Genotyping-in-thousands by sequencing (GT-seq) of non-invasive fecal and degraded samples: a new panel to enable ongoing monitoring of Canadian polar bear populations
Notice bibliographique
Résumé
Genetic monitoring using non-invasive samples provides a complement or alternative to traditional population monitoring methods. However, Next Generation Sequencing approaches to monitoring typically require high quality DNA and the use of non-invasive samples (e.g. scat) is often challenged by poor DNA quality and contamination by non-target species. One promising solution is a highly multiplexed sequencing approach called Genotyping-in-thousands by sequencing (GT-seq), which can enable cost-efficient genomics-based monitoring for populations based on non-invasively collected samples. Here, we develop and validate a GT-seq panel of 324 single nucleotide polymorphisms (SNPs) optimized for genotyping of polar bears based on DNA from non-invasively collected fecal samples. We demonstrate 1) successful GT-seq genotyping of DNA from a range of sample sources, including successful genotyping of 85.7% of non-invasively collected fecal samples determined to contain polar bear DNA, and 2) that we can reliably differentiate individuals, ascertain sex, assess relatedness, and resolve population structure of Canadian polar bear subpopulations based on a GT-seq panel of 324 SNPs. Our GT-seq data reveal similar spatial-genetic patterns as previous polar bear studies but at lesser cost per sample and using non-invasively collected samples, indicating the potential of this approach for population monitoring. This GT-seq panel provides the foundation for a non-invasive toolkit for polar bear monitoring and contribute to community-based programs – a framework which may serve as a model for wildlife management and contribute to conservation and policy for species worldwide.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».