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Enregistrement W7023790937

Population structure of bigmouth buffalo (Ictiobus cyprinellus) across Canada and the United States

2022· dissertation· en· W7023790937 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMaterial Dynamics and Properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationInbreedingGenetic structurePopulation geneticsPopulation structureFounder effectPopulation bottleneckGenetic divergencePopulation sizeGenetic variation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bigmouth Buffalo (Ictiobus cyprinellus) is an understudied large-bodied fish species that can live over 120 years, native to central North America. Bigmouth buffalo’s distribution ranges from Saskatchewan, Canada, to the Gulf of Mexico, and are particularly widely distributed within the Mississippi River basin in the US. Within Canada, they are divided into two populations: the Saskatchewan-Nelson River population in the Canadian prairies, and the Great Lakes-upper St. Lawrence River population in Ontario. The Saskatchewan-Nelson River population is listed as a species of special concern due to observed declines within the Qu’Appelle River, understanding if there is genetic mixing between Saskatchewan and Manitoba was one of the research priorities recommended in the 2019 species at risk management plan. Furthermore, bigmouth buffalo have become a popular sport fish in the US but lack harvest limits across most of the US. This study aimed to resolve the lack of population genetic structure of bigmouth buffalo across much of their range. I used restriction site-associated DNA sequencing to examine signatures of population divergence across five geographic areas, Minnesota and Missouri in the US, and Ontario, Manitoba, and Saskatchewan in Canada. Filtering of raw data followed the de novo stacks pipeline with a final data set of 12,071 single nucleotide polymorphisms (SNPs). I analysed the genetic data with observed and expected heterozygosity’s, inbreeding co-efficient, pairwise and population specific Fst, principal components analysis, admixture analysis, analysis of molecular variance, effective population size, SNPs under selection, and assignment accuracy to population of origin. I found evidence for population structure between the five locations with unidirectional admixture from Saskatchewan to Manitoba. Bigmouth buffalo had low genetic diversity suggesting an ancestral population bottleneck during the last glacial period or small recolonizing populations leading to founder effects in the populations following glacial retreat and re-colonization. Furthermore, I found low effective population size for this species, common in species like bigmouth buffalo that display episodic breeding, high fecundity, iteroparity, and low survivorship to age of maturation. These results have important implications for bigmouth buffalo management and provides an initial assessment of the population structure throughout much of their native range.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,469
Score d'incertitude au seuil0,547

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,180 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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