Eco‐morphological differentiation in Lake Magadi tilapia, an extremophile cichlid fish living in hot, alkaline and hypersaline lakes in East Africa
Notice bibliographique
Résumé
Ecological diversification through divergent selection is thought to be a major force during the process of adaptive radiations. However, the large sizes and complexity of most radiations such as those of the cichlids in the African Great Lakes make it impossible to infer the exact evolutionary history of any population divergence event. The genus Alcolapia, a small cichlid lineage endemic to Lakes Magadi and Natron in East Africa, exhibits phenotypes similar to some of those found in cichlids of the radiations of the African Great Lakes. The simplicity within Alcolapia makes it an excellent model system to investigate ecological diversification and speciation. We used an integrated approach including population genomics based on RAD-seq data, geometric morphometrics and stable isotope analyses to investigate the eco-morphological diversification of tilapia in Lake Magadi and its satellite lake Little Magadi. Additionally, we reconstructed the demographic history of the species using coalescent simulations based on the joint site frequency spectrum. The population in Little Magadi has a characteristically upturned mouth--possibly an adaptation to feeding on prey from the water surface. Eco-morphological differences between populations within Lake Magadi are more subtle, but are consistent with known ecological differences between its lagoons such as high concentrations of nitrogen attributable to extensive guano deposits in Rest of Magadi relative to Fish Springs Lagoon. All populations diverged simultaneously only about 1100 generations ago. Differences in levels of gene flow between populations and the effective population sizes have likely resulted in the inferred heterogeneous patterns of genome-wide differentiation.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».