Conservation Genetic Analysis of Blanding’s Turtles across Ohio, Indiana, and Michigan
Notice bibliographique
Résumé
The Blanding’s Turtle (Emydoidea blandingii) is a species in need of conservation across much of its geographic range. A key aspect to conserving a species is understanding the genetic diversity and population structure across the landscape. Several researchers have focused on E. blandingii genetic diversity in the northeastern United States, Canada, and parts of the Midwestern United States; however, little investigation has been carried out on localities within the Great Lakes region of Indiana, Michigan, and Ohio. Understanding genetic trends within this region will assist with conservation planning by documenting levels of genetic variation within and among localities and developing hypotheses that have led to the observed patterns. We used 14 microsatellite loci to characterize the genetic diversity of E. blandingii in 16 localities in Indiana, Ohio, and southeast Michigan (with one northwestern locality). Overall, genetic diversity within localities tended to be high and little differentiation was observed among sample localities. No consistent evidence of bottlenecks was detected, and effective population size (Ne) estimates were generally high, but likely biased by sample size. A minimum of two clusters, and as many as seven clusters in a hierarchical analysis, were identified using three methods for grouping individuals (STRUCTURE, TESS3r, and sPCA). A correlation between geographic distance and genetic differentiation (isolation by distance) was observed. The long lifespan and historic gene flow of E. blandingii is likely responsible for the observed genetic diversity and lack of differentiation between localities. This should not suggest that populations are secure in the Great Lakes Region. Modeling aimed at estimating future genetic variation in populations under realistic demographic scenarios indicates that many localities in the region are likely to be vulnerable to genetic loss in the next 200 years.
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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) | 0,000 | 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 ».