Limitaciones para la conectividad poblacional del pez Harpagifer antarcticus, en las regiones de la Península Antártica e Isla Georgia del Sur

Abstract

La conectividad es uno de los procesos más importantes en la dinámica de poblaciones en ecosistemas marinos. Los estudios de conectividad son fundamentales para determinar procesos que limitan el crecimiento y la resiliencia de las especies. El intercambio de individuos puede estar limitado por varios factores, tales como: los rasgos de historia de vida de las especies, la distancia geográfica, la variabilidad en las condiciones oceanográficas y gradientes ambientales. Dentro de los estudios de conectividad existen dos grandes aproximaciones: los modelos biofísicos que simulan trayectorias de transporte larval para estimar conectividad potencial y las herramientas genómicas, que permiten estimar la conectividad efectiva entre poblaciones locales de una misma especie. Además, usando genómica del paisaje marino se puede estimar el efecto de la distancia geográfica, las corrientes oceanográficas y la variabilidad ambiental en los patrones de diferenciación genética observados. En el primer capítulo, se combinaron aproximaciones para determinar conectividad de H. antarcticus dentro de la Península Antártica Oeste (WAP, por sus siglas en inglés). Se utilizó un modelo biofísico para estimar la conectividad potencial, y genómica de poblaciones para determinar conectividad efectiva. Además, se estimó el efecto de la distancia geográfica entre localidades y de las corrientes oceanográficas en la diferenciación poblacional, utilizando métodos de genómica del paisaje marino. Los resultados del modelo biofísico y de los análisis genómicos mostraron patrones congruentes. Ambas aproximaciones determinaron la existencia de cuatro grupos genéticos dentro de la Península Antártica, con baja (o nula) conectividad potencial: (1) Islas Shetland del Sur, (2) El estrecho de Bransfield, (3) la zona central de WAP y (4) la zona sur de WAP (Bahía Margarita). Estos grupos genéticamente diferenciados mostraron flujo genético limitado entre ellos, lo cual coincide con las condiciones oceanográficas locales. Al observar ambas metodologías por separado, los patrones eran muy coincidentes, pero los resultados mostraron que la distancia geográfica tendría mayor efecto sobre la variabilidad genética que las corrientes oceanográficas. En el capítulo dos se amplió la escala geográfica, para comparar las poblaciones locales de H. antarcticus de la Península Antártica Oeste y la Isla Georgia del Sur. Esto con el propósito de abarcar una marcada variabilidad espacial y ambiental, que pueda generar patrones de mayor diferenciación genética y adaptación local. Se comparó la estructura genética neutral y adaptativa y se estimó el efecto de la distancia geográfica y de 32 variables ambientales. La estructura neutral mostró clara diferenciación poblacional entre la península y Georgia del Sur. Además, los loci neutrales mostraron un efecto importante de la distancia geográfica, pero también de la productividad primaria y la cobertura de hielo, que estarían limitando la conectividad entre ambas regiones. Sin embargo, para los loci putativamente bajo selección, no se encontró asociación significativa con ninguna variable, por lo que no existe evidencia suficiente para determinar adaptación local.

Connectivity is one of the most important processes in population dynamics in marine ecosystems. Connectivity studies are essential to determine population’s growth and resilience. The exchange of individuals may be limited by different factors, such as: life history traits of species, geographic distance, variations in oceanographic conditions, and environmental gradients between local populations. To study connectivity patterns there are two main approaches. First, the biophysical models, which simulate larval transport trajectories to estimate potential connectivity and second, the genomic methods, which allow effective connectivity estimations. In addition, using seascape genomics, the effect of geographic distance, ocean currents, and environmental variation on the genetic differentiation can be estimated. In the first chapter, two approaches were combined to determine the connectivity of H. antarcticus within the Western Antarctic Peninsula (WAP). A biophysical model was used to estimate potential connectivity, and population genomics to determine effective connectivity. In addition, we estimate the effect of geographic distance between locations and oceanographic currents on population differentiation using seascape genomics methods. The results of the biophysical model and the genomic analyzes showed congruent patterns. Both approaches determined the existence of four groups within the Western Antarctic Peninsula, with low (or null) potential connectivity: (1) South Shetland Islands, (2) Bransfield Strait, (3) the central area of WAP and (4) the southern area of WAP (or Marguerite Bay). These genetic groups showed limited gene flow between them, consistent with local oceanographic conditions. Looking the results of both methodologies separately, the patterns were very similar, but the final associations showed that geographic distance have higher effect on genetic structure than oceanographic currents. In chapter two, we extended the geographic scale to compare local populations of H. antarcticus of the Western Antarctic Peninsula and South Georgia Island, with the purpose of comparing greater spatial and environmental variation, which could generate patterns of marked genetic differentiation and local adaptation. The neutral and adaptive genetic structure was compared, and the effect of geographic distance and 32 environmental variables was estimated. The neutral structure showed a marked population differentiation between the Western Antarctic Peninsula and South Georgia Island. In addition, the neutral loci showed a significant relationship with geographic distance, but also with primary productivity and ice cover, which could represent limitations to connectivity between both regions. However, for the loci putatively under selection, no significant association was found with any variable, so there is no sufficient evidence to determine local adaptation.