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Enregistrement W2914205986

Variation génétique et potentiel d'adaptation locale chez le saumon atlantique, Salmo salar : structure de population, adaptation immunitaire et résistance aux pathogènes

2008· article· fr· W2914205986 sur OpenAlexaboutno aff
Mélanie Dionne

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Languefr
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAquaculture disease management and microbiota
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalmoAdaptation (eye)PopulationVariation (astronomy)BiologyMedicineFish <Actinopterygii>Physics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Un des objectifs ultimes en écologie évolutive est de comprendre les mécanismes responsables du maintien de la biodiversité en milieu naturel. La biodiversité englobe la diversité des écosystèmes, des espèces, des populations et aussi la diversité génétique associée à une espèce donnée. Même à l’intérieur d’une espèce, on peut observer une grande diversité de phénotypes et de génotypes résultant de l’interaction entre la sélection naturelle, le flux génique, la dérive génétique et les mutations. L’objectif central de cette thèse est d’évaluer la variabilité génétique et le potentiel d’adaptation chez le saumon atlantique, Salmo salar, en milieu naturel. L’analyse de 51 rivières à saumon aux marqueurs microsatellites révèle une structure de populations hiérarchique et suggère l’existence de sept groupes régionaux au Québec, Labrador et Nouveau-Brunswick, Canada. Les analyses en génétique du paysage suggèrent l’influence prédominante du flux génique et de l’adaptation thermique dans l’établissement de la différentiation génétique. Des évidences indirectes suggèrent également que les immigrants provenant d’un autre groupe régional ont un succès reproducteur moindre dans leur nouveau milieu que les résidents. Différents niveaux de structuration génétique ont aussi été observés à l’intérieur même de certaines rivières, remettant en cause la gestion par rivière chez cette espèce. La variabilité à grande échelle d’un gène d’immunocompétence, le gène du Complexe Majeur d’Histocompatibilité (CMH) classe IIβ, démontre que la diversité génétique au CMH augmente avec la température et la diversité bactérienne présente en rivière, contrairement au patron observé aux microsatellites. L’augmentation de la diversité au CMH avec la température est plus prononcée aux sites de liaison aux pathogènes qu’aux autres sites moléculaires, suggérant une influence plausible de la diversité des pathogènes, elle-même dépendante de la température, sur l’adaptation locale du saumon atlantique. Finalement, l’étude des infections pathogéniques chez les saumons juvéniles révèle un taux d’infection accru en début de saison estivale dans les rivières de la rive sud du Saint-Laurent, concordant avec les pressions de sélection du milieu. Un parasite prédominant et possiblement récemment introduit, un myxozoaire du genre Myxobolus, a été découvert chez les jeunes saumons et deux allèles CMH ont été identifiés comme étant associés à la résistance et à la susceptibilité face à cette infection, suggérant l’importance de la variation génétique présente au CMH pour faire face aux pathogènes dans un contexte de changement environnemental. Cette thèse ajoute à notre compréhension sur les mécanismes qui maintiennent la variabilité génétique et influencent l’adaptation locale chez le saumon atlantique sauvage grâce à des analyses novatrices en génétique du paysage, en structure de population et sur les patrons spatio-temporels d’infection en milieu naturel.

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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,072

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
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