Spatial dynamics and mixing of bluefin tuna in the Atlantic Ocean and Mediterranean Sea revealed using next‐generation sequencing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Atlantic bluefin tuna is a highly migratory species emblematic of the challenges associated with shared fisheries management. In an effort to resolve the species’ stock dynamics, a genomewide search for spatially informative single nucleotide polymorphisms (SNPs) was undertaken, by way of sequencing reduced representation libraries. An allele frequency approach to SNP discovery was used, combining the data of 555 larvae and young‐of‐the‐year (LYOY) into pools representing major geographical areas and mapping against a newly assembled genomic reference. From a set of 184,895 candidate loci, 384 were selected for validation using 167 LYOY. A highly discriminatory genotyping panel of 95 SNPs was ultimately developed by selecting loci with the most pronounced differences between western Atlantic and Mediterranean Sea LYOY. The panel was evaluated by genotyping a different set of LYOY (n = 326), and from these, 77.8% and 82.1% were correctly assigned to western Atlantic and Mediterranean Sea origins, respectively. The panel revealed temporally persistent differentiation among LYOY from the western Atlantic and Mediterranean Sea (FST = 0.008, p = .034). The composition of six mixed feeding aggregations in the Atlantic Ocean and Mediterranean Sea was characterized using genotypes from medium (n = 184) and large (n = 48) adults, applying population assignment and mixture analyses. The results provide evidence of persistent population structuring across broad geographic areas and extensive mixing in the Atlantic Ocean, particularly in the mid‐Atlantic Bight and Gulf of St. Lawrence. The genomic reference and genotyping tools presented here constitute novel resources useful for future research and conservation efforts.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».