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Enregistrement W2952013694 · doi:10.1038/s41598-019-44038-0

Hybridization between two high Arctic cetaceans confirmed by genomic analysis

2019· article· en· W2952013694 sur OpenAlexafffund
Mikkel Skovrind, José Alfredo Samaniego Castruita, James Haile, Eve C. Treadaway, Shyam Gopalakrishnan, Michael V. Westbury, Mads Peter Heide‐Jørgensen, Paul Szpak, Eline D. Lorenzen

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsVillum Fonden
Mots-clésBelugaBeluga WhaleArcticBiologyZoologyWhaleEvolutionary biologySkullGenomicsPopulationForagingEcologyGenomeGeneticsGeneAnatomyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In 1990, a skull from a morphologically unusual Monodontid was found in West Greenland and collected for the Natural History Museum of Denmark, University of Copenhagen. From its intermediate morphology, the skull was hypothesized to be a beluga/narwhal hybrid. If confirmed, the specimen would, to our knowledge, represent the sole evidence of hybridization between the only two toothed whale species endemic to the Arctic. Here we present genome-wide DNA sequence data from the specimen and investigate its origin using a genomic reference panel of eight belugas and eight narwhals. Our analyses reveal that the specimen is a male, first-generation hybrid between a female narwhal and a male beluga. We use stable carbon and nitrogen isotope analysis to investigate the dietary niche of the hybrid and find a higher δ13C value than in both belugas and narwhals, suggesting a foraging strategy unlike either parental species. These results further our understanding of the interaction between belugas and narwhals, and underscore the importance of natural history collections in monitoring changes in biodiversity. In addition, our study exemplifies how recent major advances in population genomic analyses using genotype likelihoods can provide key biological and ecological insights from low-coverage data (down to 0.05x).

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations45
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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