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Enregistrement W2584907869 · doi:10.1111/ddi.12538

Multiple founder effects are followed by range expansion and admixture during the invasion process of the raccoon (<i>Procyon lotor</i>) in Europe

2017· article· en· W2584907869 sur OpenAlexaff
Marietta L. Fischer, Iván Salgado, Joscha Beninde, Roland Klein, Alain C. Frantz, Mike Heddergott, Catherine I. Cullingham, Christopher J. Kyle, Axel Hochkirch

Notice bibliographique

RevueDiversity and Distributions · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensTrent UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiological dispersalBiologyRange (aeronautics)Genetic structurePopulationColonizationGenetic admixtureGenetic diversityInvasive speciesEcologyGene flowIntroduced speciesFounder effectmtDNA control regionGeographyZoologyDemographyAlleleGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim Understanding colonization dynamics is crucial for management of invasive species. We compare the genetic structure of historical (Central Europe) and recent (Spain) invasive populations with native and captive populations of the North American raccoon ( Procyon lotor ). Our aim was to analyse the effects of colonization age on genetic population structure, understand the role of captive individuals as potential founders and test the role of rivers for the dispersal of the species. Location North America, Spain, Central Europe. Methods We genotyped wild‐caught raccoons from Spain and Central Europe ( N = 596), zoos ( N = 57) and the native range ( N = 153) at 16 microsatellite loci and sequenced a mitochondrial DNA fragment (Control Region). We analysed population genetic structuring with Bayesian assignment methods and a FCA . In a landscape genetic analysis, we tested the effect of waterways in the dispersal of the species. Results We detected 16 genetic clusters (in baps ), supporting the hypothesis of multiple introductions and ongoing releases in the invasive range. The native population showed nearly no genetic structure, the Central European clusters showed signals of admixture, whereas the Spanish clusters were clearly separated. Admixture of the Central European clusters was probably caused by recent contact of populations with different origin. The landscape genetic analysis showed that rivers represent neither barriers nor corridors in Central Europe. Main conclusions As the Spanish populations are genetically more diverse than the Central European, we expect increased within‐population diversity when the still isolated populations merge after range expansion. As our results provide evidence for gene flow between zoos and free‐ranging populations, better control of pet trade is essential in the management efforts concerning this invasive species. Our study shows that genetic analyses can help to reconstruct invasion processes, which is important for better understanding and effective management of invasive species.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,207 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations45
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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