Human Impacts on Great Lakes Walleye <i>Sander vitreus</i> Structure, Diversity and Local Adaptation
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Artificial propagation and wild release may influence the genetic integrity of wild populations. This practice has been prevalent in fisheries for centuries and is often termed ‘stocking’. In the Laurentian Great Lakes (Great Lakes here‐on), walleye populations faced declines from the 1950s to the 1970s, prompting extensive stocking efforts for restoration. By the mid‐2010s, walleye populations showed signs of recovery, but the genetic legacy of stocking on population structure at the genomic level remains unclear. Using a dataset of 45,600 genome‐aligned SNP loci genotyped in 1075 walleye individuals, we investigated the genetic impacts of over 50 years of stocking across the Great Lakes. Population structure was associated with both natural geographic barriers and stocking from non‐native sources. Admixture between Lake Erie walleye and walleye from the re‐populated Tittabawassee River indicate that stocking may have re‐distributed putatively adaptive alleles around the Great Lakes. Genome scans identified F ST outliers and evidence of selective sweeps, indicating local adaptation of spawning populations is likely. Notably, one genomic region showed strong differentiation between Muskegon River and walleye from the Tittabawassee River, which was re‐populated by Muskegon strain walleye, suggesting admixture and selection both impact the observed genetic diversity. Overall, our study underscores how artificial propagation and translocations can significantly alter the evolutionary trajectory of populations. The findings highlight the complex interplay between stocking practices and population genetic diversity, emphasising the need for careful management strategies to preserve the genetic integrity of wild populations amidst conservation efforts.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».