Mountains too high and valleys too deep drive population structuring and demographics in a Qinghai–Tibetan Plateau frog <i>Nanorana pleskei</i> (Dicroglossidae)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pleistocene glacial–interglacial climatic oscillations greatly shaped the current genetic structure of many species. However, geographic features may influence the impact of climatic cycling. Distinct geographic and environmental characters between northern and southern parts of the eastern Qinghai–Tibetan Plateau ( EQTP ) facilitate explorations into the impacts of geographic features on species. The northern parts of EQTP contain large areas of marsh, and the environment is rather homogeneous. In contrast, the southern EQTP harbors complex alpine valleys and a much more heterogeneous setting. We evaluate DNA sequence variation from both the mitochondrial and nuclear genomes in Nanorana pleskei , a species endemic to the EQTP . Hypothesis testing on the evolutionary history of N. pleskei indicates that northern populations can disperse freely, but alpine valleys isolate southern populations. Demographic histories between northern and southern populations also differ. Northern populations appear to have experienced population expansions, while southern frogs exhibit a far more stable demographic history. By combining climatic analyses and species' distribution models, our study suggests that geographic and environmental features drive the differences between the northern and southern EQTP .
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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) | 0,001 | 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 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 ».