Using genomics to quantify population structure and genetic diversity of the Arctic char (Salvelinus alpinus) in the Lower Northwest Passage, Nunavut, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The contemporary genetic diversity and population structure of a species reflect past and present demographic changes, and the combined effects of microevolutionary forces on its populations. Understanding the factors that shape geographical distributions and intraspecific genetic diversity is an important first step in the formulation of conservation and management plans. Because of their ecological, evolutionary, cultural, and economic significance, many efforts have been dedicated to genetic studies of wild populations of salmonid species like the Arctic char (Salvelinus alpinus). Despite this, patterns of genetic diversity remain uncharacterized in the King William Island (KWI) region of the Lower Northwest Passage (LNWP), Nunavut. Given rapid climate warming in the Arctic, food insecurity issues among Indigenous populations, and the success of a char fishery in Cambridge Bay, the Gjoa Haven community in KWI is eager to establish its own science-based, ecologically-sound, and sustainable char fishery. Key to this aspiration is the delineation of distinct char populations (stocks) to guide fisheries management. This thesis centres on quantifying and understanding the patterns of genetic diversity in char in the LNWP using two genome-wide panels of Single Nucleotide Polymorphism markers (SNPs) obtained from DNA and RNA sequencing (DNAseq and RNAseq). Using DNAseq data comprising 3,074 SNPs for 413 individuals and a series of population genetics approaches, I found deep genetic differentiation between char populations in the KWI and those on the mainland around Chantrey Inlet, ~200km to the south. I also found 22 SNPs with possible signatures of selection, and associations between genetic distance, geographic distance, and environmental variables. I then focused on the two clusters to infer their demographic histories, and found support for an isolation-with-migration demographic scenario over a strict-isolation model. The RNAseq datasets agreed on an overarching genetic division between KWI and Chantrey Inlet, and the presence of a mixed-stock site in Murchison River, but overall lower genetic differentiation (lower FST) compared to DNAseq data. Finally, I developed a new genetic tool for accurate and fast stock composition identification. Collectively, this work adds to salmonid population genetic studies, and brings new insights for the establishment of a char commercial fishery in the LNWP.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».