Ecological traits shape genetic diversity patterns across the Mediterranean Sea: a quantitative review on fishes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim We set out to identify the determinants of the variation in genetic diversity among fish species and test whether multi‐species genetic diversity is randomly distributed in space. Location Mediterranean Sea. Methods We collected genetic diversity data from 39 published studies on Mediterranean fishes (31 species) along with the spatial coordinates of the sampling sites. We focused on microsatellite heterozygosity (151 data points) and mitochondrial haplotype diversity (201 data points). We used linear regressions to link genetic diversity and 11 ecological traits. We also tested for spatial autocorrelation and trends in the residuals. Results Among‐species variation in microsatellite heterozygosity was explained by three ecological traits: vertical distribution, migration type and body length. Variation in mitochondrial haplotype diversity was also explained by vertical distribution and migration type, and by reproductive strategy (semelparity). However, vertical distribution and migration type showed opposite effects on microsatellites and mitochondrial diversity. After accounting for the effects of ecological traits, no spatial pattern was detected, except for one of the species considered. Main conclusions Ecological factors explain an important proportion of the among‐species genetic diversity. These results suggest that life history strategies of the species influence the variation of microsatellite diversity indirectly through their effect on effective population size, while the spatial variations of genetic diversity seem to be too complex to be identified in our analysis. We found very different effects of traits on mitochondrial and nuclear DNA diversity, which can be explained by the specificities of mitochondrial DNA (absence of recombination, maternal inheritance and non‐neutrality).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».