Genetic monitoring of supportive breeding in brown trout (<i>Salmo trutta</i>L.), using microsatellite DNA markers
Notice bibliographique
Résumé
Stocking with offspring of local wild fish, so-called supportive breeding, is often advocated as an alternative to stocking domesticated fish. However, it is important to ensure that supportive breeding does not result in inbreeding and loss of genetic variability. We analysed eight microsatellite loci in samples of wild and hatchery-reared brown trout (Salmo trutta) from three populations subject to supportive breeding. For calibrating statistical procedures, we included two test samples of reared offspring for which the precise number of parent fish was known and a sample from a further wild reference population. Three different statistical procedures were used to detect population bottlenecks and loss of variability: (i) a randomization test for comparing allelic diversity between samples; (ii) estimates of effective number of breeders from gametic-phase disequilibrium; and (iii) a test for assessing population bottlenecks based on detecting deviations from mutation-drift equilibrium. All three procedures were useful but they also exhibited different strengths and limitations, with the test for population bottlenecks probably being the single most useful procedure for routine monitoring. In two populations subject to supportive breeding, there were strong indications of reduced effective population sizes, and significant genetic differentiation was observed between different samples from the same population.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».