History matters more when explaining genetic diversity within the context of the core–periphery hypothesis
Notice bibliographique
Résumé
The core-periphery hypothesis (CPH) predicts that populations located at the periphery of a species' range should have lower levels of genetic variation than those at the centre of the range. However, most of the research on the CPH focuses on geographic distance and not on ecological distance, or uses categorical definitions of core and periphery to explain the distribution of genetic diversity. We use current climate data and historical climate data from the last glacial maxima to develop quantitative estimates of contemporary and historical ecological suitability using ecological niche models. We analysed genetic diversity using 12 polymorphic microsatellites to estimate changes in heterozygosity, allelic richness and population differentiation in 31 populations of the wood frog (Lithobates sylvaticus) spanning the species' entire eastern clade (33(o) to 45(o) latitude) from Alabama, USA, to Nova Scotia, Canada. Our data support predictions based on the CPH. Populations showed significant differences in genetic diversity across the range, with lower levels of genetic variation at the geographic range edge and in areas with lower levels of historical and contemporary ecological suitability. However, history and geography (not current ecological suitability) best explain the patterns. This study highlights the importance of examining more than just geography when assessing the CPH, and the importance of historical ecological suitability in the maintenance of genetic diversity and population differentiation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».