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Enregistrement W2112555383 · doi:10.1186/1471-2156-10-17

Big mountains but small barriers: Population genetic structure of the Chinese wood frog (Rana chensinensis) in the Tsinling and Daba Mountain region of northern China

2009· article· en· W2112555383 sur OpenAlexafffund
Aibin Zhan, Cheng Li, Jinzhong Fu

Notice bibliographique

RevueBMC Genetics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésGenetic structureGenetic diversityPopulationBiologyBiological dispersalGene flowIsolation by distanceMicrosatelliteEcologyGenetic variationPopulation geneticsGenetic distanceRange (aeronautics)ZoologyEvolutionary biologyAlleleGeneticsDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Amphibians in general are poor dispersers and highly philopatric, and landscape features often have important impacts on their population genetic structure and dispersal patterns. Numerous studies have suggested that genetic differentiation among amphibian populations are particularly pronounced for populations separated by mountain ridges. The Tsinling Mountain range of northern China is a major mountain chain that forms the boundary between the Oriental and Palearctic zoogeographic realms. We studied the population structure of the Chinese wood frog (Rana chensinensis) to test whether the Tsinling Mountains and the nearby Daba Mountains impose major barriers to gene flow. RESULTS: Using 13 polymorphic microsatellite DNA loci, 523 individuals from 12 breeding sites with geographical distances ranging from 2.6 to 422.8 kilometers were examined. Substantial genetic diversity was detected at all sites with an average of 25.5 alleles per locus and an expected heterozygosity ranging from 0.504 to 0.855, and two peripheral populations revealed significantly lower genetic diversity than the central populations. In addition, the genetic differentiation among the central populations was statistically significant, with pairwise FST values ranging from 0.0175 to 0.1625 with an average of 0.0878. Furthermore, hierarchical AMOVA analysis attributed most genetic variation to the within-population component, and the between-population variation can largely be explained by isolation-by-distance. None of the putative barriers detected from genetic data coincided with the location of the Tsinling Mountains. CONCLUSION: The Tsinling and Daba Mountains revealed no significant impact on the population genetic structure of R. chensinensis. High population connectivity and extensive juvenile dispersal may account for the significant, but moderate differentiation between populations. Chinese wood frogs are able to use streams as breeding sites at high elevations, which may significantly contribute to the diminishing barrier effect of mountain ridges. Additionally, a significant decrease in genetic diversity in the peripheral populations supports Mayr's central-peripheral population hypothesis.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,577

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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