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Enregistrement W2789982251 · doi:10.1002/ece3.3846

Oceanographic variation influences spatial genomic structure in the sea scallop, <i>Placopecten magellanicus</i>

2018· article· en· W2789982251 sur OpenAlexafffund
Mallory Van Wyngaarden, Paul V. R. Snelgrove, Claudio DiBacco, Lorraine C. Hamilton, Naiara Rodríguez‐Ezpeleta, Luyao Zhan, Robert G. Beiko, Ian Bradbury

Notice bibliographique

RevueEcology and Evolution · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Bivalve and Aquaculture Studies
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaDalhousie UniversityBedford Institute of OceanographyMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Oceanic and Atmospheric AdministrationState of Maine Department of Marine Resources
Mots-clésCline (biology)ScallopBiologyEnvironmental gradientEnvironmental changePopulationEcologyClimate changeHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Environmental factors can influence diversity and population structure in marine species and accurate understanding of this influence can both improve fisheries management and help predict responses to environmental change. We used 7163 SNPs derived from restriction site‐associated DNA sequencing genotyped in 245 individuals of the economically important sea scallop, Placopecten magellanicus, to evaluate the correlations between oceanographic variation and a previously identified latitudinal genomic cline. Sea scallops span a broad latitudinal area (>10 degrees), and we hypothesized that climatic variation significantly drives clinal trends in allele frequency. Using a large environmental dataset, including temperature, salinity, chlorophyll a, and nutrient concentrations, we identified a suite of SNPs (285–621, depending on analysis and environmental dataset) potentially under selection through correlations with environmental variation. Principal components analysis of different outlier SNPs and environmental datasets revealed similar northern and southern clusters, with significant associations between the first axes of each (R2adj = .66–.79). Multivariate redundancy analysis of outlier SNPs and the environmental principal components indicated that environmental factors explained more than 32% of the variance. Similarly, multiple linear regressions and random‐forest analysis identified winter average and minimum ocean temperatures as significant parameters in the link between genetic and environmental variation. This work indicates that oceanographic variation is associated with the observed genomic cline in this species and that seasonal periods of extreme cold may restrict gene flow along a latitudinal gradient in this marine benthic bivalve. Incorporating this finding into management may improve accuracy of management strategies and future predictions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations19
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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