Single Nucleotide Polymorphisms Provide Rapid and Accurate Estimates of the Proportions of U.S. and Canadian Chinook Salmon Caught in Yukon River Fisheries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As anadromous Chinook salmon Oncorhynchus tshawytscha bound for U.S. and Canadian spawning grounds migrate through the U.S. portion of the Yukon River, they are targeted by several fisheries. To fulfill treaty obligations between the two countries, fishery managers need to know what portion of fish caught in the United States are of Canadian origin. Allozyme markers have been used to assign individuals in mixed fishery samples to U.S. and Canadian portions of the Yukon River; however, these markers are limited by sampling difficulties and by the number of available loci. Microsatellite DNA markers have been considered as an alternative; however, microsatellite data are not readily transportable among laboratories or countries. Here we present the use of single nucleotide polymorphism (SNP) markers that combine the ease of sampling and large potential number of loci of other DNA markers with universally transportable data. Simulations and analyses of known fish suggest that the SNP baseline can be used to assign fish to country of origin with more than 95% accuracy. Assignments based on SNP data are largely concordant with those based on allozyme data. The SNP baseline described here may be used to provide rapid and accurate estimates of the proportions of U.S. and Canadian Chinook salmon caught in Yukon River fisheries.
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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 ».