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Enregistrement W2050327854 · doi:10.1139/z00-183

Application of microsatellite DNA markers to discriminate between maternal and genetic effects on scalation and behavior in multiply-sired garter snake litters

2001· article· en· W2050327854 sur OpenAlexvenueno aff
Richard B. King, W. Bryan Milstead, H. Lisle Gibbs, Melanie R. Prosser, Gordon M. Burghardt, Gary F. McCracken

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAmphibian and Reptile Biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorthern Illinois UniversityNational Science Foundation
Mots-clésBiologyThamnophis sirtalisMicrosatelliteHeritabilityOffspringGeneticsPedigree chartLitterQuantitative trait locusGenetic variationMaternal effectQuantitative geneticsGenetic correlationGenetic markerEvolutionary biologyZoologyEcologyGeneAllele

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Incomplete knowledge of pedigrees sometimes limits the methods of estimating quantitative genetic parameters (heritability, genetic correlation) in nature and may result in estimates that are inflated by nongenetic sources of variation. North American garter snakes and their allies provide a model system for investigating evolutionary quantitative genetics, but estimates of quantitative genetic parameters in these snakes are mostly based on offspring-dam regression and full-sib analysis, methods that fail to discriminate between maternal genetic, maternal environmental, and direct genetic effects on traits of interest. Using data from the garter snake Thamnophis sirtalis, we demonstrate that microsatellite DNA markers can be used to identify full-sib sireships within litters in species that produce large numbers of offspring and in which multiple paternity is common. This allows estimation of quantitative genetic parameters using a maternal half-sib analysis in which sires are nested within dams. Six microsatellite DNA loci were scored for four wild-caught dams and their 73 offspring and revealed two full-sib sireships within each litter. Maternal half-sib analyses of scalation and behavior suggest that heritability may be lower and maternal effects larger than was previously thought.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeObservationnel
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

Citations29
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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