Cryptic Genetic Diversity Is Paramount in Small-Bodied Amphibians of the Genus Euparkerella (Anura: Craugastoridae) Endemic to the Brazilian Atlantic Forest
Notice bibliographique
Résumé
Morphological similarity associated to restricted distributions and low dispersal abilities make the direct developing "Terrarana" frogs of the genus Euparkerella a good model for examining diversification processes. We here infer phylogenetic relationships within the genus Euparkerella, using DNA sequence data from one mitochondrial and four nuclear genes coupled with traditional Bayesian phylogenetic reconstruction approaches and more recent coalescent methods of species tree inference. We also used Bayesian clustering analysis and a recent Bayesian coalescent-based approach specifically to infer species delimitation. The analysis of 39 individuals from the four known Euparkerella species uncovered high levels of genetic diversity, especially within the two previously morphologically-defined E. cochranae and E. brasiliensis. Within these species, the gene trees at five independent loci and trees from combined data (concatenated dataset and the species tree) uncovered six deeply diverged and geographically coherent evolutionary units, which may have diverged between the Miocene and the Pleistocene. These six units were also uncovered in the Bayesian clustering analysis, and supported by the Bayesian coalescent-based species delimitation (BPP), and Genealogical Sorting Index (GSI), providing thus strong evidence for underestimation of the current levels of diversity within Euparkerella. The cryptic diversity now uncovered opens new opportunities to examine the origins and maintenance of microendemism in the context of spatial heterogeneity and/or human induced fragmentation of the highly threatened Brazilian Atlantic forest hotspot.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».