Male-biased Mutation Rates and the Overestimation of Extrapair Paternity: Problem, Solution, and Illustration Using Thick-Billed Murres (Uria lomvia, Alcidae)
Notice bibliographique
Résumé
The widespread utility of hypervariable loci in genetic studies derives from the high mutation rate, and thus the high polymorphism, of these loci. Recent evidence suggests that mutation rates can be extremely high and may be male biased (occurring in the male germ-line). These two factors combined may result in erroneous overestimates of extrapair paternity, since legitimate offspring with novel alleles will have more mismatches with respect to the biological father than the biological mother. As mutations are male driven, increasing the number of hypervariable loci screened may simply increase the number of mismatches between fathers and their legitimate offspring. Here we describe a simple statistic, the probability of resemblance (PR), to distinguish between mismatches due to parental misassignment versus mutation in either sex or null alleles. We apply this method to parentage data on thick-billed murres (Uria lomvia), and demonstrate that, without considering either mutations or male-biased mutation rates, cases of extrapair paternity (7% in this study) would be grossly overestimated (14.5%-22%). The probability of resemblance can be utilized in parentage studies of any sexually reproducing species when allele or haplotype frequency data are available for putative parents and offspring. We suggest calculating this probability to correctly categorize legitimate offspring when mutations and null alleles may cause mismatches.
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 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 | 0,001 | 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 ».