Genetic diversity at neutral and adaptive loci determines individual fitness in a long-lived territorial bird
Notice bibliographique
Résumé
There is compelling evidence about the manifest effects of inbreeding depression on individual fitness and populations' risk of extinction. The majority of studies addressing inbreeding depression on wild populations are generally based on indirect measures of inbreeding using neutral markers. However, the study of functional loci, such as genes of the major histocompatibility complex (MHC), is highly recommended. MHC genes constitute an essential component of the immune system of individuals, which is directly related to individual fitness and survival. In this study, we analyse heterozygosity fitness correlations of neutral and adaptive genetic variation (22 microsatellite loci and two loci of the MHC class II, respectively) with the age of recruitment and breeding success of a decimated and geographically isolated population of a long-lived territorial vulture. Our results indicate a negative correlation between neutral genetic diversity and age of recruitment, suggesting that inbreeding may be delaying reproduction. We also found a positive correlation between functional (MHC) genetic diversity and breeding success, together with a specific positive effect of the most frequent pair of cosegregating MHC alleles in the population. Globally, our findings demonstrate that genetic depauperation in small populations has a negative impact on the individual fitness, thus increasing the populations' extinction risk.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».