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Enregistrement W1891825696

The optimization of microsatellite genotyping and genetic sexing of non-invasively collected polar bear tissue: Implications for monitoring and census.

2012· article· en· W1891825696 sur OpenAlexaffabout
Christopher M. Harris, Peter van Coeverden de Groot, Louie Kamookak, Marie Pagès, Johan Michaux, Marcus Dyck, W Aglukkaq, G Konana, Peter T. Boag

Notice bibliographique

RevueOpen Repository and Bibliography (University of Liège) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSexingGenotypingMicrosatelliteCensusBiologyGeneticsEvolutionary biologyPopulationGenotypeDemographyAlleleGene
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The monitoring of Polar Bears in Canada has been completed largely through management unit (MU) wide capture-mark-recapture (CMR) surveys. While this data is very useful at the time of collection, these surveys are expensive and take time to plan and execute; cannot be feasibly executed across the polar bear range at intervals that reflect the expected rapid environmental changes in the Arctic; and are disdained by the Inuit as being invasive. As part of recent efforts to explore less expensive and non-invasive methods to monitor polar bears (see Wong et al & Van Coevderden de Groot et al this conference) we are evaluating genetic information obtained from non-invasively collected polar bear tissue. In this work we report on the genetic data obtained from non-invasively collected harisnags recovered from sampling stations erected between May-June 2006-2009 in M’Clintock Channel, Nunavut. Across the 4 years 344 hair snags were collected; following Paetkau (2004) we optimized 6 microsatellite loci to reliably amplify polar bear DNA from this tissue and we modified the procedure of Pages et al (2009) to reliably genetically sex these tissues. Our estimates for two common errors with this type of tissue across all loci – allelic dropout (0.026) and false allele (0.03) - were both less than p =.05. This suggests these errors are not going to significantly affect the accuracy of the consensus genotypes collected from these data. Using consensus genotypes from relevant hairsnags, we posit a minimum of 59 (max 82) unique bears entered our sampling stations. Of these, 24% were female, 64% were male, and 12% could not be sexed. We resampled 2 bears in 2006, 1 in 2007, 0 bears in 2008 and 14 bears in 2009 – the 2009 value reflects significantly increased sampling effort in 2009. Five bears were re-sampled between the non-invasive surveys in 2006-2009. When comparing our data to a subset of cubs and subadults captured during the Taylor et al. (2006) CMR survey of M’Clintock Channel (MU), we found 6 genotype matches. Our sampling stations may have a male bias as the sex ratio from the 1998-2000 CMR study was 42.1% ♂ (Taylor et al 2006) vs. 64% ♂ (this study). We cannot accurately determine the age bias (but see Wong et al this conference). Genetic data from Polar bear faecal samples may provide an unbiased sex and age sample of polar bears in any MU. Any data from these samples will help refine hairsnag derived MKNA estimate of polar bears from any MU. Here we report on our efforts to genotype and genetically sex 95 faecals we have collected from M’Clintock Channel from 2006-2009. Finally, we discuss the implications of these findings, results from other noninvasive work (Wong et al & Van Coevderden de Groot et al this conference) and ongoing/proposed work in the context of i) a non-invasive Inuit-based polar bear activity and health survey, and ii) a more rigorous census method which may allow more precise adjustments of harvest levels than currently possible using infrequently collected CMR data only.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,219 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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