Landscape genetics and hierarchical genetic structure in Atlantic salmon: the interaction of gene flow and local adaptation
Notice bibliographique
Résumé
Disentangling evolutionary forces that may interact to determine the patterns of genetic differentiation within and among wild populations is a major challenge in evolutionary biology. The objective of this study was to assess the genetic structure and the potential influence of several ecological variables on the extent of genetic differentiation at multiple spatial scales in a widely distributed species, the Atlantic salmon, Salmo salar. A total of 2775 anadromous fish were sampled from 51 rivers along the North American Atlantic coast and were genotyped using 13 microsatellites. A Bayesian analysis clustered these populations into seven genetically and geographically distinct groups, characterized by different environmental and ecological factors, mainly temperature. These groups were also characterized by different extent of genetic differentiation among populations. Dispersal was relatively high and of the same magnitude within compared to among regional groups, which contrasted with the maintenance of a regional genetic structure. However, genetic differentiation was lower among populations exchanging similar rates of local as opposed to inter-regional migrants, over the same geographical scale. This raised the hypothesis that gene flow could be constrained by local adaptation at the regional scale. Both coastal distance and temperature regime were found to influence the observed genetic structure according to landscape genetic analyses. The influence of other factors such as latitude, river length and altitude, migration tactic, and stocking was not significant at any spatial scale. Overall, these results suggested that the interaction between gene flow and thermal regime adaptation mainly explained the hierarchical genetic structure observed among Atlantic salmon populations.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».