Controlling for the Effects of History and Nonequilibrium Conditions in Gene Flow Estimates in Northern Bullfrog (Rana catesbeiana) Populations
Notice bibliographique
Résumé
Nonequilibrium conditions due to either allopatry followed by secondary contact or recent range expansion can confound measurements of gene flow among populations in previously glaciated regions. We determined the scale at which gene flow can be estimated among breeding aggregations of bullfrogs (Rana catesbeiana) at the northern limit of their range in Ontario, Canada, using seven highly polymorphic DNA microsatellite loci. We first identified breeding aggregations that likely share a common history, determined from the pattern of allelic richness, factorial correspondence analysis, and a previously published mtDNA phylogeography, and then tested for regional equilibrium by evaluating the association between pairwise F(ST) and geographic distance. Regional breeding aggregations in eastern Ontario separated by <100 km were determined to be at or near equilibrium. High levels of gene flow were measured using traditional F-statistics and likelihood estimates of Nm. Similarly high levels of recent migration (past one to three generations) were estimated among the breeding aggregations using nonequilibrium methods. We also show that, in many cases, breeding aggregations separated by up to tens of kilometers are not genetically distinct enough to be considered separate genetic populations. These results have important implications both for the identification of independent "populations" and in assessing the effect of scale in detecting patterns of genetic equilibrium and gene flow.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».