The Between-Population Genetic Architecture of Growth, Maturation, and Plasticity in Atlantic Salmon
Notice bibliographique
Résumé
The between-population genetic architecture for growth and maturation has not been examined in detail for many animal species despite its central importance in understanding hybrid fitness. We studied the genetic architecture of population divergence in: (i) maturation probabilities at the same age; (ii) size at age and growth, while accounting for maturity status and sex; and (iii) growth plasticity in response to environmental factors, using divergent wild and domesticated Atlantic salmon (Salmo salar). Our work examined two populations and their multigenerational hybrids in a common experimental arrangement in which salinity and quantity of suspended sediments were manipulated to mimic naturally occurring environmental variation. Average specific growth rates across environments differed among crosses, maturity groups, and cross-by-maturity groups, but a growth-rate reduction in the presence of suspended sediments was equal for all groups. Our results revealed both additive and nonadditive outbreeding effects for size at age and for growth rates that differed with life stage, as well as the presence of different sex- and size-specific maturation probabilities between populations. The major implication of our work is that estimates of the genetic architecture of growth and maturation can be biased if one does not simultaneously account for temporal changes in growth and for different maturation probabilities between populations. Namely, these correlated traits interact differently within each population and between sexes and among generations, due to nonadditive effects and a level of independence in the genetic control for traits. Our results emphasize the challenges to investigating and predicting phenotypic changes resulting from between-population outbreeding.
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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 ».