Genetic diversity and structure of a recent fish invasion: Tench (<i>Tinca tinca</i>) in eastern North America
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduced and geographically expanding populations experience similar eco‐evolutionary challenges, including founder events, genetic bottlenecks, and novel environments. Theory predicts that reduced genetic diversity resulting from such phenomena limits the success of introduced populations. Using 1900 SNPs obtained from restriction‐site‐associated DNA sequencing, we evaluated hypotheses related to the invasion history and connectivity of an invasive population of Tench ( Tinca tinca ), a Eurasian freshwater fish that has been expanding geographically in eastern North America for three decades. Consistent with the reported history of a single introduction event, our findings suggest that multiple introductions from distinct genetic sources are unlikely as Tench had a small effective population size (~114 [95% CI = 106–123] individuals), no strong population subdivision across time and space, and evidence of a recent genetic bottleneck. The large genetic neighbourhood size (220 km) and weak within‐population genetic substructure suggested high connectivity across the invaded range, despite the relatively large area occupied. There was some evidence for a small decay in genetic diversity as the species expanded northward, but not southward, into new habitats. As eradicating the species within a ~112 km radius would be necessary to prevent recolonization, eradicating Tench is likely not feasible at watershed—and possibly local—scales. Management should instead focus on reducing abundance in priority conservation areas to mitigate adverse impacts. Our study indicates that introduced populations can thrive and exhibit relatively high levels of genetic diversity despite severe bottlenecks (<1.5% of the ancestral effective population size) and suggests that landscape heterogeneity and population demographics can generate variability in spatial patterns of genetic diversity within a single range expansion.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».