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Enregistrement W4210596410 · doi:10.1038/s41598-022-05248-1

Population transcriptomics reveals the effect of gene flow on the evolution of range limits

2022· article· en· W4210596410 sur OpenAlexfundno aff
Katsunori Tamagawa, Kotone Yoshida, Shiori Ohrui, Yuma Takahashi

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of GeneticsJapan Society for the Promotion of ScienceFujiwara Natural History Foundation
Mots-clésLocal adaptationPopulationEcologyGene flowRange (aeronautics)Biological dispersalHabitatSpecies distributionBiologyEnvironmental scienceGenetic variation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the most important questions in evolutionary biology is how the spatial distribution of species is limited. Asymmetric gene flow from core populations is suggested to increase the number of poorly adapted immigrants in the populations at the range edge. Genetic load due to migration, i.e., migration load, should prevent adaptation to the local habitat, leading to decreases in distribution range via local extinction or the limiting range expansion. However, few experimental studies have examined the effects of immigration on fitness and natural selection within recipient populations. To investigate the influence of migration load on the evolution of distribution range, we performed field and laboratory observations as well as population transcriptomics for the common river snail, Semisulcospira reiniana. This species meets the conditions that migration from source populations can prevent local adaptation in a sink population because they inhabit the broader range of environments, including middle/upper reaches of a river and estuaries within a single river and they may be more vulnerable to being swept away by water currents due to lowered spontaneous (upward) locomotion activity. We found that river steepness was related to the lower distribution limit of S. reiniana, with a narrower distribution range in the steeper river. Population transcriptomic analysis showed that gene flow was heavily asymmetric from the upstream populations to downstream ones in the steep river, suggesting a greater migration load in the steep river. The number of genes putatively involved in adaptation to the local habitat was lower in the steep river than in the gentle river. Gene expression profiles suggested that individuals achieve better local adaptation in the gentle river. Laboratory experiments suggested that evolutionary differences in salinity tolerance among local populations were only found in the gentle river. Our results consistent with the hypothesis that migration load owing to asymmetric gene flow disturbs local adaptation and restricts the distribution range of river snails.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,207 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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