Demographics and landscape features determine intrariver population structure in Atlantic salmon (<i>Salmo salar </i>L.): the case of the River Moy in Ireland
Notice bibliographique
Résumé
Contemporary genetic structure of Atlantic salmon (Salmo salar L.) in the River Moy in Ireland is shown here to be strongly related to landscape features and population demographics, with populations being defined largely by their degree of physical isolation and their size. Samples of juvenile salmon were collected from the 17 major spawning areas on the river Moy and from one spawning area in each of five smaller nearby rivers. No temporal allele frequency differences were observed within locations for 12 microsatellite loci, whereas nearly all spatial samples differed significantly, suggesting that each was a separate population. Bayesian clustering and landscape genetic analyses suggest that these populations can be combined hierarchically into five genetically informative larger groupings. Lakes were found to be the single most important determinant of the observed population structure. Spawning area size was also an important factor. The salmon population of the closest nearby river resembled genetically the largest Moy population grouping. In addition, we showed that anthropogenic influences on spawning habitats, in this case arterial drainage, can affect relationships between populations. Our results show that Atlantic salmon biodiversity can be largely defined by geography, and thus, knowledge of landscape features (for example, as characterized within Geographical Information Systems) has the potential to predict population structure in other rivers without an intensive genetic survey, or at least to help direct sampling. This approach of combining genetics and geography, for sampling and in subsequent statistical analyses, has wider application to the investigation of population structure in other freshwater/anadromous fish species and possibly in marine fish and other organisms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».