MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2946369202 · doi:10.1002/ece3.5265

Is MHC diversity a better marker for conservation than neutral genetic diversity? A case study of two contrasting dolphin populations

2019· article· en· W2946369202 sur OpenAlexfundno aff
Oliver Manlik, Michael Krützen, Anna M. Kopps, Janet Mann, Lars Bejder, Simon J. Allen, Céline Frère, Richard C. Connor, William B. Sherwin

Notice bibliographique

RevueEcology and Evolution · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUnited Arab Emirates UniversityPADI FoundationSea World Research and Rescue FoundationNational Geographic SocietyNational Science Foundation
Mots-clésBiologyGenetic diversityEvolutionary biologyPopulationGenetic variationMajor histocompatibility complexConservation geneticsMicrosatelliteNucleotide diversityGeneticsAlleleHaplotypeGeneDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Genetic diversity is essential for populations to adapt to changing environments. Measures of genetic diversity are often based on selectively neutral markers, such as microsatellites. Genetic diversity to guide conservation management, however, is better reflected by adaptive markers, including genes of the major histocompatibility complex (MHC). Our aim was to assess MHC and neutral genetic diversity in two contrasting bottlenose dolphin ( Tursiops aduncus ) populations in Western Australia—one apparently viable population with high reproductive output (Shark Bay) and one with lower reproductive output that was forecast to decline (Bunbury). We assessed genetic variation in the two populations by sequencing the MHC class II DQB, which encompasses the functionally important peptide binding regions (PBR). Neutral genetic diversity was assessed by genotyping twenty‐three microsatellite loci. We confirmed that MHC is an adaptive marker in both populations. Overall, the Shark Bay population exhibited greater MHC diversity than the Bunbury population—for example, it displayed greater MHC nucleotide diversity. In contrast, the difference in microsatellite diversity between the two populations was comparatively low. Our findings are consistent with the hypothesis that viable populations typically display greater genetic diversity than less viable populations. The results also suggest that MHC variation is more closely associated with population viability than neutral genetic variation. Although the inferences from our findings are limited, because we only compared two populations, our results add to a growing number of studies that highlight the usefulness of MHC as a potentially suitable genetic marker for animal conservation. The Shark Bay population, which carries greater adaptive genetic diversity than the Bunbury population, is thus likely more robust to natural or human‐induced changes to the coastal ecosystem it inhabits.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,220 · 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 tête enseignante, 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

Citations35
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEcology and EvolutionMême sujetMarine animal studies overviewTravaux en français237 207