Prelude to a panzootic: Gene flow and immunogenetic variation in northern little brown myotis vulnerable to bat white-nose syndrome
Notice bibliographique
Résumé
The fungus that causes bat white-nose syndrome (WNS) recently leaped from eastern North America to the Pacific Coast. The pathogen’s spread is associated with the genetic population structure of a host ( Myotis lucifugus). To understand the fine-scale neutral and immunogenetic variation among northern populations of M. lucifugus, we sampled 1142 individuals across the species’ northern range. We used genotypes at 11 microsatellite loci to reveal the genetic structure of, and directional gene flow among, populations to predict the likely future spread of the pathogen in the northwest and to estimate effective population size ( N e ). We also pyrosequenced the DRB1-like exon 2 of the class II major histocompatibility complex (MHC) in 160 individuals to explore immunogenetic selection by WNS. We identified three major neutral genetic clusters: Eastern, Montane Cordillera (and adjacent sampling areas), and Haida Gwaii, with admixture at intermediate areas and significant substructure west of the prairies. Estimates of N e were unexpectedly low (289–16 000). Haida Gwaii may provide temporary refuge from WNS, but the western mountain ranges are not barriers to its dispersal in M. lucifugus and are unlikely to slow its spread. Our major histocompatibility complex (MHC) data suggest potential selection by WNS on the MHC, but gene duplication limited the immunogenetic analyses.
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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 | 0,001 | 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 ».