Development of a large SNPs resource and a low-density SNP array for brown trout (Salmo trutta) population genetics
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The brown trout (Salmo trutta) is an economically and ecologically important species for which population genetic monitoring is frequently performed. The most commonly used genetic markers for this species are microsatellites and mitochondrial markers that lack replicability among laboratories, and a large genome coverage. An alternative that may be particularly efficient and universal is the development of small to large panels of Single Nucleotide Polymorphism markers (SNPs). Here, we used Restriction site Associated DNA sequences (RADs) markers to identify a set of 12,204 informative SNPs positioned on the brown trout linkage map and suitable for population genetics studies. Then, we used this novel resource to develop a cost-effective array of 192 SNPs (96 × 2) evenly spread on this map. This array was tested for genotyping success in five independent rivers occupied by two main brown trout evolutionary lineages (Atlantic -AT- and Mediterranean -ME-) on a total of 1862 individuals. Moreover, inference of admixture rate with domestic strains and population differentiation were assessed for a small river system (the Taurion River, 190 individuals) and results were compared to a panel of 13 microsatellites. RESULTS: A high genotyping success was observed for all rivers (< 1% of non-genotyped loci per individual), although some initially used SNP failed to be amplified, probably because of mutations in primers, and were replaced. These SNPs permitted to identify patterns of isolation-by-distance for some rivers. Finally, we found that microsatellite and SNP markers yielded very similar patterns for population differentiation and admixture assessments, with SNPs having better ability to detect introgression and differentiation. CONCLUSIONS: The novel resources provided here opens new perspectives for universality and genome-wide studies in brown trout populations.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».