Genetic differentiation and gene flow among populations of the alpine butterfly, <i>Parnassius smintheus</i>, vary with landscape connectivity
Notice bibliographique
Résumé
Levels of gene flow among populations vary both inter- and intraspecifically, and understanding the ecological bases of variation in levels of gene flow represents an important link between the ecological and evolutionary dynamics of populations. The effects of habitat spatial structure on gene flow have received considerable attention; however, most studies have been conducted at a single spatial scale and without background data on how individual movement is affected by landscape features. We examined the influence of habitat connectivity on inferred levels of gene flow in a high-altitude, meadow-dwelling butterfly, Parnassius smintheus. For this species, we had background data on the effects of landscape structure on both individual movement and on small-scale population genetic differentiation. We compared genetic differentiation and patterns of isolation by distance, based on variation at seven microsatellite loci, among three regions representing two levels of connectivity of high-altitude, nonforested habitats. We found that reduced connectivity of habitats, resulting from more forest cover at high altitudes, was associated with greater genetic differentiation among populations (higher estimated FST), a breakdown of isolation by distance, and overall lower levels of inferred gene flow. These observed differences were consistent with expectations based on our knowledge of the movement behaviour of this species and on previous population genetic analyses conducted at the smaller spatial scale. Our results indicate that the role of gene flow may vary among groups of populations depending on the interplay between individual movement and the structure of the surrounding landscape.
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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) | 0,000 | 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 ».