Genomic islands of divergence and their consequences for the resolution of spatial structure in an exploited marine fish
Notice bibliographique
Résumé
As populations diverge, genomic regions associated with adaptation display elevated differentiation. These genomic islands of adaptive divergence can inform conservation efforts in exploited species, by refining the delineation of management units, and providing genomic tools for more precise and effective population monitoring and the successful assignment of individuals and products. We explored heterogeneity in genomic divergence and its impact on the resolution of spatial population structure in exploited populations of Atlantic cod, Gadus morhua, using genome wide expressed sequence derived single nucleotide polymorphisms in 466 individuals sampled across the range. Outlier tests identified elevated divergence at 5.2% of SNPs, consistent with directional selection in one-third of linkage groups. Genomic regions of elevated divergence ranged in size from a single position to several cM. Structuring at neutral loci was associated with geographic features, whereas outlier SNPs revealed genetic discontinuities in both the eastern and western Atlantic. This fine-scale geographic differentiation enhanced assignment to region of origin, and through the identification of adaptive diversity, fundamentally changes how these populations should be conserved. This work demonstrates the utility of genome scans for adaptive divergence in the delineation of stock structure, the traceability of individuals and products, and ultimately a role for population genomics in fisheries conservation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».