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Enregistrement W4294243519 · doi:10.3389/fmars.2022.992504

A cold-water fish striving in a warming ocean: Insights from whole-genome sequencing of the Greenland halibut in the Northwest Atlantic

2022· article· en· W4294243519 sur OpenAlexafffundabout
A-L. Ferchaud, Éric Normandeau, Charles Babin, Kim Præbel, Rasmus Hedeholm, Céline Audet, Joanne Morgan, Margaret A. Treble, W. Walkusz, Pascal Sirois, Louis Bernatchez

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensUniversité du Québec à ChicoutimiFisheries and Oceans CanadaUniversité du Québec à RimouskiUniversité Laval
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaPinngortitaleriffikUniversité Laval
Mots-clésHalibutPopulationPanmixiaAtlantic codDemersal zoneFisheryBiologyGulf StreamOceanographyGeographyGadusEcologyGenetic structureGenetic diversityGeologyPelagic zone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Characterizing the extent of genetic differentiation among individuals and its distribution across the genome is increasingly important to inform both conservation and management of exploited species. The Greenland Halibut is one of the main demersal fish species to be commercially exploited in Eastern Canada, and accurate information on geographic population structure and local adaptation is required to ensure the long-term presence of this species. We generated high-quality whole-genome sequencing data for 1,297 Greenland Halibut sampled across 32 locations throughout the Northwest Atlantic (from Arctic Canadian and Greenlandic coasts to the Gulf of St Lawrence). Population genetic structure was analyzed, revealing an absence of population differentiation between Canada and west Greenland but significant genetic differentiation between the Gulf of Saint Lawrence and the remainder of the Northwest Atlantic. Except for Gulf of Saint Lawrence, Greenland Halibut thus appear to be panmictic throughout the Northwest Atlantic. Environmental Association Analyses revealed that the environment explained up to 51 % might be replaced by 51% of the differentiation observed between the two stocks, with both ocean-bottom and surface variables ( e.g. , temperature and oxygen) involved in the observed genomic differentiation. Altogether, these results indicate that phenotypic differences previously observed between the Gulf of Saint Lawrence and the Northwest Atlantic likely resulted from functional adaptive divergence to their respective environmental conditions. Using coalescent simulations, we also assessed how high levels of migration between the two stocks would allow Greenland Halibut to potentially escape unfavorable environmental conditions in the Gulf of Saint Lawrence. In addition to supporting the management of this important exploited species, this work highlights the utility of using comprehensive genomic datasets to characterize the effects of climate change across a wider range of species.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,247

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,184 · 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 tête enseignante, 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

Citations20
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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