Combining population genomics and forward simulations to investigate stocking impacts: A case study of Muskellunge ( <i>Esox masquinongy</i> ) from the St. Lawrence River basin
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding the genetic and evolutionary impacts of fish stocking on wild populations has long been of interest as negative consequences such as reduced fitness and loss of genetic resources are commonly reported. Nearly five decades of extensive stocking of over a million Muskellunge ( Esox masquinongy ) in the Lower St. Lawrence River (Québec, Canada) was implemented by managers in an attempt to sustain a fishery. We investigated the effect of stocking on this native species’ genetic structure and allelic diversity in the St. Lawrence river and its tributaries as well as several stocked inland lakes. Using Genotype-By-Sequencing (GBS), we genotyped 643 individuals representing 22 sampling sites and combined this information with forward simulations to investigate the genetic consequences of stocking. Individuals native to the St. Lawrence watershed were genetically divergent from the sources used for stocking and both the St. Lawrence tributaries and inland lakes were also naturally divergent from the main stem. Empirical data and simulations revealed weak effects of stocking on admixture patterns within the St. Lawrence despite intense stocking in the past, whereas footprints of admixture were higher in the smaller stocked populations from tributaries and lakes. Altogether, our data suggests that selection against introgression has been relatively efficient within the large St. Lawrence River. In contrast, the smaller populations from adjacent tributaries and lakes still displayed stocking related admixture which apparently resulted in higher genetic diversity, suggesting that, while stocking stopped at the same time, its impact remained higher in these populations. Finally, the origin of populations from inland lakes that were established by stocking confirmed their close affinity with these source populations. This study illustrates the benefit of combining extensive genomic data with forward simulations for improved inferences regarding outcomes of population enhancement by stocking, as well as its relevance for fishery management decision making.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».