Genetic differentiation of Alaska Chinook salmon: the missing link for migratory studies
Notice bibliographique
Résumé
Most information about Chinook salmon genetic diversity and life history originates from studies from the West Coast USA, western Canada and southeast Alaska; less is known about Chinook salmon from western and southcentral Alaska drainages. Populations in this large area are genetically distinct from populations to the south and represent an evolutionary legacy of unique genetic, phenotypic and life history diversity. More genetic information is necessary to advance mixed stock analysis applications for studies involving these populations. We assembled a comprehensive, open-access baseline of 45 single nucleotide polymorphisms (SNPs) from 172 populations ranging from Russia to California. We compare SNP data from representative populations throughout the range with particular emphasis on western and southcentral Alaska. We grouped populations into major lineages based upon genetic and geographic characteristics, evaluated the resolution for identifying the composition of admixtures and performed mixed stock analysis on Chinook salmon caught incidentally in the walleye pollock fishery in the Bering Sea. SNP data reveal complex genetic structure within Alaska and can be used in applications to address not only regional issues, but also migration pathways, bycatch studies on the high seas, and potential changes in the range of the species in response to climate change.
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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 | 0,001 |
| 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 ».