Comparison of techniques for correlating survival and gene expression data from wild salmon
Notice bibliographique
Résumé
Abstract – In laboratory and field studies of survival, one of two alternative analytical techniques is often used to estimate survival rates and identify covariates, namely parametric survival analysis or Cormack–Jolly–Seber models. These techniques differ in algorithms and assumptions of the data. They also tend to be used under different circumstances depending on whether the intention is to demonstrate group‐specific differences or to predict survival variables. Here, we apply and compare both analytical techniques in a study that couples functional genomics with biotelemetry to ascertain the role of physiological condition on survival of adult sockeye salmon ( Oncorhynchus nerka ) migrating in the Fraser River, British Columbia, which builds on the growing concern over the decline in numbers of spawning fish. Herein, we show a high level of quantitative and qualitative agreement between the two analytical methods, with both showing a strong relationship exists between the genomic signature that accounts for the largest source of variance in gene expression among individuals and survival in one of the three populations assessed. This high level of agreement suggests the data and the approaches are generating reliable results. The novel approach used in our study to identify physiological processes associated with reduced fitness in wild populations should be of broad interest to conservation biologists and resource managers as it may help reduce the uncertainty associated with predicting population sizes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».