Data from: Mechanisms of thermal adaptation and evolutionary potential of conspecific populations to changing environments
Notice bibliographique
Résumé
AbstractHeterogeneous and ever-changing thermal environments drive the evolution of populations and species, especially when extreme conditions increase selection pressure for traits influencing fitness. However, projections of biological diversity under scenarios of climate change rarely consider evolutionary adaptive potential of natural species. In this study, we tested for mechanistic evidence of evolutionary thermal adaptation among ecologically divergent redband trout populations (Oncorhynchus mykiss gairdneri) in cardiorespiratory function, cellular response and genomic variation. In a common garden environment, fish from an extreme desert climate had significantly higher critical thermal maximum (p<0.05) and broader optimum thermal window for aerobic scope (>3°C) than fish from cooler montane climate. In addition, the desert population had the highest maximum heart rate during warming (20% greater than montane populations), indicating improved capacity to deliver oxygen to internal tissues. In response to acute heat stress, distinct sets of cardiac genes were induced among ecotypes, which helps to explain the differences in cardiorespiratory function. Candidate genomic markers and genes underlying these physiological adaptations were also pinpointed, such as genes involved in stress response and metabolic activity (hsp40, ldh-b and camkk2). These markers were developed into a multi-variate model that not only accurately predicted critical thermal maxima, but also evolutionary limit of thermal adaptation in these specific redband trout populations relative to the expected limit for the species. This study demonstrates mechanisms and limitations of an aquatic species to evolve under changing environments that can be incorporated into advanced models to predict ecological consequences of climate change for natural organisms.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».