Divergence genetics analysis reveals historical population genetic processes leading to contrasting phylogeographic patterns in co‐distributed species
Notice bibliographique
Résumé
Coalescent samplers are computational time machines for inferring the historical demographic genetic processes that have given rise to observable patterns of spatial genetic variation among contemporary populations. We have used traditional characterizations of population structure and coalescent-based inferences about demographic processes to reconstruct the population histories of two co-distributed marine species, the frilled dog whelk, Nucella lamellosa, and the bat star, Patiria miniata. Analyses of population structure were consistent with previous work in both species except that additional samples of N. lamellosa showed a larger regional genetic break on Vancouver Island (VI) rather than between the southern Alexander Archipelago as in P. miniata. Our understanding of the causes, rather than just the patterns, of spatial genetic variation was dramatically improved by coalescent analyses that emphasized variation in population divergence times. Overall, gene flow was greater in bat stars (planktonic development) than snails (benthic development) but spatially homogeneous within species. In both species, these large phylogeographic breaks corresponded to relatively ancient divergence times between populations rather than regionally restricted gene flow. Although only N. lamellosa shows a large break on VI, population separation times on VI are congruent between species, suggesting a similar response to late Pleistocene ice sheet expansion. The absence of a phylogeographic break in P. miniata on VI can be attributed to greater gene flow and larger effective population size in this species. Such insights put the relative significance of gene flow into a more comprehensive historical biogeographic context and have important implications for conservation and landscape genetic studies that emphasize the role of contemporary gene flow and connectivity in shaping patterns of population differentiation.
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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 | 0,001 |
| 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 ».