Pedigree-based inbreeding coefficient explains more variation in fitness than heterozygosity at 160 microsatellites in a wild bird population
Notice bibliographique
Résumé
Although the pedigree-based inbreeding coefficientFpredicts theexpectedproportion of an individual's genome that is identical-by-descent (IBD), heterozygosity at genetic markers captures Mendelian sampling variation and thereby provides an estimate ofrealizedIBD. Realized IBD should hence explain more variation in fitness than their pedigree-based expectations, but how many markers are required to achieve this in practice remains poorly understood. We use extensive pedigree and life-history data from an island population of song sparrows (Melospiza melodia) to show that the number of genetic markers and pedigree depth affected the explanatory power of heterozygosity andF, respectively, but that heterozygosity measured at 160 microsatellites did not explain more variation in fitness thanF. This is in contrast with other studies that found heterozygosity based on far fewer markers to explain more variation in fitness thanF. Thus, the relative performance of marker- and pedigree-based estimates of IBD depends on the quality of the pedigree, the number, variability and location of the markers employed, and the species-specific recombination landscape, and expectations based on detailed and deep pedigrees remain valuable until we can routinely afford genotyping hundreds of phenotyped wild individuals of genetic non-model species for thousands of genetic markers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».