Inbreeding coefficient and heterozygosity-fitness correlations in unhatched and hatched song sparrow nestmates
Notice bibliographique
Résumé
Heterozygosity-fitness correlations use molecular measures of heterozygosity as proxy estimates of individual inbreeding coefficients (f) to examine relationships between inbreeding and fitness traits. Heterozygosity-fitness correlations partly depend on the assumption that individual heterozygosity and f are strongly and negatively correlated. Although theory predicts that this relationship will be strongest when mean f and variance in f are high, few studies of heterozygosity-fitness correlations include estimates of f based on pedigrees, which allow for more thorough examinations of the relationship between f, heterozygosity and fitness in nature. We examined relationships between pedigree-based estimates of f, multilocus heterozygosity (MLH) and the probability of survival to hatch in song sparrow nestmates. f and MLH were weakly, but significantly negatively correlated. Inbreeding coefficient predicted the probability of survival to hatch. In contrast, MLH did not predict the probability of survival to hatch nor did it account for residual variation in survival to hatch after statistically controlling for the effects of f. These results are consistent with the expectation that heterozygosity-f correlations will be weak when mean and variance in f are low. Our results also provide empirical support for recent simulation studies, which show that variation in MLH among siblings with equal f can be large and may obscure MLH-fitness relationships.
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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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».