Genetic polymorphism and mixed-stock fisheries analysis

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Abstract

Genetic data can be used to estimate the stock composition of mixed-stock fisheries. Designing efficient strategies for estimating mixture proportions is important, but several aspects of study design remain poorly understood, particularly the relationship between genetic polymorphism and estimation error. In this study, computer simulation was used to investigate how the following variables affect expected squared error of mixture estimates: the number of loci examined, the number of alleles at those loci, and the size of baseline data sets. This work showed that (i) loci with more alleles produced estimates of stock proportions that had a lower expected squared error than less polymorphic loci, (ii) highly polymorphic loci did not require larger samples than less polymorphic loci, and (iii) the total number of independent alleles examined is a reasonable indicator of the quality of estimates of stock proportions.

Les données génétiques peuvent servir à déterminer la composition des stocks dans une pêche commerciale qui englobe plusieurs stocks. La planification de stratégies efficaces pour estimer les proportions du mélange est importante, mais plusieurs aspects du plan d'expérience restent mal compris, particulièrement la relation entre le polymorphisme génétique et l'erreur d'estimation. Une simulation à l'ordinateur a servi dans cette étude à examiner comment les variables ci-dessous affectent l'erreur au carré attendue dans ces estimations des mélanges, soit le nombre de locus examinés, le nombre d'allèles à ces locus et la taille des banques de données de base. La simulation indique que (i) les locus avec plus d'allèles donnent lieu à des estimations des proportions des stocks dont l'erreur au carré attendue est plus faible que les locus moins polymorphes, (ii) les locus fortement polymorphes ne requièrent pas d'échantillons plus grands que les locus moins polymorphes et (iii) le nombre total d'allèles indépendants examinés est un indicateur acceptable de la qualité des estimations des proportions de stocks.

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