Fine-scale seascape genomics of an exploited marine species, the common cockle <i>Cerastoderma edule</i> , using a multi-modelling approach
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Population dynamics of marine species that are sessile as adults are driven by oceanographic dispersal of larvae from spawning to nursery grounds. This is mediated by life-history traits such as the timing and frequency of spawning, larval behaviour and duration, and settlement success. Here, we use 1725 single nucleotide polymorphisms (SNPs) to study the fine scale spatial genetic structure in the commercially important cockle species Cerastoderma edule and compare it to environmental variables and current-mediated larval dispersal within a modelling framework. Hydrodynamic modelling employing the NEMO Atlantic Margin Model (AMM15) was used to simulate larval transport and estimate connectivity between populations during spawning months (April - September), factoring in larval duration and seasonal variability of ocean currents. Results at neutral loci reveal the existence of three separate genetic clusters (mean F ST =0.021) within a relatively fine spatial scale in the northwest Atlantic. Environmental association (EA) analysis indicates that oceanographic currents and geographical distance between the populations explain over 20% of the variance observed at neutral loci, while genetic variance (71%) at outlier loci was explained by sea surface temperatures extremes. These results fill an important knowledge gap in the management of a commercially important, overexploited species, and bring us closer to understanding the role of larval dispersal in connecting populations at a fine geographical scale.
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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 | 0,000 | 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 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 ».