Population Genomics Reveals Local Adaptation Related to Temperature Variation in Two Stream Frog Species: Implications for Vulnerability to Climate Warming
Notice bibliographique
Résumé
Identifying populations at highest risk from climate change is a critical component of conservation efforts. However, vulnerability assessments are usually applied at the species level, even though intraspecific variation in exposure, sensitivity and adaptive capacity play a crucial role in determining vulnerability. Genomic data can inform intraspecific vulnerability by identifying signatures of local adaptation that reflect population-level variation in sensitivity and adaptive capacity. Here, we address the question of local adaptation to temperature and the genetic basis of thermal tolerance in two stream frogs (Ascaphus truei and A. montanus). Building on previous physiological and temperature data, we used whole-genome resequencing of tadpoles from four sites spanning temperature gradients in each species to test for signatures of local adaptation. To support these analyses, we developed the first annotated reference genome for A. truei. We then expanded the geographic scope of our analysis using targeted capture at an additional 11 sites per species. We found evidence of local adaptation to temperature based on physiological and genomic data in A. montanus and genomic data in A. truei, suggesting similar levels of sensitivity (i.e., susceptibility) among populations regardless of stream temperature. However, invariant thermal tolerances across temperatures in A. truei suggest that populations occupying warmer streams may be most sensitive. We identified high levels of evolutionary potential in both species based on genomic and physiological data. While further integration of these data is needed to comprehensively evaluate spatial variation in vulnerability, this work illustrates the value of genomics in identifying spatial patterns of climate change vulnerability.
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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 | 0,001 |
| 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 ».