Associative Overdominance and Negative Epistasis Shape Genome-Wide Ancestry Landscape in Supplemented Fish Populations
Notice bibliographique
Résumé
The interplay between recombination rate, genetic drift and selection modulates variation in genome-wide ancestry. Understanding the selective processes at play is of prime importance toward predicting potential beneficial or negative effects of supplementation with domestic strains (i.e., human-introduced strains). In a system of lacustrine populations supplemented with a single domestic strain, we documented how population genetic diversity and stocking intensity produced lake-specific patterns of domestic ancestry by taking the species’ local recombination rate into consideration. We used 552 Brook Charr (Salvelinus fontinalis) from 22 small lacustrine populations, genotyped at ~32,400 mapped SNPs. We observed highly variable patterns of domestic ancestry between each of the 22 populations without any consistency in introgression patterns of the domestic ancestry. Our results suggest that such lake-specific ancestry patterns were mainly due to variable associative overdominance (AOD) effects among populations (i.e., potential positive effects due to the masking of possible deleterious alleles in low recombining regions). Signatures of AOD effects were also emphasized by highly variable patterns of genetic diversity among and within lakes, potentially driven by predominant genetic drift in those small isolated populations. Local negative effects such as negative epistasis (i.e., potential genetic incompatibilities between the native and the introduced population) potentially reflecting precursory signs of outbreeding depression were also observed at a chromosomal scale. Consequently, in order to improve conservation practices and management strategies, it became necessary to assess the consequences of supplementation at the population level by taking into account both genetic diversity and stocking intensity when available.
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 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 ».