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Enregistrement W1979891046 · doi:10.1046/j.1467-2960.2001.00043.x

Assigning individual fish to populations using microsatellite DNA markers

2001· article· en· W1979891046 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFish and Fisheries · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensBedford Institute of OceanographyFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyPopulationMicrosatelliteContext (archaeology)Linear discriminant analysisEvolutionary biologyBiological dispersalDiscriminant function analysisGeneticsArtificial intelligenceMachine learningAlleleComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract New statistical developments combined with the use of highly polymorphic microsatellite DNA markers enable the determination of the population of origin of single fish, resulting in numerous new research possibilities and applications in practical management of fish populations. We first describe three main categories of methods available, i.e. (i) assignment tests and related methods, (ii) discriminant function analysis and (iii) artificial neural networks. In all these, individuals can be assigned to the population from which their multilocus genotypes are most likely to be derived. Assignment tests are based on calculations of the likelihood of multilocus genotypes in populations, based on allele frequencies. Discriminant function analysis is based on multivariate statistics, whereas artificial neural networks formulate predictions through exposure to correct solutions. Assignment tests are the methods of choice when considering genetic data alone, whereas discriminant function analysis and artificial neural networks may be useful when genetic data are combined with, for instance, morphological and ecological data. Assignment tests can be used to assess the genetic distinctness of populations, for discriminating among closely related species and to directly identify immigrants or individuals of immigrant ancestry, and thereby study patterns of dispersal among populations, including sex‐biased dispersal. In a conservation context, assignment tests can be used to assess the genetic impact of domesticated fish on wild populations and for determining if extant fish populations are in fact indigenous or descendants from stocked fish or strayers, and they can be applied in forensics, for instance to reveal poaching. Assignment tests are at present most useful for studies of freshwater and anadromous fishes owing to stronger genetic differentiation among populations than in marine fishes. However, some genetically divergent populations of marine fishes have been discovered, which could be used as natural laboratories for studying dispersal and gene flow. It is foreseen that ongoing developments in statistical methods, combined with improved techniques for screening large numbers of loci, will permit assignment methods to become standard tools in studies on the biology of fishes.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,359
Score d'incertitude au seuil0,509

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,214 · 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