Pacific Rim Population Structure of Sockeye Salmon as Determined from Microsatellite Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Pacific Rim population structure of sockeye salmon Oncorhynchus nerka was examined with a survey of microsatellite variation. Variation at 14 microsatellite loci was surveyed for over 48,000 sockeye salmon sampled from 299 localities ranging from the Columbia River to Japan. The value of the genetic differentiation index F ST over all populations and loci was 0.097; individual locus values ranged from 0.038 to 0.154. Sockeye salmon from the Queen Charlotte Islands and the Columbia River displayed the least number of alleles relative to sockeye salmon from other regions in the Pacific Rim distribution of the species. Conversely, sockeye salmon displaying the greatest allelic diversity were observed in Southeast Alaska and the central coast of British Columbia. Sockeye salmon from these two regions displayed approximately 30% more alleles than did sockeye salmon from the Queen Charlotte Islands and the Columbia River. Sockeye salmon from Russia and western Alaska were, on average, less diverse than sockeye salmon from Southeast Alaska and more southerly locations in North America. A regional structuring of populations was generally observed among the sockeye salmon populations sampled, and populations were clustered within lakes and river drainages. At the Pacific Rim scale of population structure, there were two major groups of populations. The first group included populations from Russia, Bristol Bay, Kodiak Island, the Alsek River, and the Queen Charlotte Islands. The second group generally included populations from Southeast Alaska, British Columbia, and Washington. The distribution of microsatellite variation of sockeye salmon on a Pacific Rim basis reflected the origins of sockeye salmon radiating from refuges after the last glaciation period.
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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 ».