Population genomics reveals historical divergence and local adaptation in polar bears
Notice bibliographique
Résumé
Single-nucleotide polymorphisms (SNPs) have numerous advantages over microsatellites, including greater power to infer population structure and history and to detect loci undergoing selection. Here, we conduct the first continental-level SNP study of polar bears (Ursus maritimus) using genotypes from an array of 5441 SNP loci genotyped in 16–30 polar bears sampled in each of 16 geographic regions in Canada and West Greenland. Our study aimed to assess population history and genetic structure and to identify evidence of adaptive loci. Using these data, we confirmed the existence of four broad-scale genetic clusters in North America (FCT = 0.035) and identified nine fine-scale subclusters using more powerful spatial methods. An assessment of historical patterns of migration suggests that polar bears migrated into North America from the Beaufort Sea after the last glacial maximum. Using a conservative approach, we identified 17 loci that may represent adaptive variation, including one SNP in the 3’ untranslated region of PDLIM5 (PDZ And LIM Domain 5), a gene involved in cardiovascular function, which has undergone substantial selection in polar bears since their divergence from brown bears. Outlier loci differentiated the Norwegian Bay genetic cluster more strongly from remaining clusters than did our complete dataset, suggesting possible adaptive differences in the High Arctic. Through careful consideration of SNP loci, sample inclusion, and analytical approaches, we provide a comprehensive picture of polar bear population structure at a continental level. This study provides a model for the analysis of wide-ranging species that can contribute to their conservation and management.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».