Defining what constitutes a reliable dataset to test for hybridization and introgression in marine zooplankton: Comment on Choquet et al. 2020 “No evidence for hybridization between <scp><i>Calanus finmarchicus</i></scp> and <scp><i>C. glacialis</i></scp> in a subarctic area of sympatry”
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The article ‘No evidence for hybridization between Calanus finmarchicus and C. glacialis in a subarctic area of sympatry’ (Choquet et al. 2020) concludes that “no evidence supports a potential for hybridization between C. finmarchicus and C. glacialis”. We argue that the InDel markers used by Choquet et al. (2020) may have limited capacity to detect admixed genotypes between C. finmarchicus and C. glacialis due to an inappropriate choice of reference sample for each species during the marker development. We first review terms and concepts used in genetic classification using reference samples and describe problems associated with the selection of genetic markers in the context of possible hybridization. We reanalyze InDel genotypes provided with Choquet et al. (2017) and identified an admixed individual. We then contrast methods used by Choquet et al. (2017) and Parent et al. (2012) and explain how Parent et al. (2012) developed microsatellite markers capable of discriminating admixed genotypes from parental species. In this comment, we have identified a major issue that must be considered when selecting reference samples in the context of testing for possible hybridization.
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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 | 0,152 | 0,400 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,011 |
| Communication savante | 0,007 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».