Kinship clustering within an ecologically diverse killer whale metapopulation
Notice bibliographique
Résumé
Metapopulation dynamics can be shaped by foraging ecology, and thus be sensitive to shifts in prey availability. Genotyping 204 North Atlantic killer whales at 1346 loci, we investigated whether spatio-temporal population structuring is linked to prey type and distribution. Using population-based methods (reflecting evolutionary means), we report a widespread metapopulation connected across ecological groups based upon nuclear genome SNPs, yet spatial structuring based upon mitogenome haplotypes. These contrasting patterns of markers with maternal and biparental inheritance are consistent with matrilineal site fidelity and philopatry, and male-mediated gene flow among demes. Connectivity between fish-eating and 'mixed-diet' (eating both fish and mammal prey) killer whales, marks a deviation within a species renowned for its marked structure associated with ecology. However, relatedness estimates suggest distinct spatial clusters, and heterogeneity in recent gene flow between them. The contrasting patterns between inference of structure and inference of relatedness suggest that gene flow has been partially restricted over the past two to three generations (50-70 years). This coincides with the collapse of North Atlantic herring stocks in the late 1960s and the subsequent cessation of their seasonal connectivity. Statistically significant association between diet types and assignment of Icelandic killer whales to relatedness-based clusters indicated limited gene flow was maintained through Icelandic 'mixed-diet' whales when herring-mediated connectivity was diminished. Thus, conservation of dietary variation within this metapopulation is critical to ensure genetic health. Our study highlights the role of resource dynamics and foraging ecology in shaping population structure and emphasises the need for transnational management of this widespread migratory species and its prey.
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».