Range-wide whole-genome resequencing of the brown bear reveals drivers of intraspecies divergence
Notice bibliographique
Résumé
Population-genomic studies can shed new light on the effect of past demographic processes on contemporary population structure. We reassessed phylogeographical patterns of a classic model species of postglacial recolonisation, the brown bear (Ursus arctos), using a range-wide resequencing dataset of 128 nuclear genomes. In sharp contrast to the erratic geographical distribution of mtDNA and Y-chromosomal haplotypes, autosomal and X-chromosomal multi-locus datasets indicate that brown bear population structure is largely explained by recent population connectivity. Multispecies coalescent based analyses reveal cases where mtDNA haplotype sharing between distant populations, such as between Iberian and southern Scandinavian bears, likely results from incomplete lineage sorting, not from ancestral population structure (i.e., postglacial recolonisation). However, we also argue, using forward-in-time simulations, that gene flow and recombination can rapidly erase genomic evidence of former population structure (such as an ancestral population in Beringia), while this signal is retained by Y-chromosomal and mtDNA, albeit likely distorted. We further suggest that if gene flow is male-mediated, the information loss proceeds faster in autosomes than in X chromosomes. Our findings emphasise that contemporary autosomal genetic structure may reflect recent population dynamics rather than postglacial recolonisation routes, which could contribute to mtDNA and Y-chromosomal discordances.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».