Inbreeding, outbreeding and environmental effects on genetic diversity in 46 walleye (<i>Sander vitreus</i>) populations
Notice bibliographique
Résumé
Genetic diversity is recognized as an important population attribute for both conservation and evolutionary purposes; however, the functional relationships between the environment, genetic diversity, and fitness-related traits are poorly understood. We examined relationships between selected lake parameters and population genetic diversity measures in 46 walleye (Sander vitreus) populations across the province of Ontario, Canada, and then tested for relationships between six life history traits (in three categories: growth, reproductive investment, and mortality) that are closely related to fitness, and genetic diversity measures (heterozygosity, d2, and Wright's inbreeding coefficient). Positive relationships were observed between lake surface area, growing degree days, number of species, and hatchery supplementation versus genetic diversity. Walleye early growth rate was the only life history trait significantly correlated with population heterozygosity in both males and females. The relationship between FIS and male early growth rate was negative and significant (P < 0.01) and marginally nonsignificant for females (P = 0.06), consistent with inbreeding depression effects. Only one significant relationship was observed for d2: female early growth rate (P < 0.05). Stepwise regression models showed that surface area and heterozygosity had a significant effect on female early growth rate, while hatchery supplementation, surface area and heterozygosity had a significant effect on male early growth rate. The strong relationship between lake parameters, such as surface area, and hatchery supplementation, versus genetic diversity suggests inbreeding and outbreeding in some of the populations; however, the weak relationships between genetic diversity and life history traits indicate that inbreeding and outbreeding depression are not yet seriously impacting Ontario walleye 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».