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Enregistrement W3170541744 · doi:10.1002/jwmg.22065

Genetic Diversity and Divergence among Bighorn Sheep from Reintroduced Herds in Washington and Idaho

2021· article· en· W3170541744 sur OpenAlexaffabout
Soraia Barbosa, Kimberly R. Andrews, Richard B. Harris, Digpal Singh Gour, Jennifer R. Adams, E. Frances Cassirer, Hollie M. Miyasaki, Helen Schwantje, Lisette P. Waits

Notice bibliographique

RevueJournal of Wildlife Management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensMinistry of Forests
Organismes subventionnairesU.S. Bureau of Land ManagementIdaho Department of Fish and Game
Mots-clésOvis canadensisSubspeciesGenetic diversityEcologyGeographyHerdWildlifeBiologyPopulationDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Bighorn sheep (Ovis canadensis) populations in the western United States have undergone widespread declines and extirpations since the late nineteenth century as a consequence of introduced diseases, competition with livestock, and unregulated hunting. Washington, Idaho, USA, and British Columbia, Canada were historically thought to be occupied by 2 bighorn lineages or subspecies: Rocky Mountain (O. c. canadensis) and California (O. c. californiana). The putative California lineage was completely extirpated in the United States, and reintroductions to reestablish populations were sourced directly or indirectly from a single region in southern British Columbia. Restoration efforts have attempted to maintain the diversity and divergence of these 2 lineages, sometimes referred to as subspecies although taxonomic classifications have changed over time. In this study we describe genetic variation in a subset of native and reintroduced herds of California and Rocky Mountain bighorn sheep. We examined genetic diversity and divergence between bighorn sheep herds using 15 microsatellite loci, including 4 loci linked to genes involved in immune function. We analyzed 504 samples from reintroduced herds in Washington (n = 10 California herds, n = 4 Rocky Mountain herds) and Idaho (n = 5 California), and source herds in Oregon (n = 1 Rocky Mountain) and British Columbia (n = 5 California, 1 Rocky Mountain). Genetic structure reflected known reintroduction history, and geographic proximity also was associated with decreased genetic divergence. Herds in Washington and Idaho sourced from California bighorn sheep were less genetically diverse than those sourced from Rocky Mountain herds. Also, levels of relatedness within and across California herds were higher than in Rocky Mountain herds and similar to what would be expected for full and half siblings. Lower diversity and higher relatedness among California herds is a concern for long‐term fitness and likely related to past population bottlenecks, fewer source populations, and management history, such as entirely sourcing California herds from British Columbia. Genetic divergence of neutral loci between California and Rocky Mountain herds was greater than that of adaptive loci, potentially indicating that balancing selection has maintained similar genetic diversity across lineages in loci associated with immune and other adaptive functions. Thus, we recommend future reintroductions and augmentations should continue to use source populations from the appropriate California or Rocky Mountain lineage to avoid potential outbreeding depression and maintain possible adaptive differences. This could be accomplished by obtaining sheep from ≥1 source within the genetic lineage, while avoiding sourcing from admixed herds. Future work encompassing a broader geographic sampling of populations and a greater portion of the genome is necessary to better evaluate the degree to which contemporary divergence between lineages is associated with recent founder effects and genetic isolation or evolutionary adaptation. © 2021 The Wildlife Society

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,197 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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