Characterizing the demographic history and prion protein variation to infer susceptibility to chronic wasting disease in a naïve population of white-tailed deer ( <i>Odocoileus virginianus</i> )
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Assessments of the adaptive potential in natural populations are essential for understanding and predicting responses to environmental stressors like climate change and infectious disease. Species face a range of stressors in human-dominated landscapes, often with contrasting effects. White-tailed deer (deer) are expanding in the northern part of their range following decreasing winter severity and increasing forage availability. Chronic wasting disease (CWD), a prion disease affecting cervids, is likewise expanding and represents a major threat to deer and other cervids. We obtained tissue samples from free-ranging deer across their native range in Ontario, Canada which has yet to detect CWD in wild populations of cervids. We used high-throughput sequencing to assess neutral genomic variation, and variation in the PRNP gene that is partly responsible for the protein misfolding when deer contract CWD. Neutral variation revealed a high number of rare alleles and no population structure, and demographic models suggested a rapid historical population expansion. Allele frequencies of PRNP variants associated with CWD susceptibility and disease progression were evenly distributed across the landscape and consistent with deer populations not infected with CWD. We then estimated the selection coefficient of CWD, with simulations showing an observable and rapid shift in PRNP allele frequencies that coincides with the start of a novel CWD epidemic. Sustained surveillance of genomic and PRNP variation can be a useful tool for CWD-free regions where deer are managed for ecological and economic benefits.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».