Genomic sex identification of ancient pinnipeds using the dog genome
Notice bibliographique
Résumé
Determining the proportion of males and females in zooarchaeological assemblages can be used to reconstruct the diversity and severity of past anthropogenic impacts on animal populations, and can also provide valuable biological insights into past animal life-histories, behaviour and demography, including the effects of environmental change. However, such inferences have often not been possible due to the fragmented nature of the zooarchaeological record and a lack of clear diagnostic skeletal markers. In this study, we test whether the dog (Canis lupus familiaris) nuclear genome is suitable for genetic sex identification in pinnipeds. We initially tested 72 contemporary ringed seal (Pusa hispida) genomes with known sex, using the proportion of X chromosome DNA reads to chromosome 1 DNA reads (i.e. chrX/chr1-ratio) to distinguish males from females. This method was found to be highly reliable, with the ratios clustering in two clearly distinguishable sex groups, allowing 69 of the 72 individuals to be correctly identified according to sex. Secondly, to determine the lower limit of DNA reads required for this method, a subset of the ringed seal genome data was randomly down-sampled. We found a lower threshold of as few as 5000 mapped DNA sequence reads required for reliable sex identification. Finally, applying this standard, sex identification was successfully carried out on a broad set of ancient pinniped samples, including walruses (Odobenus rosmarus), grey seals (Halichoerus grypus) and harp seals (Pagophilus groenlandicus). All three species showed clearly distinct male and female chrX/chr1 ratio groups, providing sex identification of 42–98% of the samples, depending on species and sample quality. The approach described in this study should aid in untangling the putative effects of human activities and environmental change on populations of pinnipeds and other animal species.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».