Heterozygote Advantage in a Finite Population: Black Color in Wolves
Notice bibliographique
Résumé
There is a striking color polymorphism for wolves in the Yellowstone National Park where approximately half the wolves are black. The genetic basis for this polymorphism is known, and fitnesses of the genotypes are estimated. These estimates suggest that there is strong heterozygote advantage but substantial asymmetry in the fitness differences of the 2 homozygotes. Theoretically, such fitnesses in a finite population are thought to reduce genetic variation at least as fast as if there were no selection at all. Because the color polymorphism has remained at about the same frequency for 17 years, about 4 generations, we investigated whether this was consistent with the theoretical predictions. Counter to this general expectation of loss, given the initial frequency of black wolves, the theoretical expectation in this case was found to be that the frequency would only decline slowly over time. For example, if the effective population size is 20, then the expected black allele frequency after 4 generations would be 0.191, somewhat less than the observed value of 0.237. However, nearly 30% of the time the expected frequency is 0.25 or greater, consistent with the contemporary observed frequency. In other words and in contrast to general theoretical predictions, because of the short period of time in evolutionary terms and the relatively weak selection at low frequencies, the observed variation and the predicted theoretical variation are not inconsistent.
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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 ».