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Enregistrement W2070986572 · doi:10.1111/j.0022-1112.2005.00842.x

Genetic analysis of fish genomes and populations: allozyme variation within and among Atlantic salmon from Downeast rivers of Maine

2005· article· en· W2070986572 sur OpenAlexaboutno aff
Jan F. Cordes, David L. Perkins, Harold Kincaid, B. May

Notice bibliographique

RevueJournal of Fish Biology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyGenetic variationGenetic diversityGenetic variabilityRange (aeronautics)Genetic distanceZoologyGenotypeGeneticsPopulationDemographyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Analysis of genetic variation within and among samples of naturally produced Atlantic salmon (n = 372) from 7 Maine (U.S.A.) and one Canadian river were conducted based on 54 allozyme loci. Eight of the 54 loci proved polymorphic, and estimated heterozygosities (HS) based on all loci ranged from 0·012 to 0·026 (mean = 0·021, s.e. = 0·002). Only one of 56 tests revealed genotypic proportions that deviated significantly from Hardy–Weinberg expectations. Genetic distances (D) between samples ranged from 0·002 to 0·022. No obvious association existed between genetic and geographic distances. Cluster analysis of genetic distances revealed the Dennys River sample as the most differentiated when all samples were included in the analysis, though bootstrap support of the cluster analysis was generally weak. G‐tests revealed significant differences in allele frequencies among samples at five of the polymorphic loci, and the G‐value summed over all loci also indicated significant differences among samples. FST values indicated that 3·4% of the total genetic diversity was due to variability among samples, while 96·6% was due to variability within samples. These results indicate that the Atlantic salmon analyzed in this study had levels of genetic variability and differentiation among samples comparable to native populations from other areas collected across a similar geographic range.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations6
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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