Microsatellite and mt<scp>DNA</scp> analysis of lake trout, <i>Salvelinus namaycush</i>, from Great Bear Lake, Northwest Territories: impacts of historical and contemporary evolutionary forces on Arctic ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Resolving the genetic population structure of species inhabiting pristine, high latitude ecosystems can provide novel insights into the post-glacial, evolutionary processes shaping the distribution of contemporary genetic variation. In this study, we assayed genetic variation in lake trout (Salvelinus namaycush) from Great Bear Lake (GBL), NT and one population outside of this lake (Sandy Lake, NT) at 11 microsatellite loci and the mtDNA control region (d-loop). Overall, population subdivision was low, but significant (global F(ST) θ = 0.025), and pairwise comparisons indicated that significance was heavily influenced by comparisons between GBL localities and Sandy Lake. Our data indicate that there is no obvious genetic structure among the various basins within GBL (global F(ST) = 0.002) despite the large geographic distances between sampling areas. We found evidence of low levels of contemporary gene flow among arms within GBL, but not between Sandy Lake and GBL. Coalescent analyses suggested that some historical gene flow occurred among arms within GBL and between GBL and Sandy Lake. It appears, therefore, that contemporary (ongoing dispersal and gene flow) and historical (historical gene flow and large founding and present-day effective population sizes) factors contribute to the lack of neutral genetic structure in GBL. Overall, our results illustrate the importance of history (e.g., post-glacial colonization) and contemporary dispersal ecology in shaping genetic population structure of Arctic faunas and provide a better understanding of the evolutionary ecology of long-lived salmonids in pristine, interconnected habitats.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».