The genetics of assisted gene flow: immediate costs and long-term benefits
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Plant and animal populations are facing several novel risks such as human-mediated habitat fragmentation and climate change that threaten their long-term productivity and persistence. With the genetic health of many populations deteriorating due to climate change outpacing physiological adaptation, human interventions in the form of assisted gene flow (AGF) may provide genetic variation to adapt populations to predicted climate change scenarios and result in more robust and productive populations. We ran genetic simulations to mimic a variety of AGF scenarios and measured their outcomes on population-level fitness to answer the question: in which circumstances is it worthwhile to perform AGF? Based on the parameters we explored, AGF may be harmful in certain situations over the short term (e.g., the first ∼10-20 generations), due to outbreeding depression and introducing deleterious genetic variation. Moreover, under many parameter sets, the benefits of AGF were relatively weak or took many generations to accrue. In general, when the adaptive trait is controlled by many loci of small effect, the benefits of assisted gene flow take much longer to realize–potentially too long for most climate-related management decisions. We also show that when translocation effort is divided across several generations and outbreeding depression is strong, the recipient population experiences a smaller decrease in fitness as compared to moving all individuals in a single effort. Importantly, in most cases, we show that the genomic integrity of the recipient population remains relatively intact following AGF; the amount of genetic material from the donor population typically ends up constituting no more of the recipient population’s genome than the fraction introduced. Our results will be useful for conservation practitioners and silviculturists, for instance, aiming to intervene and adaptively manage so that populations maintain a robust genetic health and maintain productivity into the future given anthropogenic climate change.
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 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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».