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Enregistrement W1653568376

SP17 SNP Data Identify Population of Origin of Pacific Salmon During Oceanic Migrations

2007· article· en· W1653568376 sur OpenAlexaboutno aff
James E. Seeb, CARITA M. ELFSTROM

Notice bibliographique

RevuePubMed Central · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFish migrationPopulationFisheryGeographySingle-nucleotide polymorphismBiologyDemographyFish <Actinopterygii>GeneticsGenotype
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Geneticists use approximately 48 single-nucleotide polymorphisms (SNPs) in each of three species of Pacific salmon to define population structure for the study of migration and harvest management. Pacific salmon are anadromous: populations reproduce in fresh water, undergo vast oceanic migrations to feed and mature, and home to their natal stream to spawn and die. Discrete populations, distinguishable by differences in allelic frequencies, inhabit coastal drainages in Asia and North America north of 40° N Latitude and support important commercial, sport fishing, and subsistence economies. Both harvest and research issues are complex. Some are governed by two international conventions that are keenly interested in population (or country) of origin of migrating salmon: North Pacific Anadromous Fish Commission (http://www.npafc.org/new/index.html, Canada, Japan, Korea, Russia, United States) and the Pacific Salmon Commission (http://www.psc.org, Canada and United States). Why use SNPs for salmon research? Because of the factors above, it is critical that DNA datasets be easily transportable among laboratories and among countries, making SNP data ideal. Also, the migratory and management studies that we describe in this presentation require acquisition of data from large numbers of individuals in a relatively short time, often from unquantitated DNA of variable quality. Although medium multiplex platforms may offer ideal throughput solutions as more salmon SNPs become available, we show that issues of DNA quality, conversion rate, and call rate limit us to singleplex reactions at this time. Even with this limitation, using standard laboratory automation we are able to process 42,000 assays per day to identify population of origin of migrating salmonids.

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)0,002
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,228 · 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
Publié2007
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