Identifying patterns of dispersal, connectivity and selection in the sea scallop,<i>Placopecten magellanicus,</i>using<scp>RAD</scp>seq‐derived<scp>SNP</scp>s
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding patterns of dispersal and connectivity among marine populations can directly inform fisheries conservation and management. Advances in high‐throughput sequencing offer new opportunities for estimating marine connectivity. We used restriction‐site‐associatedDNAsequencing to examine dispersal and realized connectivity in the sea scallopPlacopecten magellanicus, an economically important marine bivalve. Based on 245 individuals sampled rangewide at 12 locations from Newfoundland to the Mid‐Atlantic Bight, we identified and genotyped 7163 single nucleotide polymorphisms; 112 (1.6%) were identified as outliers potentially under directional selection. Bayesian clustering revealed a discontinuity between northern and southern samples, and latitudinal clines in allele frequencies were observed in 42.9% of the outlier loci and in 24.6% of neutral loci. Dispersal estimates derived using these clines and estimates of linkage disequilibrium imply limited dispersal; 373.1 ± 407.0 km (mean ± SD) for outlier loci and 641.0 ± 544.6 km (mean ± SD) for neutral loci. Our analysis suggests restricted dispersal compared to the species range (>2000 km) and that dispersal and effective connectivity differ. These observations support the hypothesis that limited effective dispersal structures scallop populations along eastern North America. These findings can help refine the appropriate scale of management and conservation in this commercially valuable species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».