Is Niagara Falls a barrier to gene flow in riverine fishes? A test using genome‐wide SNP data from seven native species
Notice bibliographique
Résumé
Since the early Holocene, fish population genetics in the Laurentian Great Lakes have been shaped by the dual influences of habitat structure and post-glacial dispersal. Riverscape genetics theory predicts that longitudinal habitat corridors and unidirectional downstream water-flow drive the downstream accumulation of genetic diversity, whereas post-glacial dispersal theory predicts that fish genetic diversity should decrease with increasing distance from glacial refugia. This study examines populations of seven native fish species codistributed above and below the 58 m high Niagara Falls - a hypothesized barrier to gene flow in aquatic species. A better understanding of Niagara Falls' role as a barrier to gene flow and dispersal is needed to identify drivers of Great Lakes genetic diversity and guide strategies to limit exotic species invasions. We used genome-wide SNPs and coalescent models to test whether populations are: (a) genetically distinct, consistent with the Niagara Falls barrier hypothesis; (b) more genetically diverse upstream, consistent with post-glacial expansion theory, or downstream, consistent with the riverscape habitat theory; and (c) have migrated either upstream or downstream past Niagara Falls. We found that genetic diversity is consistently greater below Niagara Falls and the falls are an effective barrier to migration, but two species have probably dispersed upstream past the falls after glacial retreat yet before opening of the Welland Canal. Models restricting migration to after opening of the Welland Canal were generally rejected. These results help explain how river habitat features affect aquatic species' genetic diversity and highlight the need to better understand post-glacial dispersal pathways.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».