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Enregistrement W2137948385 · doi:10.1111/j.1365-294x.2006.02915.x

Genetic differentiation in relation to marine landscape in a broadcast‐spawning bivalve mollusc (<i>Placopecten magellanicus</i>)

2006· article· en· W2137948385 sur OpenAlexaffabout
Ellen Kenchington, Mohsin U. Patwary, E. Zouros, C. J. Bird

Notice bibliographique

RevueMolecular Ecology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Bivalve and Aquaculture Studies
Établissements canadiensNova Scotia HospitalFisheries and Oceans CanadaInstitute for Marine BiosciencesDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyEcologyFisheryRelation (database)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marine bivalves are sessile or sedentary as adults but have planktonic larvae which can potentially disperse over large distances. Consequently larval transport is expected to play a prominent role in facilitating gene flow and determining population structure. The sea scallop (Placopecten magellanicus) is a dioecious species with high fecundity, broadcast spawning and a c. 30-day planktonic larval stage, yet it forms discrete populations or 'beds' which have significantly different dynamics and characteristics. We analysed variation at six microsatellite loci in 12 locations throughout the geographic range of the species from Newfoundland, Canada, to New Jersey, USA. Significant differentiation was present and the maximum pairwise theta value, between one of the Newfoundland samples in the north and a sample from the southern portion of the range, was high at 0.061. Other proximate pairs of samples had no detectable genetic differentiation. Mantel tests indicated a significant isolation by distance, but only when one of the populations was excluded. A landscape genetic approach was used to detect areas of low gene flow using a joint analysis of spatial and genetic information. The two major putative barriers inferred by Monmonier's algorithm were then used to define regions for an analysis of molecular variance (amova). That analysis showed a significant but low percentage (1.2%) of the variation to be partitioned among regions, negligible variation among populations within regions, and the majority of the variance distributed between individuals within populations. Prominent currents were concordant with the demarcation of the regions, while a novel approach of using particle tracking software to mimic scallop larval dispersal was employed to interpret within-region genetic patterns.

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)0,000
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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations129
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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