Syntopic frogs reveal different patterns of interaction with the landscape: A comparative landscape genetic study of<i>Pelophylax nigromaculatus</i>and<i>Fejervarya limnocharis</i>from central China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Amphibians are often considered excellent environmental indicator species. Natural and man‐made landscape features are known to form effective genetic barriers to amphibian populations; however, amphibians with different characteristics may have different species–landscape interaction patterns. We conducted a comparative landscape genetic analysis of two closely related syntopic frog species from central China, Pelophylax nigromaculatus ( PN ) and Fejervarya limnocharis ( FL ). These two species differ in several key life history traits; PN has a larger body size and larger clutch size, and reaches sexual maturity later than FL . Microsatellite DNA data were collected and analyzed using conventional ( F ST , isolation by distance ( IBD ), AMOVA ) and recently developed (Bayesian assignment test, isolation by resistance) landscape genetic methods. As predicted, a higher level of population structure in FL ( F ST ′ = 0.401) than in PN ( F ST ′ = 0.354) was detected, in addition to FL displaying strong IBD patterns ( r = .861) unlike PN ( r = .073). A general north–south break in FL populations was detected, consistent with the IBD pattern, while PN exhibited clustering of northern‐ and southern‐most populations, suggestive of altered dispersal patterns. Species‐specific resistant landscape features were also identified, with roads and land cover the main cause of resistance to FL , and elevation the main influence on PN . These different species–landscape interactions can be explained mostly by their life history traits, revealing that closely related and ecologically similar species have different responses to the same landscape features. Comparative landscape genetic studies are important in detecting such differences and refining generalizations about amphibians in monitoring environmental changes.
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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 ».