, ƒ-statistics) and genetic relatedness (READ). We compare the Prime Plus bias to that previously reported of the legacy 1240k enrichment assay. In ƒ-statistics, we find that all Prime-Plus-generated data exhibit artefactual excess shared drift, such that within-continent relationships cannot be correctly determined. The bias is more subtle in READ, though interpretation of the results can still be misleading in specific contexts. We expect the bias may affect analyses we have not yet tested. Our observations support previously reported concerns for the integration of different data types in paleogenomics. We also caution that technological solutions to generate 1240k data necessitate a thorough validation process before their adoption in the paleogenomic community.

Dingoes are culturally and ecologically important free-living canids whose ancestors arrived in Australia over 3,000 B.P., likely transported by seafaring people. However, the early history of dingoes in Australia—including the number of founding populations and their routes of introduction—remains uncertain. This uncertainty arises partly from the complex and poorly understood relationship between modern dingoes and New Guinea singing dogs, and suspicions that post-Colonial hybridization has introduced recent domestic dog ancestry into the genomes of many wild dingo populations. In this study, we analyzed genome-wide data from nine ancient dingo specimens ranging in age from 400 to 2,746 y old, predating the introduction of domestic dogs to Australia by European colonists. We uncovered evidence that the continent-wide population structure observed in modern dingo populations had already emerged several thousand years ago. We also detected excess allele sharing between New Guinea singing dogs and ancient dingoes from coastal New South Wales (NSW) compared to ancient dingoes from southern Australia, irrespective of any post-Colonial hybrid ancestry in the genomes of modern individuals. Our results are consistent with several demographic scenarios, including a scenario where the ancestry of dingoes from the east coast of Australia results from at least two waves of migration from source populations with varying affinities to New Guinea singing dogs. We also contribute to the growing body of evidence that modern dingoes derive little genomic ancestry from post-Colonial hybridization with other domestic dog lineages, instead descending primarily from ancient canids introduced to Sahul thousands of years ago.