Determinants of hierarchical genetic structure in Atlantic salmon populations: environmental factors vs. anthropogenic influences
Notice bibliographique
Résumé
Disentangling the effects of natural environmental features and anthropogenic factors on the genetic structure of endangered populations is an important challenge for conservation biology. Here, we investigated the combined influences of major environmental features and stocking with non-native fish on the genetic structure and local adaptation of Atlantic salmon (Salmo salar) populations. We used 17 microsatellite loci to genotype 975 individuals originating from 34 French rivers. Bayesian analyses revealed a hierarchical genetic structure into five geographically distinct clusters. Coastal distance, geological substrate and river length were strong predictors of population structure. Gene flow was higher among rivers with similar geologies, suggesting local adaptation to geological substrate. The effect of river length was mainly owing to one highly differentiated population that has the farthest spawning grounds off the river mouth (up to 900km) and the largest fish, suggesting local adaptation to river length. We detected high levels of admixture in stocked populations but also in neighbouring ones, implying large-scale impacts of stocking through dispersal of non-native individuals. However, we found relatively few admixed individuals suggesting a lower fitness of stocked fish and/or some reproductive isolation between wild and stocked individuals. When excluding stocked populations, genetic structure increased as did its correlation with environmental factors. This study overall indicates that geological substrate and river length are major environmental factors influencing gene flow and potential local adaptation among Atlantic salmon populations but that stocking with non-native individuals may ultimately disrupt these natural patterns of gene flow among locally adapted populations.
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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 ».