Data from: Genomic vulnerability of a sentinel mammal under climate change
Notice bibliographique
Résumé
Climate change poses a significant threat to biodiversity, particularly in alpine ecosystems where species have already undergone elevational range shifts. Genomics can be used to estimate the adaptive potential of species, as well as the shift in adaptive genomic composition necessary for populations to adjust to climate change (e.g. genomic offset). Here, we investigated patterns of climate-mediated adaptive genetic variation and predicted the degree of genomic offset under multiple climate change scenarios for a sentinel alpine mammal, the American pika (Ochotona princeps). We collected genome-wide data (29,709 SNPs) from 363 individuals spanning the entire range in western North America and employed genotype-environment association analyses to identify 938 robust outlier SNPs, several of which were linked to genes previously associated with high elevation and hypoxia responses in various pika species (Ochotonidae). Adaptive genomic variation was most strongly influenced by mean warmest month temperature, followed by precipitation of the coldest quarter. Spatial patterns of genomic offset were heterogeneous, significantly predicted by levels of adaptive genetic variation, elevation and latitude. Sites within the Northern Rocky Mountains exhibited the highest genomic offset under projected climate change despite possessing high levels of adaptive genetic variation. As such, while our study provides an example of how genomic data can be used to explore the potential consequences of climate change, it further highlights the need for careful consideration of genomic offset values within their proper ecological context.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,011 |
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 ».