Geographic isolation and larval dispersal shape seascape genetic patterns differently according to spatial scale
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Genetic variation, as a basis of evolutionary change, allows species to adapt and persist in different climates and environments. Yet, a comprehensive assessment of the drivers of genetic variation at different spatial scales is still missing in marine ecosystems. Here, we investigated the influence of environment, geographic isolation, and larval dispersal on the variation in allele frequencies, using an extensive spatial sampling (47 locations) of the striped red mullet ( Mullus surmuletus ) in the Mediterranean Sea. Univariate multiple regressions were used to test the influence of environment (salinity and temperature), geographic isolation, and larval dispersal on single nucleotide polymorphism ( SNP ) allele frequencies. We used Moran's eigenvector maps (db‐ MEM s) and asymmetric eigenvector maps ( AEM s) to decompose geographic and dispersal distances in predictors representing different spatial scales. We found that salinity and temperature had only a weak effect on the variation in allele frequencies. Our results revealed the predominance of geographic isolation to explain variation in allele frequencies at large spatial scale (>1,000 km), while larval dispersal was the major predictor at smaller spatial scale (<1,000 km). Our findings stress the importance of including spatial scales to understand the drivers of spatial genetic variation. We suggest that larval dispersal allows to maintain gene flows at small to intermediate scale, while at broad scale, genetic variation may be mostly shaped by adult mobility, demographic history, or multigenerational stepping‐stone dispersal. These findings bring out important spatial scale considerations to account for in the design of a protected area network that would efficiently enhance protection and persistence capacity of marine species.
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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 découle