{"id":1938,"date":"2024-05-29T14:00:38","date_gmt":"2024-05-29T18:00:38","guid":{"rendered":"https:\/\/www.glft.org\/?p=1938"},"modified":"2024-05-29T14:15:47","modified_gmt":"2024-05-29T18:15:47","slug":"using-genomics-techniques-to-delineate-lake-michigan-whitefish-stocks","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.glft.org\/fr\/using-genomics-techniques-to-delineate-lake-michigan-whitefish-stocks\/","title":{"rendered":"Utilisation de techniques g\u00e9nomiques pour d\u00e9limiter les stocks de cor\u00e9gones du lac Michigan"},"content":{"rendered":"
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Cr\u00e9dit photo : Ben Vasquez, \u00e9tudiant \u00e0 Stevens Point \u00e0 l'Universit\u00e9 du Wisconsin<\/h6>\n\t<\/div>\r\n<\/div>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n
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Utilisation de techniques g\u00e9nomiques pour d\u00e9limiter les stocks de cor\u00e9gones du lac Michigan<\/h1>\n

Le cor\u00e9gone de lac est une esp\u00e8ce pr\u00e9cieuse sur le plan commercial, r\u00e9cr\u00e9atif et culturel dans les Grands Lacs, mais ses populations sont en d\u00e9clin depuis les derni\u00e8res d\u00e9cennies. Dans le lac Michigan, une grande partie de la variation du recrutement et de l'abondance du cor\u00e9gone de lac semble \u00eatre diff\u00e9rente selon les stocks. Si les stocks de cor\u00e9gone \u00e9taient mieux d\u00e9limit\u00e9s, les chercheurs et les gestionnaires pourraient disposer de davantage d'options pour \u00e9tudier la dynamique du recrutement et la gestion sp\u00e9cifique aux stocks.<\/p>\n

Ce projet de recherche a utilis\u00e9 des techniques g\u00e9nomiques pour am\u00e9liorer la compr\u00e9hension de la structure de la population de cor\u00e9gone de lac, tout en fournissant la base d\u2019un outil de g\u00e9notypage plus rentable. Les Drs Megan McPhee de l\u2019Universit\u00e9 d\u2019Alaska\u2013Fairbanks et Wes Larson de la National Oceanic and Atmospheric Administration, ainsi que le chercheur postdoctoral Yue Shi, ont dirig\u00e9 une \u00e9quipe de recherche qui a \u00e9tudi\u00e9 la structure spatiale des populations de cor\u00e9gone de lac \u00e0 l\u2019aide de dizaines de milliers de marqueurs g\u00e9n\u00e9tiques et a identifi\u00e9 les marqueurs g\u00e9n\u00e9tiques ayant le plus de pouvoir statistique pour diff\u00e9rencier les stocks de cor\u00e9gone. Ils ont con\u00e7u un panel g\u00e9n\u00e9tique pour cibler uniquement les marqueurs g\u00e9n\u00e9tiques les plus informatifs, ce qui a permis d\u2019identifier une structure de population \u00e0 plus petite \u00e9chelle que ce qui \u00e9tait apparent dans les \u00e9tudes g\u00e9n\u00e9tiques pr\u00e9c\u00e9dentes.<\/p>\n\t<\/div>\r\n<\/div>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n

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Principales conclusions<\/h3>\n