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Enregistrement W4306750247 · doi:10.1111/eva.13489

Re‐evaluating Coho salmon (<i>Oncorhynchus kisutch</i>) conservation units in Canada using genomic data

2022· article· en· W4306750247 sur OpenAlexafffundabout
Amanda Xuereb, Quentin Rougemont, Xavier Dallaire, Jean‐Sébastien Moore, Éric Normandeau, Bérénice Bougas, Perreault-Payette Alysse, Ben F. Koop, Ruth E. Withler, Terry D. Beacham, Louis Bernatchez

Notice bibliographique

RevueEvolutionary Applications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaUniversity of VictoriaUniversité Laval
Organismes subventionnairesGenome British ColumbiaGénome QuébecGenome Canada
Mots-clésBiologyOncorhynchusGenetic diversityLocal adaptationGenetic variationPopulationEvolutionary biologyGenetic structureMicrosatelliteGenotypingGenotypeFisheryGeneticsAlleleGeneDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Conservation units (CUs) are important tools for supporting the implementation of standardized management practices for exploited species. Following the adoption of the Wild Salmon Policy in Canada, CUs were defined for Pacific salmon based on characteristics related to ecotype, life history and genetic variation using microsatellite markers as indirect measures of local adaptation. Genomic data sets have the potential to improve the definition of CUs by reducing variance around estimates of population genetic parameters, thereby increasing the power to detect more subtle patterns of population genetic structure and by providing an opportunity to incorporate adaptive information more directly with the identification of variants putatively under selection. We used one of the largest genomic data sets recently published for a nonmodel species, comprising 5662 individual Coho salmon ( Oncorhynchus kisutch ) from 149 sampling locations and a total of 24,542 high‐quality SNPs obtained using genotyping‐by‐sequencing and mapped to the Coho salmon reference genome to (1) evaluate the current delineation of CUs for Coho in Canada and (2) compare patterns of population structure observed using neutral and outlier loci from genotype–environment association analyses to determine whether separate CUs that capture adaptive diversity are needed. Our results reflected CU boundaries on the whole, with the majority of sampling locations managed in the same CU clustering together within genetic groups. However, additional groups that are not currently represented by CUs were also uncovered. We observed considerable overlap in the genetic clusters identified using neutral or candidate loci, indicating a general congruence in patterns of genetic variation driven by local adaptation and gene flow in this species. Consequently, we suggest that the current CU boundaries for Coho salmon are largely well‐suited for meeting the Canadian Wild Salmon Policy's objective of defining biologically distinct groups, but we highlight specific areas where CU boundaries may be refined.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,299
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,215 · 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.

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

Citations28
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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