Population Structure Of The Hard Clam, Mercenaria Mercenaria, Along The East Coast Of North America
Notice bibliographique
Résumé
Virginia leads the nation in production of aquacultured hard clams, Mercenaria mercenaria (Linnaeus, 1758), with an estimated farm gate value of $38.8 million in 2018. Despite the high economic value, there are few genomic resources available to support the hard clam aquaculture industry.To develop effective genetic tools for industry, it is important to first understand population structure. Hard clams have a pelagic larval phase that allows for dispersal, but the level of genetic connectivity among populations is not well understood. This study used genotyping-by-sequencing to delineate the genetic stock structure of wild clams sampled along the East Coast of North America and identify a subset of informative loci for population discrimination. Samples were collected from 15 locations from Prince Edward Island, Canada, to South Carolina, USA. Following DNA isolation, 452 individuals were sequenced and 153,842 single nucleotide polymorphisms (SNPs) were identified. The SNP loci were filtered for quality control, resulting in a final dataset of 4,960 SNPs from 448 individuals that was analyzed to delineate population structure and quantify levels of genetic divergence among populations and levels of diversity within populations. Data provided evidence of five genetic breaks separating six genetically distinct populations; Canada, Maine, Massachusetts, Mid-Atlantic, Chesapeake Bay and the Carolinas. The use of next-generation sequencing markers in this study enabled identification of finer scale population structure than was previously recognized. Data were used to identify a subset of SNP markers capable of geographic discrimination and population assignment with 75–93% accuracy. This is the first study to assess population genetic structure of the economically important hard clam along a large portion of their native range with high resolution genomic markers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».