Introduction history and natural selection jointly shape evolution of a signaling trait during biological invasion
Notice bibliographique
Résumé
Introductions of invasive species to new environments often result in rapid rates of trait evolution. While in some cases these evolutionary transitions are adaptive and driven by natural selection, they can also result from non-adaptive processes associated with the invasion history. Here, we examined the role of adaptive and non-adaptive evolutionary processes in the brown anole (Anolis sagrei), a widespread invasive lizard for which genetic data have helped trace the sources of non-native populations. We focused on the dewlap, a signaling trait known to be subject to multiple selective pressures. We measured dewlap reflectance, pattern, and size in non-native populations across the southeastern United States. We combine these trait measurements with quantification of environmental variables known to influence dewlap signal effectiveness, such as canopy openness. Further, we use genome-wide data to estimate ancestry and to perform association mapping for dewlap traits. We found that among-population variation in dewlap characteristics is best explained by ancestry, as contributed by invasion history. This result was supported by genome-wide association mapping, which identified several ancestry-specific loci associated with dewlap traits. Despite the strong imprint of invasion history on dewlap variation, we also detect significant relationships between dewlap traits and local environmental conditions. Thus, our results are also consistent with natural selection influencing trait evolution during the brown anole invasion. Our study clarifies the importance of ancestry and admixture in shaping phenotypes during biological invasion, while also showing that some traits can respond adaptively to conditions encountered in the invasive range despite potential constraints imposed by invasion history.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».