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Enregistrement W2004150217 · doi:10.1071/mf14075

Population genetic structure and demographic history of Pacific blue sharks (Prionace glauca) inferred from mitochondrial DNA analysis

2014· article· en· W2004150217 sur OpenAlexaff
Mioko Taguchi, Jacquelynne R. King, Michael Wetklo, Ruth E. Withler, Kotaro Yokawa

Notice bibliographique

RevueMarine and Freshwater Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIchthyology and Marine Biology
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesFisheries Agency
Mots-clésBiologyPhylogeographyGenetic structureGenetic divergenceIsolation by distancePopulationEcologyPelagic zonemtDNA control regionGenetic variationPopulation geneticsZoologyGenetic diversityHaplotypePhylogeneticsGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cosmopolitan pelagic species often show shallow genetic divergence and weak, or no, genetic structure across a species’ range. However, there have been few such genetic studies for pelagic sharks. The pelagic blue shark (Prionace glauca) has a broad circumglobal distribution in tropical and temperate oceans. To investigate the population genetic structure and demographic history of this species, we analysed variation in the mitochondrial cytochrome b sequence for a total of 404 specimens collected from 10 locations across the Indo-Pacific region. The observed genetic diversities were comparable among sampling locations (h = 0.77–0.87; p = 0.17–0.23%). Spatial analysis of molecular variance (SAMOVA), pairwise FST and conventional FST estimates, and analysis of isolation with migration indicated weak or no genetic differentiation of this species across the Indo-Pacific region. The results of three phylogeographic analyses (i.e. mismatch distribution and parsimony haplotype network analyses and a neutrality test) suggested that the Pacific blue shark had historically experienced a sudden population expansion. These results, coupled with the biological properties of this species, imply that historical climate fluctuation has had only a minor effect on the genetic structuring of the blue shark.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,241
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

Citations37
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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