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 Evolve and Resequence (E&R) studies investigate the genomic selection response of populations in an Experimental Evolution setup. Despite the popularity of E&R, empirical studies in sexually reproducing organisms typically suffer from an excess of candidate loci due to linkage disequilibrium, and single gene or SNP resolution is the exception rather than the rule. Recently, so-called “secondary E&R” has been suggested as promising experimental follow-up procedure to confirm putatively selected regions from a primary E&R study. Secondary E&R provides also the opportunity to increase mapping resolution by allowing for additional recombination events, which separate the selection target from neutral hitchhikers. Here, we use computer simulations to assess the effect of different crossing schemes, population size, experimental duration, and number of replicates on the power and resolution of secondary E&R. We find that the crossing scheme and population size are crucial factors determining power and resolution of secondary E&R: a simple crossing scheme with few founder lines consistently outcompetes crossing schemes where evolved populations from a primary E&R experiment are mixed with a complex ancestral founder population. Regardless of the experimental design tested, a population size of at least 4,800 individuals, which is roughly 5 times larger than population sizes in typical E&R studies, is required to achieve a power of at least 75%. Our study provides an important step towards improved experimental designs aiming to characterize causative SNPs in Experimental Evolution studies. Significance Despite the popularity of Evolve and Resequence (E&R) to investigate genomic selection responses, most studies that use sexually reproducing organisms have broad selection signatures and an excess of candidate loci due to linkage disequilibrium. In this study, we use computer simulations and statistical modelling to evaluate the effects of different experimental and population genetic parameters on the success of potential follow-up experiments (=secondary E&R) aiming to validate and fine-map selection signatures of primary studies. We found that a large population size in combination with a simple crossing scheme is key to the success of secondary E&R in Drosophila .

ABSTRACT Experimental evolution combined with whole-genome sequencing is a powerful approach to study the adaptive architecture of selected traits, in particular when replicated experimental populations evolving in opposite selective conditions (e.g. hot vs. cold temperature) are compared. Nevertheless, such comparisons could be affected by environmental effects shared between selective regimes (e.g. laboratory adaptation), which complicate the interpretation of selection signatures. Here, we used an experimental design, which takes advantage of the simplicity of selection signatures from founder populations with reduced variation, to study the fitness consequences of the laboratory environment (culture conditions) at two temperature regimes. After 20 generations of adaptation at 18°C and 29°C, strong genome-wide selection signatures were observed. About one third of the selection signatures can be either attributed to temperature effects, laboratory adaptation or the joint effects of both. The fitness consequences reflecting the combined effects of temperature and laboratory adaptation were more extreme in the hot environment for 83% of the affected genomic regions, fitting the pattern of larger expression differences between founders at 29°C. We propose that evolve and resequence (E&R) with reduced genetic variation allows to study genome-wide fitness consequences driven by the interaction of multiple environmental factors.

Background: Haplotypes with reduced or missing homozygosity may harbor deleterious alleles that compromise juvenile survival. A scan for homozygous haplotype deficiency revealed a short segment on bovine chromosome 19 (Braunvieh haplotype 2, BH2) that was associated with high juvenile mortality in Braunvieh cattle. However, the molecular genetic underpinnings and the pathophysiology of BH2 remain to be elucidated. Results: The frequency of BH2 was 6.5 % in 8,446 Braunvieh animals from the national bovine genome databases. Both perinatal and juvenile mortality of BH2 homozygous calves were higher than the average in Braunvieh cattle resulting in a depletion of BH2 homozygous adult animals (P=9.3x10-12). The analysis of whole-genome sequence data from 54 Braunvieh animals uncovered a missense mutation in TUBD1 (rs383232842, p.H210R) that was compatible with recessive inheritance of BH2. The availability of sequence data of 236 animals from diverse bovine populations revealed that the missense mutation also segregated at a low frequency (1.7 %) in the Fleckvieh breed. A validation study in 37,314 Fleckvieh animals confirmed high juvenile mortality of homozygous calves (P=2.2x10-15). Our findings show that the putative disease allele is located on an ancestral haplotype that segregates in Braunvieh and Fleckvieh cattle. To unravel the pathophysiology of BH2, six homozygous animals were examined at the animal clinic. Clinical and pathological findings revealed that homozygous calves suffered from chronic airway disease possibly resulting from defective cilia in the respiratory tract. Conclusions: A missense mutation in TUBD1 is associated with high perinatal and juvenile mortality in Braunvieh and Fleckvieh cattle. The mutation is located on a common haplotype likely originating from an ancient ancestor of Braunvieh and Fleckvieh cattle. Our findings demonstrate for the first time that deleterious alleles may segregate across closed cattle breeds without recent admixture. Homozygous calves suffer from chronic airway disease resulting in poor growth performance and high juvenile mortality. The respiratory manifestations resemble key features of diseases resulting from impaired function of airway cilia.

Evolve and re-sequencing (E&R) studies investigate the genomic responses of adaptation during experimental evolution. Because replicate populations evolve in the same controlled environment, consistent responses to selection across replicates are frequently used to identify reliable candidate regions that underlie adaptation to a new environment. However, recent work demonstrated that selection signatures can be restricted to one or a few replicate(s) only. These selection signatures frequently have a weak statistical support, and given the difficulties of functional validation, additional evidence is needed before considering them as candidates for functional analysis. Here, we introduce an experimental procedure to validate candidate loci with weak or replicate-specific selection signature(s). Crossing an evolved population from a primary E&R experiment to the ancestral founder population reduces the frequency of candidate alleles that have reached a high frequency. We hypothesize that genuine selection targets will experience a repeatable frequency increase after the mixing with the ancestral founders if they are exposed to the same environment (secondary E&R experiment). Using this approach, we successfully validate two overlapping selection targets, which showed a mutually exclusive selection signature in a primary E&R experiment of Drosophila simulans adapting to a novel temperature regime. We conclude that secondary E&R experiments provide a reliable confirmation of selection signatures that are either not replicated or show only a low statistical significance in a primary E&R experiment. Such experiments are particularly helpful to prioritize candidate loci for time-consuming functional follow-up investigations.

ABSTRACT Many adaptive traits are polygenic and frequently more loci contributing to the phenotype than needed are segregating in populations to express a phenotypic optimum. Experimental evolution provides a powerful approach to study polygenic adaptation using replicated populations adapting to a new controlled environment. Since genetic redundancy often results in non-parallel selection responses among replicates, we propose a modified Evolve and Resequencing (E&R) design that maximizes the similarity among replicates. Rather than starting from many founders, we only use two inbred Drosophila melanogaster strains and expose them to a very extreme, hot temperature environment (29°C). After 20 generations, we detect many genomic regions with a strong, highly parallel selection response in 10 evolved replicates. The X chromosome has a more pronounced selection response than the autosomes, which may be attributed to dominance effects. Furthermore, we find that the median selection coefficient for all chromosomes is higher in our two-genotype experiment than in classic E&R studies. Since two random genomes harbor sufficient variation for adaptive responses, we propose that this approach is particularly well-suited for the analysis of polygenic adaptation.