On the roles of landscape heterogeneity and environmental variation in determining population genomic structure in a dendritic system
Notice bibliographique
Résumé
Dispersal and natural selection are key evolutionary processes shaping the distribution of phenotypic and genetic diversity. For species inhabiting complex spatial environments however, it is unclear how the balance between gene flow and selection may be influenced by landscape heterogeneity and environmental variation. Here, we evaluated the effects of dendritic landscape structure and the selective forces of hydroclimatic variation on population genomic parameters for the Murray River rainbowfish, Melanotaenia fluviatilis across the Murray-Darling Basin, Australia. We genotyped 249 rainbowfish at 17,503 high-quality SNP loci and integrated these with models of network connectivity and high-resolution environmental data within a riverscape genomics framework. We tested competing models of gene flow before using multivariate genotype-environment association (GEA) analysis to test for signals of adaptive divergence associated with hydroclimatic variation. Patterns of neutral genetic variation were consistent with expectations based on the stream hierarchy model and M. fluviatilis' moderate dispersal ability. Models incorporating dendritic network structure suggested that landscape heterogeneity is a more important factor determining connectivity and gene flow than waterway distance. Extending these results, we also introduce a novel approach to controlling for the unique effects of dendritic network structure in GEA analyses of populations of aquatic species. We identified 146 candidate loci potentially underlying a polygenic adaptive response to seasonal fluctuations in stream flow and variation in the relative timing of temperature and precipitation extremes. Our findings underscore an emerging predominant role for seasonal variation in hydroclimatic conditions driving local adaptation and are relevant for informing proactive conservation management.
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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) | 0,000 | 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 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 ».