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Enregistrement W2560658716 · doi:10.1139/gen-2016-0163

Microsatellite markers reveal low frequency of natural hybridization between the white-footed mouse (<i>Peromyscus leucopus</i>) and deer mouse (<i>Peromyscus maniculatus</i>) in southern Quebec, Canada

2016· article· en· W2560658716 sur OpenAlexaffvenueabout
Sarah S. T. Leo, Virginie Millien

Notice bibliographique

RevueGenome · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeromyscusBiologyDeer mouseRodentZoologyWhite (mutation)House mouseEcologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In some parts of southern Quebec, two closely related rodent species - the white-footed mouse (Peromyscus leucopus) and the deer mouse (Peromyscus maniculatus) - have recently come in contact because of climate-driven changes in the distribution of the former. Both species share similar morphology, ecology, and life history traits, which suggests that natural hybridization may be possible. Hybridization among these two species can have important implications on the ecological roles these rodents play in disease transmission, yet few researchers have attempted to examine this phenomenon and results from previous hybridization experiments have remained inconclusive and conflicting. In this study, we attempt to investigate the occurrence of hybridization among white-footed mice and deer mice in southern Quebec by genotyping wild caught specimens with selectively neutral, polymorphic microsatellite markers. Our analyses suggest that hybridization may be occurring at extremely low frequency between both species in our study area. The presence of such hybridization events, even at low frequencies, may have implications on disease transmission risk in the region and further detailed studies are necessary.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,326
Score d'incertitude au seuil0,655

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,176
Écart entre enseignants0,172 · 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'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

Citations19
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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