Adaptive population divergence and directional gene flow across steep elevational gradients in a climate‐sensitive mammal
Notice bibliographique
Résumé
The ecological effects of climate change have been shown in most major taxonomic groups; however, the evolutionary consequences are less well-documented. Adaptation to new climatic conditions offers a potential long-term mechanism for species to maintain viability in rapidly changing environments, but mammalian examples remain scarce. The American pika (Ochotona princeps) has been impacted by recent climate-associated extirpations and range-wide reductions in population sizes, establishing it as a sentinel mammalian species for climate change. To investigate evidence for local adaptation and reconstruct patterns of genomic diversity and gene flow across rapidly changing environments, we used a space-for-time design and restriction site-associated DNA sequencing to genotype American pikas along two steep elevational gradients at 30,966 SNPs and employed independent outlier detection methods that scanned for genotype-environment associations. We identified 338 outlier SNPs detected by two separate analyses and/or replicated in both transects, several of which were annotated to genes involved in metabolic function and oxygen transport. Additionally, we found evidence of directional gene flow primarily downslope from high-elevation populations, along with reduced gene flow at outlier loci. If this trend continues, elevational range contractions in American pikas will likely be from local extirpation rather than upward movement of low-elevation individuals; this, in turn, could limit the potential for adaptation within this landscape. These findings are of particular relevance for future conservation and management of American pikas and other elevationally restricted, thermally sensitive species.
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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) | 0,005 | 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 ».