Tracing the Drivers of Range‐Wide Bowhead Whale Genomic Structure and Diversity
Notice bibliographique
Résumé
In a rapidly warming Arctic, genetic variation might serve to buffer organisms against the effects of environmental change, such as sea ice loss and ocean warming. Yet, this concept remains largely unexplored because comprehensive genome-wide studies across the full ranges of Arctic marine taxa are rare. Bowhead whales (Balaena mysticetus) have a strong association with sea ice and polar water masses, a long history of human exploitation, and a circumpolar distribution, making them a valuable model for evaluating how past environmental and anthropogenic factors have shaped contemporary population variation. We analysed both nuclear and mitochondrial genomes from bowhead whales sampled across the species' range, encompassing all four recognised stocks. Firstly, our results indicate the existence of three genetic groupings instead of four: (1) Okhotsk Sea; (2) East Greenland-Svalbard-Barents Sea; and (3) a population containing two recognised stocks-the Bering-Chukchi-Beaufort and East Canada-West Greenland. We utilised high-resolution ecological niche modelling and bowhead whale movement data to reconstruct inter-stock habitat connectivity over the last 11,700 years, finding that this explains our identified genetic groupings. Bowhead whale populations exhibit little-to-no evidence of recent inbreeding and retain high genetic diversity relative to other mammalian species despite centuries of intensive commercial whaling. The most vulnerable population is that in the Okhotsk Sea, which has the lowest genetic diversity, most inbreeding, and the highest realised genetic load. Collectively, our findings elucidate the recent history and dynamics of bowhead whales, offering valuable baseline data and context on present-day genetic structure and diversity to support effective conservation and management strategies.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».