प्रश्न : मैं यह निर्धारित करने के लिए एक परीक्षण का निर्माण कैसे कर सकता हूं कि क्या देखा गया कि "माउंटेन" -लेरल फ़्रीक्वेंसी (छवि 1) पारिस्थितिक चयन मॉडल ( विवरण के लिए नीचे देखें ) द्वारा अनुमानित (छवि 2) की तुलना में मध्य से दक्षिणी पहाड़ों में काफी कम है ?
समस्या : मेरा प्रारंभिक विचार अक्षांश के विरुद्ध मॉडल अवशेषों को फिर से प्राप्त करना था: देशांतर और ऊंचाई (जिसके परिणामस्वरूप केवल अक्षांश और देशांतर के बीच की बातचीत महत्वपूर्ण है)। समस्या यह है कि अवशिष्ट (चित्र 3) मॉडल द्वारा स्पष्ट नहीं की गई भिन्नता को प्रतिबिंबित कर सकते हैं और / या यह कि वे कुछ जैविक हो रहे हैं, उदाहरण के लिए एलील को अपनी क्षमता के लिए दक्षिण में फैलने का समय नहीं मिला है या जीन प्रवाह में कुछ अवरोध है। यदि आप देखे गए (Fig1) बनाम अपेक्षित (छवि 2) पर्वत-युग्मित आवृत्तियों की तुलना करते हैं, तो विशेष रूप से स्वीडन और नॉर्वे के दक्षिणी पहाड़ों में एक स्पष्ट अंतर है। मैं स्वीकार करता हूं कि मॉडल सभी भिन्नता को स्पष्ट नहीं कर सकता है, लेकिन क्या मैं इस विचार का पता लगाने के लिए एक उचित परीक्षण के साथ आ सकता हूं कि पहाड़-एलील मध्य से दक्षिणी पहाड़ों तक अपनी क्षमता तक नहीं पहुंचा है?
पृष्ठभूमि: मेरे पास एक द्वि-युग्मित AFLP मार्कर है जिसकी आवृत्ति वितरण स्कैंडिनेवियाई प्रायद्वीप (चित्र 1) पर पहाड़ (और अक्षांश: देशांतर) बनाम तराई निवास के साथ जुड़ा हुआ प्रतीत होता है। "पर्वत" -लार्ले उत्तर में लगभग तय है, जो पहाड़ी है। यह लगभग अनुपस्थित या दक्षिण में "तराई" के लिए निर्धारित है, जिसमें पहाड़ों का अभाव है। जैसा कि पहाड़ों में एक उत्तर से दक्षिण की ओर बढ़ता है, "पर्वत" -हेल्लो कम आवृत्ति में होता है। उत्तर से दक्षिण तक "माउंटेन" -लेवल फ़्रीक्वेंसी में यह अंतर फ़ाइलोज़ोग्राफ़ी या ऐतिहासिक प्रक्रियाओं के कारण हो सकता है, क्योंकि इस क्षेत्र को उत्तर और दक्षिण दोनों से उपनिवेशित किया गया था। उदाहरण के लिए, यदि पहाड़-एलील उत्तरी आबादी में उत्पन्न होता है, तो शायद दक्षिणी आबादी में पूरी तरह से विस्तार करने का समय नहीं है,
मेरी कामकाजी परिकल्पना यह है कि "पर्वत" -लेवल आवृत्ति पारिस्थितिक चयन का एक परिणाम है (अशक्त परिकल्पना तटस्थ चयन है)।
मेरे पारिस्थितिक चयन मॉडल के लिए, मैंने द्विपदीय एलील आवृत्ति के साथ एक सामान्यीकृत एडिटिव मॉडल (GAM) का उपयोग किया है , प्रतिक्रियाशील चर के रूप में (129 साइटें फेनोस्कैंडिनेविया भर में आमतौर पर प्रत्येक साइट पर नमूना लिए गए 10 से 20 व्यक्तियों के साथ) और कई जलवायु और बढ़ते मौसम चर के रूप में। भविष्यवक्ता चर। मॉडल के परिणाम निम्नानुसार हैं (TMAX04-06 = अधिकतम तापमान अप्रैल-जून में, Phen_NPPMN = मतलब बढ़ती मौसम वनस्पति उत्पादकता, PET_HE_YR = वार्षिक संभावित वाष्पीकरण, Dist_Coast = तट की दूरी):
Family: binomial
Link function: logit
Formula: Binomial_WW1 ~ s(TMAX_04) + s(TMAX_05) + s(TMAX_06) + s(Phen_NPPMN) +
s(PET_HE_YR) + s(Dist_Coast)
Parametric coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -0.74372 0.04736 -15.7 <2e-16 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Approximate significance of smooth terms:
edf Ref.df Chi.sq p-value
s(TMAX_04) 3.8100 4.812 25.729 9.43e-05 ***
s(TMAX_05) 0.8601 1.000 5.887 0.01526 *
s(TMAX_06) 0.8862 1.000 7.644 0.00569 **
s(Phen_NPPMN) 6.2177 7.375 39.028 3.16e-06 ***
s(PET_HE_YR) 3.1882 4.147 18.039 0.00145 **
s(Dist_Coast) 2.2882 2.857 9.725 0.01906 *
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
R-sq.(adj) = 0.909 Deviance explained = 89.7%
REML score = 326.73 Scale est. = 1 n = 129
चित्रा 1. द्वि-युग्मित AFLP मार्कर के लिए "माउंटेन" -लेवल आवृत्ति। कंटूर लाइन्स 0.1 फ़्रीक्वेंसी अंतराल, कलर-शेडिंग सबसे कम ब्लूज़ के लिए ब्लूज़ के साथ ऊंचाई है।
चित्रा 2. द्वि-गलियारे AFLP मार्कर के लिए "माउंटेन" -लेरल आवृत्ति। कंटूर लाइन्स 0.1 फ़्रीक्वेंसी अंतराल, कलर-शेडिंग सबसे कम ब्लूज़ के लिए ब्लूज़ के साथ ऊंचाई है।
चित्रा 3. पारिस्थितिक चयन मॉडल (जीएएम का उपयोग करके) पूरे अध्ययन क्षेत्र (फेनोस्कैंडिनेविया) और अलग-अलग नॉर्वे, स्वीडन और फिनलैंड के लिए टूट गया। लाल धराशायी लाइनें अफ्रीका में अपने अलग सर्दियों के आधार पर उगाए गए अन्य AFLP मार्करों और पंखों के स्थिर आइसोटोप विश्लेषण से निकली उत्तरी और दक्षिणी आबादी के बीच एक माध्यमिक संपर्क क्षेत्र का प्रतिनिधित्व करते हैं। पतली काली बिंदीदार रेखा क्षेत्र का केंद्र है।