Seascape genomics provides evidence for thermal adaptation and current‐mediated population structure in American lobster (<i>Homarus americanus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».