Development of a high-throughput single nucleotide polymorphism panel for genetic stock identification of Striped Bass
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objective The Striped Bass Morone saxatilis is an anadromous fish that has experienced population declines and recoveries throughout its range from the 1960s to the present day. While many United States fisheries have reopened since the most recent declines, ongoing monitoring is required to ensure that numbers remain stable in the long term. Central to this is the need to determine the extent to which major spawning locations contribute to coastal stocks. While next-generation genomic sequencing can discriminate among closely related breeding aggregations within the Striped Bass native range, the cost per sample of next-generation sequencing methods currently used is too high to be applied to large-scale and long-term projects moving forward. Methods We developed, optimized, and evaluated a GT-Seq panel—a small panel of highly informative single nucleotide polymorphisms—capable of assigning large numbers of Striped Bass to six genetically distinct regions across the Striped Bass spawning range at much lower cost than the previous next-generation sequencing methods. Results The final panel of 233 loci was able to assign 95% of reference individuals to region of origin and had <5% error across all simulations when estimating the mixing proportion of any stock. Conclusions This panel is being used in ongoing characterizations of Striped Bass along the Massachusetts coast and the eastern coast of Nova Scotia. For researchers tracking the migration of Striped Bass throughout their native range, this panel provides a low-cost method of genetically characterizing stocks at specific locations and times that can be easily modified or updated as additional, new genetic data become available.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».