Concept for gene conservation strategy for the endangered Chinese yellowhorn, Xanthoceras sorbifolium, based on simulation of pairwise kinship coefficients
Notice bibliographique
Résumé
A molecular markers-based conservation strategy framework for the endemic endangered Chinese yellowhorn, Xanthoceras sorbifolium, is developed. The method utilizes pairwise kinship coefficients, a measure of genetic similarity/dissimilarity, between individuals and contrasts two simulated mating schemes that either promote “no co-ancestry” or “co-ancestry” through multiple matings of particular individuals as well as a “hybrid” scenario involving both “no co-ancestry” and “co-ancestry” mating schemes. Selection of mating individuals is focused on maximizing genetic dissimilarity, hence capturing maximum genetic diversity. These approaches were compared on a population of 79 ancient yellowhorn trees scattered across 13 populations. Simulated matings were evaluated based on their average pairwise kinship, effective population size, and average number of alleles/locus. In this regard, no co-ancestry has been proven to be superior to co-ancestry mating scheme; however, co-ancestry offered opportunities for increasing effective population size, a desirable attribute for combating the detrimental effect of genetic drift. The hybrid approach, with reduced number of crosses, produced acceptable condition with maximum genetic diversity and high effective population size and genetic dissimilarity among the produced offspring. The advantages and disadvantages of marker-based gene conservation are highlighted and discussed. Subject area: Conservation genetics and biodiversity.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».