Phenological mismatch and the effectiveness of assisted gene flow
Notice bibliographique
Résumé
The persistence of narrowly adapted species under climate change will depend on their ability to migrate apace with their historical climatic envelope or to adapt in place to maintain fitness. This second path to persistence can only occur if there is sufficient genetic variance for response to new selection regimes. Inadequate levels of genetic variation can be remedied through assisted gene flow (AGF), that is the intentional introduction of individuals genetically adapted to localities with historic climates similar to the current or future climate experienced by the resident population. However, the timing of reproduction is frequently adapted to local conditions. Phenological mismatch between residents and migrants can reduce resident × migrant mating frequencies, slowing the introgression of migrant alleles into the resident genetic background and impeding evolutionary rescue efforts. Focusing on plants, we devised a method to estimate the frequency of resident × migrant matings based on flowering schedules and applied it in an experiment that mimicked the first generation of an AGF program with Chamaecrista fasciculata, a prairie annual, under current and expected future temperature regimes. Phenological mismatch reduced the potential for resident × migrant matings by 40-90%, regardless of thermal treatment. The most successful migrant sires were the most resident like in their flowering time, further biasing the genetic admixture between resident and migrant populations. Other loci contributing to local adaptation-heat-tolerance genes, for instance-may be in linkage disequilibrium with phenology when residents and migrants are combined into a single mating pool. Thus, introgression of potentially adaptive migrant alleles into the resident genetic background is slowed when selection acts against migrant phenology. Successful AGF programs may require sustained high immigration rates or preliminary breeding programs when phenologically matched migrant source populations are unavailable.
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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 ».