Assessing the Impacts of Adaptation to Native‐Range Habitats and Contemporary Founder Effects on Genetic Diversity in an Invasive Fish
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Species invading non‐native habitats can cause irreversible environmental damage and economic harm. Yet, how introduced species become widespread invaders remains poorly understood. Adaptation within native‐range habitats and rapid adaptation to new environments may both influence invasion success. Here, we examine these hypotheses using 7058 SNPs from 36 native, 40 introduced and 19 farmed populations of tench, a fish native to Eurasia. We examined genetic structure among these populations and accounted for long‐term evolutionary history within the native range to assess whether introduced populations exhibited lower genetic diversity than native populations. Subsequent to infer genotype–environment correlations within native‐range habitats, we assessed whether adaptation to native environments may have shaped the success of some introduced populations. At the broad scale, two glacial refugia contributed to the ancestry and genomic diversity of tench. However, native, introduced and farmed populations of admixed origin exhibited up to 10‐fold more genetic diversity (i.e., observed heterozygosity, expected heterozygosity and allelic richness) compared to populations with predominantly single‐source ancestry. The effects of introduction to a new location were also apparent as introduced populations exhibited fewer private alleles (mean = 9.9 and 18.9 private alleles in introduced and native populations, respectively) and higher population‐specific Fst compared to native populations, highlighting their distinctiveness relative to the pool of allelic frequencies across tench populations. Finally, introduced populations with varying levels of genetic variation and similar genetic compositions have become established and persisted under strikingly different climatic and ecological conditions. Our results suggest that lack of prior adaptation and low genetic variation may not consistently hinder the success of introduced populations for species with a demonstrated ability to expand their native range.
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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 ».