QUANTIFYING THE CONSTRAINING INFLUENCE OF GENE FLOW ON ADAPTIVE DIVERGENCE IN THE LAKE-STREAM THREESPINE STICKLEBACK SYSTEM
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The constraining effect of gene flow on adaptive divergence is often inferred but rarely quantified. We illustrate ways of doing so using stream populations of threespine stickleback (Gasterosteus aculeatus) that experience different levels of gene flow from a parapatric lake population. In the Misty Lake watershed (British Columbia, Canada), the inlet stream population is morphologically divergent from the lake population, and presumably experiences little gene flow from the lake. The outlet stream population, however, shows an intermediate phenotype and may experience more gene flow from the lake. We first used microsatellite data to demonstrate that gene flow from the lake is low into the inlet but high into the outlet, and that gene flow from the lake remains relatively constant with distance along the outlet. We next combined gene flow data with morphological and habitat data to quantify the effect of gene flow on morphological divergence. In one approach, we assumed that inlet stickleback manifest well-adapted phenotypic trait values not constrained by gene flow. We then calculated the deviation between the observed and expected phenotypes for a given habitat in the outlet. In a second approach, we parameterized a quantitative genetic model of adaptive divergence. Both approaches suggest a large impact of gene flow, constraining adaptation by 80-86% in the outlet (i.e., only 14-20% of the expected morphological divergence in the absence of gene flow was observed). Such approaches may be useful in other taxa to estimate how important gene flow is in constraining adaptive divergence in nature.
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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 découle