New data on sterlet (Acipenser ruthenus L.) genetic diversity in the middle and Lower Danube sections, based on mitochondrial DNA analyses
Notice bibliographique
Résumé
Poor regulated fishery, pollution, fragmentation and loss of habitat are most important factors influencing decline of sterlet population worldwide. In Middle and Lower Danube region, this species still have significant economic importance since wilde populations are commercially exploited, while Upper Danube populations are dependent on stocking efforts in order to maintain their presence in open waters. Aim of present study is to analyze genetic diversity of sterlet populations from the Middle and Lower Danube and Lower Tisza rivers, as a prerequisite for their effective conservation and management. Analysis of a highly variable D-loop fragment of mitochondrial DNA detected five new haplotypes, while the eight previously identified haplotypes had extended their previous range. Genetic variability could be attributed almost entirely to individuals, with observed lack of population structure. Negative values of neutrality test indicate recent expansion on some sampling locations. Adittionaly, gene flow analysis between Lower and Middle Danube region showed intensive exchange of speciemens. At the same time analysis showed some influence of Tisza dam on gene flow between samples from Tisza and Middle Danube section.Our study indicated the need for a careful planning of sterlet stocking programmes and inclusion of demographic data or catch time-series.
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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 | 0,001 | 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 ».