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Enregistrement W4283750033 · doi:10.1038/s41586-022-04824-9

Grey wolf genomic history reveals a dual ancestry of dogs

2022· article· en· W4283750033 sur OpenAlexaff
Anders Bergström, David W. G. Stanton, Ulrike H. Taron, Laurent Frantz, Mikkel‐Holger S. Sinding, Erik Ersmark, Saskia Pfrengle, Molly Cassatt‐Johnstone, Ophélie Lebrasseur, Linus Girdland-Flink, Daniel Fernandes, Morgane Ollivier, Leo Speidel, Shyam Gopalakrishnan, Michael V. Westbury, Jazmín Ramos‐Madrigal, Tatiana R. Feuerborn, Ella Reiter, Joscha Gretzinger, Susanne C. Münzel, Pooja Swali, Nicholas J. Conard, Christian Carøe, James Haile, Anna Linderholm, Semyon Androsov, Ian Barnes, Chris Baumann, Norbert Benecke, Hervé Bocherens, Selina Brace, Ruth F. Carden, Dorothée G. Drucker, Sergey Fedorov, Mihály Gasparik, Mietje Germonpré, Semyon Grigoriev, Pam Groves, Stefan Hertwig, Varvara V. Ivanova, Luc Janssens, Richard P. Jennings, Aleksei Kasparov, Irina V. Kirillova, Yaroslav V. Kuzmin, П. А. Косинцев, Martina Lázničková‐Galetová, Charlotte Leduc, Pavel A. Nikolskiy, Marc Nussbaumer, Cóilín O’Drisceoil, Ludovic Orlando, Alan K. Outram, Elena Y. Pavlova, Angela Perri, Małgorzata Pilot, Vladimir V. Pitulko, В. В. Плотников, А. В. Протопопов, André Rehazek, Mikhail Sablin, Andaine Seguin-Orlando, Jan Storå, Christian Verjux, Victor F. Zaibert, Grant D. Zazula, Philippe Crombé, Anders J. Hansen, Eske Willerslev, Jennifer A. Leonard, Anders Götherström, Ron Pinhasi, Verena J. Schuenemann, Michael Hofreiter, M. Thomas P. Gilbert, Beth Shapiro, Greger Larson, Johannes Krause, Love Dalén, Pontus Skoglund

Notice bibliographique

RevueNature · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensCanadian Museum of NatureYukon University
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilMedical Research CouncilNarodowa Agencja Wymiany AkademickiejRussian Science FoundationUniversität ZürichKnut och Alice Wallenbergs StiftelseUral Branch, Russian Academy of SciencesLundbeckfondenUppsala Multidisciplinary Center for Advanced Computational ScienceRoyal Irish AcademySvenska Forskningsrådet FormasGrantová Agentura České RepublikyAage og Johanne Louis-Hansens FondCancer Research UKBelgian Federal Science Policy OfficeSight Research UKWellcome TrustFrancis Crick InstituteScience for Life LaboratoryVetenskapsrådetVelux FondenEuropean CommissionVallee Foundation
Mots-clésEvolutionary biologyGenealogyGray wolfBiologyDual (grammatical number)GeneticsGeographyHistoryArtCanisEcologyLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The grey wolf (Canis lupus) was the first species to give rise to a domestic population, and they remained widespread throughout the last Ice Age when many other large mammal species went extinct. Little is known, however, about the history and possible extinction of past wolf populations or when and where the wolf progenitors of the present-day dog lineage (Canis familiaris) lived1–8. Here we analysed 72 ancient wolf genomes spanning the last 100,000 years from Europe, Siberia and North America. We found that wolf populations were highly connected throughout the Late Pleistocene, with levels of differentiation an order of magnitude lower than they are today. This population connectivity allowed us to detect natural selection across the time series, including rapid fixation of mutations in the gene IFT88 40,000–30,000 years ago. We show that dogs are overall more closely related to ancient wolves from eastern Eurasia than to those from western Eurasia, suggesting a domestication process in the east. However, we also found that dogs in the Near East and Africa derive up to half of their ancestry from a distinct population related to modern southwest Eurasian wolves, reflecting either an independent domestication process or admixture from local wolves. None of the analysed ancient wolf genomes is a direct match for either of these dog ancestries, meaning that the exact progenitor populations remain to be located.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations189
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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