Genomics-based mixed-stock analysis reveals potential unsampled populations and population differences in intra-lake migration in walleye.
Notice bibliographique
Résumé
Stock contributions to annual harvests provide key insights to conservation, especially in fish species that return to specific spawning sites and may establish genetically distinct populations. In this context, genetic stock identification (GSI) requires reference samples, yet sampling might be challenging as spawning sites could be in remote and/or unknown areas. Thus, any potential missing source population needs to be accounted for in management recommendations. Here, we (i) genotyped 1487 walleye (Sander vitreus) samples using a GT-seq panel of 336 single nucleotide polymorphisms and (ii) assessed individual migration distances from GPS records of fish harvested in two neighboring northern Quebec lakes (Mistassini and Mistasiniishish) important to the local Cree community. Samples were assigned to a source population using two methods, one requiring allele frequencies of known populations (RUBIAS) and the other without prior knowledge (STRUCTURE). Individual assignments to a known population reached 96% consistency between both methods. All five major source populations were identified in Mistassini Lake, but there was evidence of up to three small unsampled populations. Furthermore, Mistassini walleye populations were characterized by large differences in average migration distance with some remaining near their spawning rivers. In contrast, walleye in Mistasiniishish Lake were assigned with very high confidence to two populations with similar distribution throughout the lake. The complex population structure and migration patterns in the larger Mistassini Lake suggest a more heterogenous habitat and thus, greater potential for local adaptation. This study highlights the importance of combining analytical approaches to improve GSI studies for conservation practices.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».