Introduction history and hybridization determine the hydric balance of an invasive lizard facing a recent climate niche shift
Notice bibliographique
Résumé
As anthropogenic activities are increasing the frequency and severity of droughts, understanding whether and how fast populations can adapt to sudden changes in their hydric environment is critically important. Here, we capitalize on the introduction of the Cuban brown anole lizard (Anolis sagrei) in North America to assess the contemporary evolution of a widespread terrestrial vertebrate to an abrupt climatic niche shift. We characterized hydric balance in 30 populations along a large climatic gradient. We found that while evaporative and cutaneous water loss varied widely, there was no climatic cline, as would be expected under adaptation. Furthermore, the skin of lizards from more arid environments was covered with smaller scales, a condition thought to limit water conservation and thus be maladaptive. In contrast to environmental conditions, genome-averaged ancestry was a significant predictor of water loss. This was reinforced by our genome-wide association analyses, which indicated a significant ancestry-specific effect for water loss at one locus. Thus, our study indicates that the water balance of invasive brown anoles is dictated by an environment-independent introduction and hybridization history and highlights genetic interactions or genetic correlations as factors that might forestall adaptation. Alternative water conservation strategies, including behavioral mitigation, may influence the brown anole invasion success and require future examination.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».