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Enregistrement W2796857470 · doi:10.1111/mec.14589

Asymmetric oceanographic processes mediate connectivity and population genetic structure, as revealed by<scp>RAD</scp>seq, in a highly dispersive marine invertebrate (<i>Parastichopus californicus</i>)

2018· article· en· W2796857470 sur OpenAlexafffund
Amanda Xuereb, Laura Benestan, Éric Normandeau, Rémi Daigle, Janelle M. R. Curtis, Louis Bernatchez, Marie‐Josée Fortin

Notice bibliographique

RevueMolecular Ecology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensUniversité LavalFisheries and Oceans CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSimon Fraser UniversityFisheries and Oceans CanadaAlaska Department of Fish and Game
Mots-clésBiologyMarine invertebratesInvertebratePopulationEcologyPopulation structureEvolutionary biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Marine populations are typically characterized by weak genetic differentiation due to the potential for long‐distance dispersal favouring high levels of gene flow. However, strong directional advection of water masses or retentive hydrodynamic forces can influence the degree of genetic exchange among marine populations. To determine the oceanographic drivers of genetic structure in a highly dispersive marine invertebrate, the giant California sea cucumber ( Parastichopus californicus ), we first tested for the presence of genetic discontinuities along the coast of North America in the northeastern Pacific Ocean. Then, we tested two hypotheses regarding spatial processes influencing population structure: (i) isolation by distance ( IBD : genetic structure is explained by geographic distance) and (ii) isolation by resistance ( IBR : genetic structure is driven by ocean circulation). Using RAD seq, we genotyped 717 individuals from 24 sampling locations across 2,719 neutral SNP s to assess the degree of population differentiation and integrated estimates of genetic variation with inferred connectivity probabilities from a biophysical model of larval dispersal mediated by ocean currents. We identified two clusters separating north and south regions, as well as significant, albeit weak, substructure within regions ( F ST = 0.002, p = .001). After modelling the asymmetric nature of ocean currents, we demonstrated that local oceanography ( IBR ) was a better predictor of genetic variation ( R 2 = .49) than geographic distance ( IBD ) ( R 2 = .18), and directional processes played an important role in shaping fine‐scale structure. Our study contributes to the growing body of literature identifying significant population structure in marine systems and has important implications for the spatial management of P. californicus and other exploited marine 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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations130
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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