Host association, environment, and geography underlie genomic differentiation in a major forest pest
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Diverse geographic, environmental, and ecological factors affect gene flow and adaptive genomic variation within species. With recent advances in landscape ecological modelling and high‐throughput DNA sequencing, it is now possible to effectively quantify and partition their relative contributions. Here, we use landscape genomics to identify determinants of genomic differentiation in the forest tent caterpillar, Malacosoma disstria , a widespread and irruptive pest of numerous deciduous tree species in North America. We collected larvae from multiple populations across Eastern Canada, where the species experiences a diversity of environmental gradients and feeds on a number of different host tree species, including trembling aspen ( Populus tremuloides ), sugar maple ( Acer saccharum ), red oak ( Quercus rubra ), and white birch ( Betula papyrifera ). Using a combination of reciprocal causal modelling (RCM) and distance‐based redundancy analyses (dbRDA), we show that differentiation of thousands of genome‐wide single nucleotide polymorphisms (SNPs) among individuals is best explained by a combination of isolation by distance, isolation by environment (spatial variation in summer temperatures and length of the growing season), and differences in host association. Configuration of suitable habitat inferred from ecological niche models was not significantly related to genomic differentiation, suggesting that M. disstria dispersal is agnostic with respect to habitat quality. Although population structure was not discretely related to host association, our modelling framework provides the first molecular evidence of host‐associated differentiation in M. disstria , congruent with previous documentation of reduced growth and survival of larvae moved between natal host species. We conclude that ecologically mediated selection is contributing to variation within M. disstria , and that divergent adaptation related to both environmental conditions and host association should be considered in ongoing research and management of this important forest pest.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».