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Enregistrement W2066844183 · doi:10.1080/00028487.2014.880734

Differentiation of Sympatric Arctic Char Morphotypes Using Major Histocompatibility Class II Genes

2014· article· en· W2066844183 sur OpenAlexafffundabout
Pablo Conejeros, Anna Phan, Michael Power, Michael O’Connell, S. S. Alekseyev, Iván Salinas, Brian Dixon

Notice bibliographique

RevueTransactions of the American Fisheries Society · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaRussian Foundation for Basic Research
Mots-clésSympatric speciationBiologyArctic charEcologyArcticPhenotypic plasticitySalvelinusAdaptation (eye)Local adaptationHabitatSympatryEcotypeEcological nicheNichePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Arctic CharSalvelinus alpinushave colonized northern postglacial lakes within the last few thousand years. Divergent populations have adapted to thrive in the prevailing oligotrophic environments and thus have developed morphotypes with different ecological behaviors. The morphotypes usually differ in size, morphology, coloration, feeding ecology, and/or habitat occupancy. Although morphotypes that have very divergent spawning seasons should become genetically segregated, genetic differentiation, in most cases, has been weak. Thus, results to date have suggested that Arctic Char morphotype separation has been driven largely by the environmentally mediated phenotypic plasticity of the species, with differentiation between morphotypes having commenced too recently to generate substantial genetic drift. Here we used the major histocompatibility (MH) class II genes in an attempt to isolate sympatric Arctic Char morphotypes known to be ecologically differentiated. These morphotypes are from postglacial lakes in both Siberia and eastern Canada, and differ in either diet, habitat occupancy, or both. The MH Class II allelic polymorphism was significantly different between morphotypes. This suggested there is differential heritable adaptation to the natural selection exerted by pathogens unique to each ecological niche within each lake.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations14
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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