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Enregistrement W7001213385

Investigating the impacts of Late Pleistocene climate change on Arctic mammals using palaeogenomics

2022· other· en· W7001213385 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKTH Publication Database DiVA (KTH Royal Institute of Technology) · 2022
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPleistoceneClimate changePopulationInterglacialDemographic historyArcticGlacial periodClimate oscillation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The climatic fluctuations of the Late Pleistocene likely had a large impact on the evolutionary history of Arctic species. Palaeogenomics is a useful tool to shed light on how past populations responded to these climatic shifts and the associated ice sheet dynamics and sea level change. Here, I have used modern and ancient DNA data from four Arctic mammals in order to investigate the impacts of Late Pleistocene climate on their evolutionary histories, from population dynamics and demography, to speciation and gene flow, adaptation, and genome erosion. In Paper I, using ancient mitogenomes from across their Late Pleistocene range, I showed that the Eurasian collared lemming (Dicrostonyx torquatus) had a dynamic Late Pleistocene population structure in Europe. Furthermore, the Eemian interglacial likely led to a bottleneck in collared lemmings, after which the species diversified during the Last Glacial period. Nuclear genome data from a modern individual in northeastern Siberia suggests population stability in northeastern Siberia during the Holocene. In Paper II, I sequenced the nuclear genome of a ~18,500 year old woolly rhinoceros (Coelodonta antiquitatis) and used this in combination with mitochondrial data to explore the demographic history of the species. There was little geographic structuring in the northeast Siberian population, and stability in their effective population size just prior to extinction, which may indicate a subsequent rapid decline towards extinction, likely associated with the Bølling-Allerød interstadial. Additionally, I found that this species had mutations in TRPA1, a gene involved in temperature sensitivity. In a third study (Paper III), I used whole genome data from modern and ancient true lemmings (Lemmus sp.) to determine that the Norwegian lemming (L. lemmus) has one of the youngest speciation times (~37-34 ka BP) of mammals. Norwegian lemmings have mutations in genes involved in coat colour, colour perception, fat transport and reproduction, and likely evolved their unique colouration as a result of isolation after the recolonisation of Fennoscandia. Finally, we examined the consequences of long-term small effective population size in muskox (Ovibos moschatus) using 107 modern nuclear genomes and one 21,000 year old Siberian genome (Paper IV). While muskox survived the warming at the end of the Late Pleistocene, the successive founder events experienced during its colonisation of the Canadian Arctic and Greenland reduced the genetic diversity to some of the lowest values observed in mammals. However, the results suggest that the long-term small population size likely led to purging of strongly deleterious alleles in the muskox, allowing them to persist to today with limited evidence of inbreeding depression. From a technical point, this thesis presents four de-novo genome assemblies, and the first whole nuclear genomes for these Arctic species. Taken together, the results in this thesis show that the climatic fluctuations, in particular the Eemian interglacial and Bølling-Allerød interstadial, along with sea level change and the formation and retreat of ice sheets during the Last Glacial Maximum have influenced the evolutionary histories of these four Arctic mammals.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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