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Enregistrement W3041054594 · doi:10.1111/eva.13061

Functional genetic diversity of domestic and wild American mink (<i>Neovison vison</i>)

2020· article· en· W3041054594 sur OpenAlexafffundabout
Kimberley Y. Morris, Jeff Bowman, Albrecht I. Schulte‐Hostedde, Paul J. Wilson

Notice bibliographique

RevueEvolutionary Applications · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensLaurentian UniversityMinistry of Natural Resources and ForestryTrent University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMinkBiologyAmerican minkGenetic diversityDomesticationIntrogressionZoologyGenetic variationEcologyGeneticsPopulationGeneDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The release of domestic organisms to the wild threatens biodiversity because the introduction of domestic genes through interbreeding can negatively impact wild conspecifics via outbreeding depression. In North America, farmed American mink ( Neovison vison ) frequently escape captivity, yet the impact of these events on functional genetic diversity of wild mink populations is unclear. We characterized domestic and wild mink in Ontario at 17 trinucleotide microsatellites located in functional genes thought to be associated with traits affected by domestication. We found low functional genetic diversity in both mink types, as only four of 17 genes were variable, yet allele frequencies varied widely between captive and wild populations. To determine whether allele frequencies of wild populations were affected by geographic location, we performed redundancy analysis and spatial analysis of principal components on three polymorphic loci (AR, ATN1 and IGF‐1). We found evidence to suggest domestic release events are affecting the functional genetic diversity of wild mink, as sPCA showed clear distinctions between wild individuals near mink farms and those located in areas without mink farms. This is further substantiated through RDA, where spatial location was associated with genetic variation of AR, ATN1 and IGF1.

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 enseignants0,434
Score d'incertitude au seuil0,433

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations16
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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