Development of SNP-panels from low-coverage Whole Genome Sequencing (lcWGS) to support Indigenous fisheries for three salmonid species in northern Canada
Notice bibliographique
Résumé
Single Nucleotide Polymorphism (SNP) panels are powerful tools for assessing genetic population structure and dispersal of fish that can enhance management practices for commercial, recreational, and subsistence mixed-stock fisheries. Arctic Char( Salvelinus alpinus ), Brook Trout ( Salvelinus fontinalis ), and Lake Whitefish( Coregonus clupeaformis ) are amongst the top harvested and consumed fish species in northern Indigenous communities in Canada, contributing significantly to food security, culture, and economy. Genomic resources like SNP panels, however, have not been widely accessible to Indigenous fisheries managers. We developed Genotyping-in-Thousands by sequencing (GT-seq) panels for population assignment and mixed-stock analyses for three salmonids to support fisheries co-management in northern Canada. Using low-coverage Whole-Genome Sequencing data from 418 individuals across source populations in Cambridge Bay (Nunavut), Great Slave Lake (Northwest Territories), James Bay (Québec), and Mistassini Lake (Québec), we developed a bioinformatic SNP filtering workflow to select informative SNP markers from genotype likelihoods. These markers were used to design GT-seq panels enabling high-throughput genotyping. Three GT-seq panels yielded an average of 413 autosomal loci and were validated with an average assignment accuracy of 98.5%. These GT-seq panels emerge as powerful tools for assessing population structure and quantifying the relative contributions of populations/stocks in mixed stock fisheries across multiple regions. Interweaving these novel genomic-derived tools with Traditional Ecological Knowledge will ensure the sustainable harvest of three culturally important salmonids in northern Indigenous communities, contributing to food security programs and the economy in northern Canada.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».