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Enregistrement W2790807486 · doi:10.1111/jeb.13264

Adaptation in temporally variable environments: stickleback armor in periodically breaching bar‐built estuaries

2018· article· en· W2790807486 sur OpenAlexafffund
Antoine Paccard, Ben A. Wasserman, Dieta Hanson, Louis Astorg, Dan Durston, Sara Kurland, Travis M. Apgar, Rana W. El‐Sabaawi, Eric P. Palkovacs, Andrew P. Hendry, Rowan D. H. Barrett

Notice bibliographique

RevueJournal of Evolutionary Biology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversité du Québec à MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsNational Oceanic and Atmospheric AdministrationUniversity of CaliforniaNational Science Foundation
Mots-clésSticklebackBiologyPopulationGene flowEcologyLocal adaptationAdaptation (eye)PredationPhenotypic plasticityGenetic variationAbiotic componentPredatorEvolutionary biologyFisheryGeneFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The evolutionary consequences of temporal variation in selection remain hotly debated. We explored these consequences by studying threespine stickleback in a set of bar-built estuaries along the central California coast. In most years, heavy rains induce water flow strong enough to break through isolating sand bars, connecting streams to the ocean. New sand bars typically re-form within a few weeks or months, thereby re-isolating populations within the estuaries. These breaching events cause severe and often extremely rapid changes in abiotic and biotic conditions, including shifts in predator abundance. We investigated whether this strong temporal environmental variation can maintain within-population variation while eroding adaptive divergence among populations that would be caused by spatial variation in selection. We used neutral genetic markers to explore population structure and then analysed how stickleback armor traits, the associated genes Eda and Pitx1 and elemental composition (%P) varies within and among populations. Despite strong gene flow, we detected evidence for divergence in stickleback defensive traits and Eda genotypes associated with predation regime. However, this among-population variation was lower than that observed among other stickleback populations exposed to divergent predator regimes. In addition, within-population variation was very high as compared to populations from environmentally stable locations. Elemental composition was strongly associated with armor traits, Eda genotype and the presence of predators, thus suggesting that spatiotemporal variation in armor traits generates corresponding variation in elemental phenotypes. We conclude that gene flow, and especially temporal environmental variation, can maintain high levels of within-population variation while reducing, but not eliminating, among-population variation driven by spatial environmental variation.

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 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 enseignants0,216
Score d'incertitude au seuil0,381

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,232 · 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.

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

Citations22
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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