Genetic diversity and connectivity of moose (Alces americanus americanus) in eastern North America
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Genetic diversity is critical to a population’s ability to overcome gradual environment change. Large-bodied wildlife existing in regions with relatively high human population density are vulnerable to isolation-induced genetic drift, population bottlenecks, and loss of genetic diversity. Moose ( Alces americanus americanus ) in eastern North America have a complex history of drastic population changes. Current and potential threats to moose populations in this region could be exacerbated by loss of genetic diversity and connectivity among subpopulations. Existing genetic diversity, gene flow, and population clustering and fragmentation of eastern North American moose are not well quantified, while physical and anthropogenic barriers to population connectivity already exist. Here, single nucleotide polymorphism (SNP) genotyping of 507 moose spanning five northeastern U.S. states and one southeastern Canadian province indicated low diversity, with a high proportion of the genomes sharing identity-by-state, with no consistent evidence of non-random mating. Gene flow estimates indicated bidirectionality between all pairs of sampled areas, with magnitudes reflecting clustering and differentiation patterns. A Discriminant Analysis of Principal Components analysis indicated that these genotypic data were best described with four clusters and indicated connectivity across the Saint Lawrence River and Seaway, a potential physical barrier to gene flow. Tests for genetic differentiation indicated restricted gene flow between populations across the Saint Lawrence River and Seaway, and between many sampled areas facing expanding human activity. These results document current genetic variation and connectivity of moose populations in eastern North America, highlight potential challenges to current population connectivity, and identify areas for future research and conservation.
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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 | 0,001 |
| 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 ».