The landscape genetics of yellow perch (<i>Perca flavescens</i>) in a large fluvial ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
Landscape genetics is being increasingly applied to elucidate the role of environmental features on the population structure of terrestrial organisms. However, the potential of this framework has been little explored in aquatic ecosystems such as large rivers. Here, we used a landscape genetics approach in order to (i) document the population structure of the yellow perch (Perca flavescens) by means of genetic variation at microsatellite markers, (ii) assess to what extent the structure was explained by landscape heterogeneity, and (iii) interpret the relevance of interactions between genetics and landscape for management and conservation. Analysis of the genetic variation among 1715 individuals from 16 localities and distributed over 310 km in the freshwater section of the Saint Lawrence River (Québec, Canada) revealed a relatively modest level of genetic structuring (F(ST) = 0.039). Application of the Monmonier's algorithm combining geographical and genetic information identified three zones of restricted gene flow defining four distinct populations. Physical barriers played a more important role on gene flow and genetic structure than waterway geographical distance. We found correlations between genetic differentiation and presence of distinct water masses in the sector of Lake Saint-Louis (r = 0.7177, P = 0.0340) and with fragmentation of spawning habitats in the sector of Lake Saint-Pierre (r = 0.8578, P = 0.0095). Our results support the treatment of four distinct biological units, which is in contrast with the current basis for yellow perch management. Finally, this study showed that landscape genetics is a powerful means to identify environmental barriers to gene flow causing genetic discontinuities in apparently highly connected aquatic landscapes.
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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 ».