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Enregistrement W3207306496 · doi:10.1038/s41598-021-99708-9

Ancient DNA SNP-panel data suggests stability in bluefin tuna genetic diversity despite centuries of fluctuating catches in the eastern Atlantic and Mediterranean

2021· article· en· W3207306496 sur OpenAlexafffund
Adam J. Andrews, Gregory Neils Puncher, Darío Bernal Casasola, Antonio Di Natale, Francesco Massari, Vedat Onar, Nezir Yaşar Toker, Alex Hanke, Scott A. Pavey, Castrense Savojardo, Pier Luigi Martelli, Rita Casadio, Elisabetta Cilli, Arturo Morales Muñiz, Barbara Mantovani, Fausto Tinti, Alessia Cariani

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesHorizon 2020Fisheries and Oceans CanadaComisión Internacional para la Conservación del Atún AtlánticoHorizon 2020 Framework ProgrammeUniversità di BolognaUniversiteit Gent
Mots-clésTunaOverfishingGenetic diversityPopulationThunnusMediterranean climateBiologyAncient DNAGeographyFisheryEvolutionary biologyEcologyZoologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atlantic bluefin tuna (Thunnus thynnus; BFT) abundance was depleted in the late 20th and early 21st century due to overfishing. Historical catch records further indicate that the abundance of BFT in the Mediterranean has been fluctuating since at least the 16th century. Here we build upon previous work on ancient DNA of BFT in the Mediterranean by comparing contemporary (2009-2012) specimens with archival (1911-1926) and archaeological (2nd century BCE-15th century CE) specimens that represent population states prior to these two major periods of exploitation, respectively. We successfully genotyped and analysed 259 contemporary and 123 historical (91 archival and 32 archaeological) specimens at 92 SNP loci that were selected for their ability to differentiate contemporary populations or their association with core biological functions. We found no evidence of genetic bottlenecks, inbreeding or population restructuring between temporal sample groups that might explain what has driven catch fluctuations since the 16th century. We also detected a putative adaptive response, involving the cytoskeletal protein synemin which may be related to muscle stress. However, these results require further investigation with more extensive genome-wide data to rule out demographic changes due to overfishing, and other natural and anthropogenic factors, in addition to elucidating the adaptive drivers related to these.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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