Population genomics reveals strong impacts of genetic drift without purging and guides conservation of bull and giant kelp
Notice bibliographique
Résumé
Summary Kelp forests are declining in many parts of the northeast Pacific 1–4 . In small populations, genetic drift can reduce adaptive variation and increase fixation of recessive deleterious alleles 5–7 , but natural selection may purge harmful variants 8–10 . To understand evolutionary dynamics and inform restoration strategies, we investigated genetic structure and the outcomes of genetic drift and purging by sequencing the genomes of 429 bull kelp ( Nereocystis luetkeana ) and 211 giant kelp ( Macrocystis pyrifera sensu lato 11 ; cf. 12 ) from the coastlines of British Columbia and Washington. We identified 6-7 geographically and genetically distinct clusters in each species. Low effective population size was associated with low genetic diversity and high inbreeding coefficients (including increased selfing rates), with extreme variation in these genetic health indices among bull kelp populations but more moderate variation in giant kelp. We found no evidence that natural selection is purging putative recessive deleterious alleles in either species. Instead, genetic drift has fixed many such alleles in small populations of bull kelp, leading us to predict (1) reduced within-population inbreeding depression in small populations, which may be associated with an observed shift toward increased selfing rate, and (2) hybrid vigour in crosses between small populations. Our genomic findings imply several strategies for optimal sourcing and crossing of populations for restoration and aquaculture, but which require experimental validation. Overall, our work reveals strong genetic structure and suggests that conservation strategies should consider the multiple health risks faced by small populations whose evolutionary dynamics are dominated by genetic drift.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».