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Enregistrement W4385850745 · doi:10.1111/1755-0998.13853

A new genomic resource to enable standardized surveys of <scp>SNPs</scp> across the native range of brook trout (<i>Salvelinus fontinalis</i>)

2023· article· en· W4385850745 sur OpenAlexfundno aff
Nadya Mamoozadeh, Andrew R. Whiteley, Benjamin H. Letcher, David C. Kazyak, Charlene Tarsa, Mariah H. Meek

Notice bibliographique

RevueMolecular Ecology Resources · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIowa Department of Natural ResourcesU.S. Forest ServiceU.S. Geological SurveyConcordia UniversityCollege of Engineering, Michigan State UniversityU.S. Fish and Wildlife ServiceWisconsin Department of Natural ResourcesUniversity of ConnecticutUniversité LavalUniversity of MontanaMichigan State UniversityMinnesota Department of Natural Resources
Mots-clésTroutSalvelinusBiologyGenetic diversityHatcherySingle-nucleotide polymorphismStockingEcologyFontinalisPopulationFisheryGeneticsGenotypeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding how genetic diversity is distributed across spatiotemporal scales in species of conservation or management concern is critical for identifying large-scale mechanisms affecting local conservation status and implementing large-scale biodiversity monitoring programmes. However, cross-scale surveys of genetic diversity are often impractical within single studies, and combining datasets to increase spatiotemporal coverage is frequently impeded by using different sets of molecular markers. Recently developed molecular tools make surveys based on standardized single-nucleotide polymorphism (SNP) panels more feasible than ever, but require existing genomic information. Here, we conduct the first survey of genome-wide SNPs across the native range of brook trout (Salvelinus fontinalis), a cold-adapted species that has been the focus of considerable conservation and management effort across eastern North America. Our dataset can be leveraged to easily design SNP panels that allow datasets to be combined for large-scale analyses. We performed restriction site-associated DNA sequencing for wild brook trout from 82 locations spanning much of the native range and domestic brook trout from 24 hatchery strains used in stocking efforts. We identified over 24,000 SNPs distributed throughout the brook trout genome. We explored the ability of these SNPs to resolve relationships across spatial scales, including population structure and hatchery admixture. Our dataset captures a wide spectrum of genetic diversity in native brook trout, offering a valuable resource for developing SNP panels. We highlight potential applications of this resource with the goal of increasing the integration of genomic information into decision-making for brook trout and other species of conservation or management concern.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,435
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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