Predicting sample success for large‐scale ancient DNA studies on marine mammals
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, nonhuman ancient DNA studies have begun to focus on larger sample sizes and whole genomes, offering the potential to reveal exciting and hitherto unknown answers to ongoing biological and archaeological questions. However, one major limitation to such studies is the substantial financial and time investments still required during sample screening, due to uncertainty regarding successful sample selection. This study investigates the effect of a wide range of sample properties including latitude, sample age, skeletal element, collagen preservation, and context on endogenous content and DNA damage profiles for 317 ancient and historic pinniped samples collected from across the North Atlantic and surrounding regions. Using generalised linear and mixed-effect models, we found that a range of factors affected DNA preservation within each of the species under consideration. The most important findings were that endogenous content varied significantly within species according to context, the type of skeletal element, the collagen content and collection year. There also appears to be an effect of the sample's geographic origin, with samples from the Arctic generally showing higher endogenous content and lower damage rates. Both latitude and sample age were found to have significant relationships with damage levels, but only for walrus samples. Sex, ontogenetic age and extraction material preparation were not found to have any significant relationship with DNA preservation. Overall, skeletal element and sample context were found to be the most influential factors and should therefore be considered when selecting samples for large-scale ancient genome studies.
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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 ».