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Enregistrement W4317355038 · doi:10.22541/au.167291318.80887192/v2

Variation in genomic vulnerability to climate change across temperate populations of eelgrass (Zostera marina)

2023· preprint· en· W4317355038 sur OpenAlexafffundabout
Nicholas W. Jeffery, Bénédikte Vercaemer, Ryan R. E. Stanley, Tony Kess, France Dufresne, Melisa C. Wong

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal plant biology
Établissements canadiensBedford Institute of OceanographyUniversité du Québec à RimouskiFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaNiskamoon Corporation
Mots-clésSubarctic climateZostera marinaEcologyBiologySeagrassClimate changeGeographyPopulationRange (aeronautics)Habitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A global decline in seagrass populations has led to renewed calls for their conservation as important providers of biogenic and foraging habitat, shoreline stabilisation, and carbon storage. Eelgrass (Zostera marina) occupies the largest geographic range among seagrass species spanning a commensurately broad spectrum of environmental conditions. However, relatively little is known about their fine-scale genetic structure and broad-scale genomic signatures of environmental adaptation, and in Canada, eelgrass is considered a single phylogroup despite occurring across three oceans. We used a pooled whole-genome re-sequencing approach to characterise population structure, gene flow, and adaptation of 23 eelgrass populations ranging from the Northeast United States, to Atlantic, subarctic, and Pacific Canada. We identified over 500,000 SNPs, which when mapped to a chromosome-level genome assembly revealed six broad clades of eelgrass across the study area, with pairwise FST ranging from 0 among neighbouring populations to 0.54 between Pacific and Atlantic coasts. Genetic diversity was highest in the Pacific and lowest in the Arctic, consistent with colonisation of the Arctic and Atlantic oceans from the Pacific. Using redundancy analyses and two climate change projection scenarios, we found that subarctic populations are more vulnerable to climate change through genomic offset predictions. Conservation planning in Canada should ensure that representative populations from each identified clade are included within a national network so that latent genetic diversity is protected, and gene flow is maintained. Northern populations, in particular, may require stronger protective measures given their susceptibility to change climate.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,202

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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