Long distance dispersal and oceanographic fronts shape the connectivity of the keystone sponge Phakellia ventilabrum in the deep northeast Atlantic
Notice bibliographique
Résumé
Little is known about dispersal in deep-sea ecosystems, especially for sponges, which are abundant ecosystem engineers. Understanding patterns of gene flow in deep-sea sponges is essential, especially in areas where rising pressure from anthropogenic activities makes difficult to combine management and conservation. Here, we combined population genomics and oceanographic modelling to understand how Northeast Atlantic populations (Cantabrian Sea to Norway) of the deep-sea sponge Phakellia ventilabrum are connected. The analysis comprised ddRADseq derived SNP datasets of 166 individuals collected from 57 sampling stations from 17 different areas, including two Marine Protected Areas, one Special Area of Conservation and other areas with different levels of protection. The 4,017 neutral SNPs used indicated high connectivity and panmixis amongst the majority of areas (Ireland to Norway), spanning ca. 2,500-km at depths of 99–900 m. This was likely due to the presence of strong ocean currents allowing long-distance larval transport, as supported by our migration analysis and by 3D particle tracking modelling. On the contrary, the Cantabrian Sea and Roscoff (France) samples, the southernmost areas in our study, appeared disconnected from the remaining areas, probably due to prevailing current circulation patterns and topographic features, which might be acting as barriers for gene flow. Despite this major genetic break, our results suggest that all protected areas studied are well-connected with each other. Interestingly, analysis of SNPs under selection replicated results obtained for neutral SNPs. The relatively low genetic diversity observed along the study area, though, highlights the potential fragility of this species to changing climates, which might compromise resilience to future threats.
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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 | 0,001 | 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 ».