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Enregistrement W2127743646 · doi:10.1093/jhered/esu024

Heterozygote Advantage in a Finite Population: Black Color in Wolves

2014· article· en· W2127743646 sur OpenAlexaff
Philip W. Hedrick, Daniel R. Stahler, Dick Dekker

Notice bibliographique

RevueJournal of Heredity · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensAlberta Glycomics Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyFrequency-dependent selectionPopulationAllele frequencyHeterozygote advantageAlleleSelection (genetic algorithm)Effective population sizeGeneticsEvolutionary biologyGenetic variationDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, 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

Citations23
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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