Landscape structure and climatic variation determine Atlantic salmon genetic connectivity in the Northwest Atlantic
Notice bibliographique
Résumé
The identification of landscape or climatic correlates of genetic connectivity can reveal the processes that regulate spatial diversity and inform the management and conservation of exploited or endangered species. Increasingly, the role of local adaptation in regulating spatial structure is gaining recognition, though disentangling its influence from that of dispersal and genetic drift remains challenging. We examined genetic connectivity using 15 microsatellite loci in 3546 Atlantic salmon (Salmo salar) from 47 locations in Newfoundland and Labrador. Cluster analysis revealed regional associations, but examples of unexpectedly high divergence over small spatial scales (<50 km) or low divergence over large scales (>500 km) were common with little evidence of isolation by distance (R2= 0.04). We evaluated the hypothesis that spatial structure is less influenced by straying and more by adaptation and (or) drift using sample-associated data on 22 landscape and climate variables and both stepwise multiple regression and redundancy analysis. Landscape variables explained ∼40% of the variation in spatial structure with freshwater habitat area as the largest determinant. Linkages were also observed with water chemistry and winter severity, supporting hypotheses of adaptive divergence. Overall, the results suggest Atlantic salmon populations are structured by extensive genetic drift and low rates of effective straying and demonstrate how a landscape genetics approach can inform wildlife management and conservation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».