Impact of rifting and hydrography on the genetic structure of <i>Clarias gariepinus</i> in eastern Africa
Notice bibliographique
Résumé
In a study of the genetic structure of Clarias gariepinus at the ND5 and ND6 loci of mitochondrial DNA using RFLP–PCR in 16 populations (267 fish), a total of 18 haplotypes was detected. The most common haplotype was EA1 and represented 46% of all genotypes. Three phylogenetic groups characterized the region, with the East African clade occurring between the western rift in the west, Lake Baringo in the north, the Indian Ocean in the east and the Rufiji River in the south. The Lower Tana River (unlike the Upper Tana River) and Lake Kamnarok grouped with the North clade, while the Ruaha River (tributary of the Rufiji River) represented a contact zone between the East and the South‐central African clade. Genetic structure was distinct ( F ST =0·66), with the Lower Tana River and Lake Mtera forming specific units. Within the East clade, the Oloibortoto River, Upper Tana River and Lake Victoria each formed a distinct population. Lake Baringo grouped either with the eastern rift or the western rift depending on the analysis. Lake Jipe, the Pangani River, Rusizi River, Lake Edward, Nyabugogo River and the Luiche River clustered together. Among group variance explained 66·8% of the total variance; the impact of vicariance (rifting and uplifting) on the phylogeography was considerable. A distribution model of the catfish is proposed which combines the separation by rifting several million years ago with a high gene flow in the western rift due to historical connectivity among lakes and rivers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».