Behavioral and phenotypic constraint belie deep genomic divergence and seasonal adaptation in a widespread desert lizard
Notice bibliographique
Résumé
Cryptic species offer opportunities to reveal the mechanisms that constrain phenotypic divergence during speciation. We integrated whole-genome sequencing, morphological, micro- and macro-climatic, and behavioral data to investigate divergence across a well-documented genetic break in the desert-adapted side-blotched lizard, Uta stansburiana, on the Baja California peninsula. Despite deep genomic differentiation, clades show remarkable similarity in morphology, habitat use, and thermal biology. Nearly all genetic differentiation (87%) is explained by isolation by distance and seasonal variation in precipitation, with almost no effect of temperature. Behavioral thermoregulation and changes in activity time accommodate strong macro- and micro-climatic differences, buffering against selection that would otherwise drive morphological and physiological divergence. In contrast, genomic signatures of selection and divergence in genes associated with the nervous system, sensory perception, and biomolecule metabolism indicate adaptation to differences in rainfall seasonality. The results show behavioral flexibility can constrain phenotypic divergence, yielding cryptic species-level genetic divergence despite strong eco-climatic disparities and selection pressures. More broadly, this study shows how rigorous statistical integration of multiple data types can disentangle competing eco-climatic drivers that can decouple phenotype from genotype during speciation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».