Data from: Landscape genetic structure of Scirpus mariqueter reveals a putatively adaptive differentiation under strong gene flow in estuaries
Notice bibliographique
Résumé
Estuarine organisms grow in highly heterogeneous habitats and their genetic differentiation are driven by selective and neutral processes as well as population colonization history. However, the relative importance of the processes that underlie genetic structure is still puzzling. Scirpus mariqueter is a perennial grass almost limited in the Changjiang River estuary and it’s adjacent Qiantang River estuary. Here, using amplified fragment length polymorphism (AFLP), a moderate-high level of genetic differentiation among populations (range FST: 0.0310-0.3325) was showed despite large ongoing dispersal. FLOCK assigned all individuals to 13 clusters and revealed a complex genetic structure. Some genetic clusters were limited in peripheries compared with very mixing constitution in centre populations, suggesting local adaptation was more likely to occur in peripheral populations. 21 candidate outliers under positive selection were detected, and further, the differentiation patterns correlated with geographic distance, salinity difference and colonization history were analyzed with or without the outliers. Combined results of AMOVA and IBD based on different dataset, it was found that the effects of geographic distance and population colonization history on isolation seemed to be promoted by divergent selection. However, none-liner IBE pattern indicates the effects of salinity were overwhelmed by spatial distance or other ecological process in certain areas, and also suggests that salinity was not the only selective factor driving population differentiation. These results together indicate that geographic distance, salinity difference and colonization history co-contributed in shaping the genetic structure of S. mariqueter, and that their relative importance was correlated with spatial scale and environment gradient.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».