Rapid discovery of SNPs that differentiate hatchery steelhead trout from ESA-listed natural-origin steelhead trout using a 57K SNP array
Notice bibliographique
Résumé
Natural-origin steelhead trout (Oncorhynchus mykiss (Walbaum, 1792)) in the Pacific Northwest, USA, are threatened by a number of factors including habitat destruction, disease, decline in marine survival, and a potential erosion of genetic viability due to introgression from hatchery strains. Our major goal was to use a recently developed SNP array containing ∼57 000 SNPs to identify a subset of SNPs that differentiate hatchery and natural-origin populations. We analyzed 35 765 polymorphic SNPs in nine populations of steelhead trout sampled from Puget Sound, Washington, USA. We then conducted two outlier tests and found 360 loci that were candidates for divergent selection between hatchery and natural-origin populations (mean FCT = 0.29, maximum = 0.65) and 595 SNPs that were candidates for selection among natural-origin populations (mean FST = 0.25, maximum = 0.51). Comparisons with a linkage map revealed that two chromosomes (Omy05 and Omy25) contained significantly more outliers than other chromosomes, suggesting that regions on Omy05 and Omy25 may be of adaptive significance. Our results highlight several advantages of the 57 000 SNP array as a tool for population and conservation genomics studies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».