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 ( Odocoileus virginianus ; 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 deer, 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. We used high‐throughput sequencing to assess neutral genomic variation and variation in the prion protein gene (PRNP) 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 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 outbreak. Sustained surveillance of genomic and PRNP variation can be a useful tool for guiding management practices, which is especially important for CWD‐free regions where deer are managed for ecological and economic benefits.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».