Can landscape resistance to gene flow be inferred by genetic distances? A simulation study to evaluate the performances of landscape surface optimization

Validating graph-based connectivity models using independent presence/absence and genetic datasets.

Validation des modèles de connectivité issus de la théorie des graphes en utilisant des données génétiques

National audience; Modéliser la connectivité fonctionnelle des habitats est déterminant pour la conservation de la biodiversité. Les graphes paysagers, en modélisant des taches d’habitat reliées par des chemins de dispersion potentiels, permettent de quantifier la connectivité du paysage. Si cette approche semble prometteuse, sa validité écologique reste à démontrer. Tester sa validité implique de confronter des données de connectivité issues d’un graphe à des données reflétant la dispersion des individus, telles que des données génétiques. Dans cet objectif, nous avons modélisé la connectivité de l’habitat d’une espèce d’oiseau forestière, la Paruline caféiette (Setophaga plumbea), en Guad…

Validation of graph-based connectivity models using genetic data.

Modelling the functional connectivity of habitats is crucial for biodiversity conservation. By modelling potential dispersal paths among habitat patches, landscape graphs are often used to quantify landscape connectivity. While this approach seems promising, it often lacks biological validation. To ensure its ecological relevance, we assessed the ability of connectivity metrics calculated from landscape graphs to predict population genetic structure that closely reflects the dispersal of individuals, and thus functional connectivity. We modelled the habitat network of a forest bird species (Plumbeous warbler, Setophaga plumbea) in Guadeloupe using three graphs constructed either from expert…