Variation in breeding practices and geographic isolation drive subpopulation differentiation, contributing to the loss of genetic diversity within dog breed lineages
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Discrete breed ideals are not restricted to delimiting dog breeds from another, but also are key drivers of subpopulation differentiation. As genetic differentiation due to population fragmentation results in increased rates of inbreeding and loss of genetic diversity, detecting and alleviating the reasons of population fragmentation can provide effective tools for the maintenance of healthy dog breeds. RESULTS: Using a genome-wide SNP array, we detected genetic differentiation to subpopulations in six breeds, Belgian Shepherd, English Greyhound, Finnish Lapphund, Italian Greyhound, Labrador Retriever and Shetland Sheepdog, either due to geographical isolation or as a result of differential breeding strategies. The subpopulation differentiation was strongest in show dog lineages. CONCLUSIONS: Besides geographical differentiation caused by founder effect and lack of gene flow, selection on champion looks or restricted pedigrees is a strong driver of population fragmentation. Artificial barriers for gene flow between the different subpopulations should be recognized, their necessity evaluated critically and perhaps abolished in order to maintain genetic diversity within a breed. Subpopulation differentiation might also result in false positive signals in genome-wide association studies of different traits. LAY SUMMARY: Purebred dogs are, by definition, reproductively isolated from other breeds. However, similar isolation can also occur within a breed due to conflicting breeder ideals and geographic distances between the dog populations. We show here that both of these examples can contribute to breed division, with subsequent loss of genetic variation in the resulting breed lineages. Breeders should avoid creating unnecessary boundaries between breed lineages and facilitate the exchange of dogs between countries.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».