Assessing footprints of selection in commercial <scp>A</scp>tlantic salmon populations using microsatellite data
Notice bibliographique
Résumé
Relatively large rates of response to traits of economic importance have been observed in different selection experiments in salmon. Several QTL have been mapped in the salmon genome, explaining unprecedented levels of phenotypic variation. Owing to the relatively large selection intensity, individual loci may be indirectly selected, leaving molecular footprints of selection, together with increased inbreeding, as its likely relatives will share the selected loci. We used population differentiation and levels of linkage disequilibrium in chromosomes known to be harbouring QTL for body weight, infectious pancreatic necrosis resistance and infectious salmon anaemia resistance to assess the recent selection history at the genomic level in Atlantic salmon. The results clearly suggest that the marker SSA0343BSFU on chromosome 3 (body weight QTL) showed strong evidence of directional selection. It is intriguing that this marker is physically mapped to a region near the coding sequence of DVL2 , making it an ideal candidate gene to explain the rapid evolutionary response of this chromosome to selection for growth in Salmo salar. Weak evidence of diversifying selection was observed in the QTL associated with infectious pancreatic necrosis and infectious salmon anaemia resistance. Overall, this study showed that artificial selection has produced important changes in the Atlantic salmon genome, validating QTL in commercial salmon populations used for production purposes according to the recent selection history.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».