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Enregistrement W2759174511 · doi:10.1139/cjfas-2017-0116

Rapid discovery of SNPs that differentiate hatchery steelhead trout from ESA-listed natural-origin steelhead trout using a 57K SNP array

2017· article· en· W2759174511 sur OpenAlexvenueno aff
Wesley A. Larson, Yniv Palti, Gunagtu Gao, Kenneth I. Warheit, James E. Seeb

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Department of Agriculture
Mots-clésBiologyHatcheryTroutRainbow troutFisheryIntrogressionPopulationThreatened speciesSingle-nucleotide polymorphismSelection (genetic algorithm)SNPZoologyEcologyGeneticsFish <Actinopterygii>HabitatGenotypeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations9
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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