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Enregistrement W2154026708 · doi:10.1139/f10-096

Genetic homogeneity of weathervane scallops (<i>Patinopecten caurinus</i>) in the northeastern Pacific

2010· article· en· W2154026708 sur OpenAlexvenueno aff
Patrick M. Gaffney, Carita M. Pascal, J. Barnhart, W. Stewart Grant, James E. Seeb

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyMicrosatelliteMitochondrial DNAGeneticsPopulationGenetic diversityAllele frequencyPopulation geneticsEvolutionary biologyAlleleGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We assessed genetic differentiation among populations of weathervane scallop ( Patinopecten caurinus ) in the northeastern Pacific, extending over 2500 km in the Gulf of Alaska and southeastern Bering Sea. Variability was surveyed at nuclear loci with allozyme, microsatellite, and single nucleotide polymorphism (SNP) methods, and at mitochondrial (mt)DNA loci with SNPs and nucleotide sequencing. High levels of gene diversity were detected for allozymes (H = 0.080), microsatellites (H = 0.734), and mtDNA (h = 0.781). Genotypes at nuclear loci generally fit Hardy–Weinberg proportions, except for some microsatellite loci, for which null-allele frequencies of 0.02 to 0.34 were estimated. No allele-frequency differences were detected among samples, except for the allozyme loci Gpi and Pep-4. Overall levels of differentiation ranged from FST= 0.0004 for allozymes, FST= 0.0008 for mtDNA to FST= 0.0004 for microsatellites. No isolation by distance was found for any of the markers. A unimodal mtDNA mismatch distribution and significant excesses of low-frequency variants for allozymes, microsatellites, and mtDNA may reflect a post-glacial population expansion. The lack of genetic differentiation measured by neutral markers does not preclude the existence of locally adapted, self-sustaining populations that are important in the harvest management of this species.

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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations11
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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