Genetic divergence in morphology-performance mapping between Misty Lake and inlet stickleback
Notice bibliographique
Résumé
Different environments should select for different aspects of organismal performance, which should lead to correlated divergence in morphological traits that influence performance. The result should be genetic divergence in aspects of performance, morphology and associations ('maps') between morphology and performance. Testing this hypothesis requires quantifying performance and morphology in multiple populations after controlling for environmental differences, but this is rarely attempted. We used a common-garden experiment to examine morphology and several aspects of swimming performance within and between the lake and inlet populations of threespine stickleback (Gasterosteus aculeatus) from the Misty system, Vancouver Island, Canada. Controlling for body size, lake stickleback had shallower bodies, larger caudal fins and smaller pelvic girdles. With or without morphological covariates, lake stickleback showed greater performance in both sustained and burst swimming. In contrast, inlet stickleback showed greater manoeuverability than did lake stickleback in some analyses. Morphology-performance relationships were decoupled when considering variation within vs. between populations. Moreover, morphology-performance mapping differed between the two populations. Based on these observations, we advance a hypothesis for why populations adapting to different environments should show adaptive genetic divergence in morphology-performance mapping.
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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) | 0,001 | 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 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 ».