Discovery and characterization of single nucleotide polymorphisms in Chinook salmon, <i>Oncorhynchus tshawytscha</i>
Notice bibliographique
Résumé
Molecular population genetics of non-model organisms has been dominated by the use of microsatellite loci over the last two decades. The availability of extensive genomic resources for many species is contributing to a transition to the use of single nucleotide polymorphisms (SNPs) for the study of many natural populations. Here we describe the discovery of a large number of SNPs in Chinook salmon, one of the world's most important fishery species, through large-scale Sanger sequencing of expressed sequence tag (EST) regions. More than 3 Mb of sequence was collected in a survey of variation in almost 132 kb of unique genic regions, from 225 separate ESTs, in a diverse ascertainment panel of 24 salmon. This survey yielded 117 TaqMan (5' nuclease) assays, almost all from separate ESTs, which were validated in population samples from five major stocks of salmon from the three largest basins on the Pacific coast of the contiguous United States: the Sacramento, Klamath and Columbia Rivers. The proportion of these loci that was variable in each of these stocks ranged from 86.3% to 90.6% and the mean minor allele frequency ranged from 0.194 to 0.236. There was substantial differentiation between populations with these markers, with a mean F(ST) estimate of 0.107, and values for individual loci ranging from 0 to 0.592. This substantial polymorphism and population-specific differentiation indicates that these markers will be broadly useful, including for both pedigree reconstruction and genetic stock identification applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».