Genetic rescue leads to higher fitness as a result of increased heterozygosity across animal taxa
Notice bibliographique
Résumé
Biodiversity loss has reached critical levels due in part to anthropogenic habitat loss and degradation. These landscape changes are particularly damaging as they can result in fragmenting species distributions into small and isolated populations, resulting in limited gene flow, population declines and reduced adaptive potential. Genetic rescue, the translocation of individuals for the purpose of restoring gene flow, has been shown to produce promising results for fragmented populations but remains relatively under-used due to a lack of long-term data and monitoring of genetic rescue attempts. To promote a better understanding of genetic rescue and its potential risks and benefits over the short-term, we reviewed and analyzed all genetic rescue attempts to date to identify whether genetic diversity increases following rescue, and if this change is associated with increased fitness. Our review identified only 19 genetic rescue studies, that included experimental, natural, and conservation motivated, with the majority of studies being on mammals. We used a Bayesian meta-analytical approach to examine the relationship between fitness and genetic diversity. We found that genetic diversity, as represented by heterozygosity, was a positive predictor of population fitness, and this relationship extended to the third-generation post-rescue. These data suggest a single introduction can have lasting fitness benefits, supporting translocation as another tool to ensure conservation success. Given the limited number of studies with long-term data, we echo the need for genetic monitoring of translocations to ascertain whether genetic rescue may also limit the loss of adaptive potential in the long-term.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».