Genetic rescue often leads to higher fitness as a result of increased heterozygosity across animal taxa
Notice bibliographique
Résumé
Biodiversity loss has reached critical levels partly due to anthropogenic habitat loss and degradation. These landscape changes are damaging as they can fragment species distributions into small, isolated populations, resulting in limited gene flow, population declines and reduced adaptive potential. Genetic rescue, the translocation of individuals to increase genetic diversity and ultimately fitness, has produced promising results for fragmented populations but remains underutilized due to a lack of long-term data and monitoring. To promote a better understanding of genetic rescue and its potential risks and benefits over the short-term, we reviewed and analysed published genetic rescue attempts to identify whether genetic diversity increases following translocation, and if this change is associated with increased fitness. Our review identified 19 studies that provided genetic and fitness data from before and after the translocation; the majority of these were on mammals, and included experimental, natural and conservation-motivated translocations. Using a Bayesian meta-analytical approach, we found that on average, genetic diversity and fitness increased in populations post translocations, although there were some exceptions to this trend. Overall, genetic diversity was a positive predictor of population fitness, and in some cases this relationship extended three generations post-rescue. These data suggest a single translocation can have lasting fitness benefits, and support translocation as another tool to facilitate conservation success. Given the limited number of studies with long-term data, we echo the need for genetic monitoring of populations post-translocation to understand whether genetic rescue can 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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».