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Enregistrement W2970802867 · doi:10.1111/gcb.14811

Integrating patterns of thermal tolerance and phenotypic plasticity with population genetics to improve understanding of vulnerability to warming in a widespread copepod

2019· article· en· W2970802867 sur OpenAlexaboutno aff
Matthew Sasaki, Hans G. Dam

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConnecticut Sea Grant, University of ConnecticutUniversity of ConnecticutNational Science Foundation
Mots-clésBiologyLocal adaptationPhenotypic plasticityPopulationBiological dispersalEcologyAdaptation (eye)Evolutionary biologyNatural selection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Differences in population vulnerability to warming are defined by spatial patterns in thermal adaptation. These patterns may be driven by natural selection over spatial environmental gradients, but can also be shaped by gene flow, especially in marine taxa with high dispersal potential. Understanding and predicting organismal responses to warming requires disentangling the opposing effects of selection and gene flow. We begin by documenting genetic divergence of thermal tolerance and developmental phenotypic plasticity. Ten populations of the widespread copepod Acartia tonsa were collected from sites across a large thermal gradient, ranging from the Florida Keys to Northern New Brunswick, Canada (spanning over 20° latitude). Thermal performance curves (TPCs) from common garden experiments revealed local adaptation at the sampling range extremes, with thermal tolerance increasing at low latitudes and decreasing at high latitudes. The opposite pattern was observed in phenotypic plasticity, which was strongest at high latitudes. No relationship was observed between phenotypic plasticity and environmental variables. Instead, the results are consistent with the hypothesis of a trade-off between thermal tolerance and the strength of phenotypic plasticity. Over a large portion of the sampled range, however, we observed a remarkable lack of differentiation of TPCs. To examine whether this lack of divergence is the result of selection for a generalist performance curve or constraint by gene flow, we analyzed cytochrome oxidase I mtDNA sequences, which revealed four distinct genetic clades, abundant genetic diversity, and widely distributed haplotypes. Strong divergence in thermal performance within genetic clades, however, suggests that the pace of thermal adaptation can be relatively rapid. The combined insight from the laboratory physiological experiments and genetic data indicate that gene flow constrains differentiation of TPCs. This balance between gene flow and selection has implications for patterns of vulnerability to warming. Taking both genetic differentiation and phenotypic plasticity into account, our results suggest that local adaptation does not increase vulnerability to warming, and that low-latitude populations in general may be more vulnerable to predicted temperature change over the next century.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,337
Score d'incertitude au seuil0,347

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,227 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations74
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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