Linking epigenetics and biological conservation: Towards a <i>conservation epigenetics</i> perspective
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Biodiversity conservation is a global issue where the challenge is to integrate all levels of biodiversity to ensure the long‐term evolutionary potential and resilience of biological systems. Genetic approaches have largely contributed to conservation biology by defining “conservation entities” accounting for their evolutionary history and adaptive potential, the so‐called evolutionary significant units (ESUs). Yet, these approaches only loosely integrate the short‐term ecological history of organisms. Here, we argue that epigenetic variation, and more particularly DNA methylation, represents a molecular component of biodiversity that directly links the genome to the environment. As such, it provides the required information on the ecological background of organisms for an integrative field of conservation biology. We synthesize knowledge about the importance of epigenetic mechanisms in (a) orchestrating fundamental development alternatives in organisms, (b) enabling individuals to respond in real‐time to selection pressures and (c) improving ecosystem stability and functioning. Using practical examples in conservation biology, we illustrate the relevance of DNA methylation (a) as biomarkers of past and present environmental stress events as well as biomarkers of physiological conditions of individuals; (b) for documenting the ecological structuring/clustering of wild populations and hence for better integrating ecology into ESUs; (c) for improving conservation translocations; and (d) for studying landscape functional connectivity. We conclude that an epigenetic conservation perspective will provide environmental managers the possibility to refine ESUs, to set conservation plans taking into account the capacity of organisms to rapidly cope with environmental changes, and hence to improve the conservation of wild populations. A free Plain Language Summary can be found within the Supporting Information of this article.
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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