Landscape genomics of the American lobster (<i>Homarus americanus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
In marine species experiencing intense fishing pressures, knowledge of genetic structure and local adaptation represent a critical information to assist sustainable management. In this study, we performed a landscape genomics analysis in the American lobster to investigate the issues pertaining to the consequences of making use of putative adaptive loci to reliably infer population structure and thus more rigorously delineating biological management units in marine exploited species. Toward this end, we genotyped 14,893 single nucleotide polymorphism (SNPs) in 4190 lobsters sampled across 96 sampling sites distributed along 1000 km in the northwest Atlantic in both Canada and the USA. As typical for most marine species, we observed a weak, albeit highly significant genetic structure. We also found that adaptive genetic variation allows detecting fine-scale population structure not resolved by neutral genetic variation alone. Using the recent genome assembly of the American lobster, we were able to map and annotate several SNPs located in functional genes potentially implicated in adaptive processes such as thermal stress response, salinity tolerance and growth metabolism pathways. Taken together, our study indicates that weak population structure in high gene flow systems can be resolved at various spatial scales, and that putatively adaptive genetic variation can substantially enhance the delineation of biological management units of marine exploited species.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».