Genetic diversity, admixture, and hatchery influence in Brook Trout (<i>Salvelinus fontinalis</i>) throughout western New York State
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although Brook Trout are distributed across most of eastern North America, population numbers have declined in many regions due to habitat loss, climate change, and competition with non‐native species. In New York State, Brook Trout habitat has been substantially reduced, with many areas showing complete extirpation of Brook Trout populations, predominantly in the western portion of the state. Small, fragmented populations are at risk of genetic diversity loss, inbreeding depression, and reduced fitness, leading to a greater potential for local extirpation. Genetic monitoring is a practical tool that can facilitate further conservation‐decision making regarding small populations. In this study, we used 12 microsatellite loci to examine 3,436 sampled Brook Trout, representing 75 sites from the Allegheny, Erie/Niagara, Genesee, Oswego, Lake Ontario, and Susquehanna drainage basins throughout western New York State. Three Brook Trout hatchery strains were also genetically characterized to evaluate the degree of hatchery introgression between wild populations and hatchery strains stocked in the region. Overall, estimates of genetic diversity varied widely: Allelic richness ranged from 2.23 to 7.485, and expected heterozygosity ranged from 0.402 to 0.766. As observed for Brook Trout in other regions, we found a high degree of genetic differentiation among populations, with all comparisons except one showing significant F ST values. Hatchery introgression was found to be minimal, with estimates ranging from 1.96% to 3.10% of wild individuals exhibiting membership proportions to a hatchery strain cluster exceeding 10% ( q ≥ 0.10). Results from this investigation can be used to prioritize management efforts for Brook Trout in western New York State and act as a baseline to monitor future population trends.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».