Are genetic differences between eastern and western Golden-crowned Kinglets populations correlated with environmental variation?
Notice bibliographique
Résumé
Species with broad distributions often inhabit different habitats across their range, and studying how the observed environmental variation influences genetic variation can provide insights into the forces that drive population differentiation. Examining the relationship between genetic and environment variation is of importance given the effect climate change has on natural populations. Here we use high-throughput sequencing to assess population structure and examine the relationship between genetic and environment variation in eastern and western populations of Golden-crowned Kinglets ( Regulus satrapa Lichtenstein, 1823) with 14 438 single nucleotide polymorphisms from 41 individuals. Our analyses revealed that eastern and western populations of Golden-crowned Kinglets are differentiated from each other ( F ST = 0.08; p < 0.001), matching results from previous studies, and show low to moderate ecological variation (Cohen’s D = 0.52–2.59) for the three environmental variables we measured. The variable examining precipitation showed a moderate correlation with genetic variation ( r = 0.47; p < 0.001) and partial-redundancy and latent factor mixed models identified loci associated with precipitation. These results indicate the potential for environment to drive genetic differences between genetically distinct populations, although isolation by geographic distance during the last glacial maximum appears to have had a stronger effect on population structure. Overall, our study demonstrates the importance of examining genetic and ecological variation in unison to gain greater insights into how environmental variation contributes to genetic variation.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».