Understanding admixture patterns in supplemented populations: a case study combining molecular analyses and temporally explicit simulations in <scp>A</scp>tlantic salmon
Notice bibliographique
Résumé
Genetic admixture between wild and introduced populations is a rising concern for the management of endangered species. Here, we use a dual approach based on molecular analyses of samples collected before and after hatchery fish introduction in combination with a simulation study to obtain insight into the mechanisms of admixture in wild populations. Using 17 microsatellites, we genotyped pre- and post-stocking samples from four Atlantic salmon populations supplemented with non-native fish to estimate genetic admixture. We also used individual-based temporally explicit simulations based on realistic demographic and stocking data to predict the extent of admixture. We found a low admixture by hatchery stocks within prestocking samples but moderate to high values in post-stocking samples (from 12% to 60%). The simulation scenarios best fitting the real data suggested a 10-25 times lower survival of stocked fish relative to wild individuals. Simulations also suggested relatively high dispersal rates of stocked and wild fish, which may explain some high levels of admixture in weakly stocked populations and the persistence of indigenous genotypes in heavily stocked populations. This study overall demonstrates that combining genetic analyses with simulations can significantly improve the understanding of admixture mechanisms in wild populations.
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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 | 0,001 |
| 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 ».