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Enregistrement W2515937221 · doi:10.1111/mec.13811

Seascape genomics provides evidence for thermal adaptation and current‐mediated population structure in American lobster (<i>Homarus americanus</i>)

2016· article· en· W2515937221 sur OpenAlexafffund
Laura Benestan, Brady K. Quinn, Halim Maaroufi, Martin Laporte, Fraser K. Clark, Spencer J. Greenwood, Rémy Rochette, Louis Bernatchez

Notice bibliographique

RevueMolecular Ecology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCrustacean biology and ecology
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward IslandUniversity of New BrunswickUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAtlantic Canada Opportunities AgencyCanada Foundation for Innovation
Mots-clésHomarusAmerican lobsterBiologySeascapeAdaptation (eye)PopulationPopulation genomicsEcologyFisheryPhylogeographyEvolutionary biologyZoologyGenomicsCrustaceanHabitatGeneticsPhylogeneticsGenomeNeuroscienceDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Investigating how environmental features shape the genetic structure of populations is crucial for understanding how they are potentially adapted to their habitats, as well as for sound management. In this study, we assessed the relative importance of spatial distribution, ocean currents and sea surface temperature (SST) on patterns of putatively neutral and adaptive genetic variation among American lobster from 19 locations using population differentiation (PD) approaches combined with environmental association (EA) analyses. First, PD approaches (using bayescan, arlequin and outflank) found 28 outlier SNPs putatively under divergent selection and 9770 neutral SNPs in common. Redundancy analysis revealed that spatial distribution, ocean current-mediated larval connectivity and SST explained 31.7% of the neutral genetic differentiation, with ocean currents driving the majority of this relationship (21.0%). After removing the influence of spatial distribution, no SST were significant for putatively neutral genetic variation whereas minimum annual SST still had a significant impact and explained 8.1% of the putatively adaptive genetic variation. Second, EA analyses (using Pearson correlation tests, bayescenv and lfmm) jointly identified seven SNPs as candidates for thermal adaptation. Covariation at these SNPs was assessed with a spatial multivariate analysis that highlighted a significant temperature association, after accounting for the influence of spatial distribution. Among the 505 candidate SNPs detected by at least one of the three approaches, we discovered three polymorphisms located in genes previously shown to play a role in thermal adaptation. Our results have implications for the management of the American lobster and provide a foundation on which to predict how this species will cope with climate change.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations190
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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