Ecological and evolutionary insights into the diversification of Atlantic bluefin tuna
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Identifying and preserving biological diversity is fundamental for the management of wild populations. The Atlantic bluefin tuna ( Thunnus thynnus ; ABT) is a vital species to the North Atlantic Ocean ecosystem that is now rebounding from decades of overfishing. This teleost fish is notable for its large body size, unique form of endothermy, and trans-oceanic migrations that enable individuals to move rapidly between spawning and foraging locations. Here we combine high-resolution whole genome sequencing data with spatial and environmental data from electronic tagging to improve our understanding of population structure in ABT. We analyzed whole genome sequences (n=82) from both larvae and adult fish representing the two recognized stocks (western and eastern) of ABT, which originate from geographically distinct spawning grounds. Analyzing these data, we identified 11,181,223 single nucleotide polymorphisms (SNPs), a dataset of unprecedented size and resolution. Coverage across the entire genome resulted in increased power in analyses of population structure, patterns of selection, and demographic history between the two recognized stocks. Notably, we report that both neutral and putatively adaptive SNPs are differentiated between populations, and through analyses of F ST outlier SNPs, we discovered candidate genes with potentially adaptive roles. We suggest that both demographic history and oceanographic variation of the spawning grounds have contributed to shaping bluefin tuna genomic diversity. Our results characterize adaptive variation that will be consequential for management decisions and critical for preserving locally adapted populations.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».