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Enregistrement W2171312416 · doi:10.1098/rsbl.2015.0303

RAD sequencing and genomic simulations resolve hybrid origins within North American <i>Canis</i>

2015· article· en· W2171312416 sur OpenAlexaffabout
Linda Y. Rutledge, Sébastien Devillard, Jason Q. Boone, Paul A. Hohenlohe, Bradley N. White

Notice bibliographique

RevueBiology Letters · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical Sciences
Mots-clésCanisCarnivoreBiologyPredationEcologyEvolutionary biologyZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Top predators are disappearing worldwide, significantly changing ecosystems that depend on top-down regulation. Conflict with humans remains the primary roadblock for large carnivore conservation, but for the eastern wolf (Canis lycaon), disagreement over its evolutionary origins presents a significant barrier to conservation in Canada and has impeded protection for grey wolves (Canis lupus) in the USA. Here, we use 127,235 single-nucleotide polymorphisms (SNPs) identified from restriction-site associated DNA sequencing (RAD-seq) of wolves and coyotes, in combination with genomic simulations, to test hypotheses of hybrid origins of Canis types in eastern North America. A principal components analysis revealed no evidence to support eastern wolves, or any other Canis type, as the product of grey wolf × western coyote hybridization. In contrast, simulations that included eastern wolves as a distinct taxon clarified the hybrid origins of Great Lakes-boreal wolves and eastern coyotes. Our results support the eastern wolf as a distinct genomic cluster in North America and help resolve hybrid origins of Great Lakes wolves and eastern coyotes. The data provide timely information that will shed new light on the debate over wolf conservation in eastern North America.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,972
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,206 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations42
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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