Functional genetic diversity in an exploited marine species and its relevance to fisheries management
Notice bibliographique
Résumé
The timing of reproduction influences key evolutionary and ecological processes in wild populations. Variation in reproductive timing may be an especially important evolutionary driver in the marine environment, where the high mobility of many species and few physical barriers to migration provide limited opportunities for spatial divergence to arise. Using genomic data collected from spawning aggregations of Pacific herring (Clupea pallasii) across 1600 km of coastline, we show that reproductive timing drives population structure in these pelagic fish. Within a specific spawning season, we observed isolation by distance, indicating that gene flow is also geographically limited over our study area. These results emphasize the importance of considering both seasonal and spatial variation in spawning when delineating management units for herring. On several chromosomes, we detected linkage disequilibrium extending over multiple Mb, suggesting the presence of chromosomal rearrangements. Spawning phenology was highly correlated with polymorphisms in several genes, in particularSYNE2, which influences the development of retinal photoreceptors in vertebrates.SYNE2is probably within a chromosomal rearrangement in Pacific herring and is also associated with spawn timing in Atlantic herring (Clupea harengus). The observed genetic diversity probably underlies resource waves provided by spawning herring. Given the ecological, economic and cultural significance of herring, our results support that conserving intraspecific genetic diversity is important for maintaining current and future ecosystem processes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».