Genomic health is dependent on long‐term population demographic history
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Current genetic methods of population assessment in conservation biology have been challenged by genome‐scale analyses due to their quantitatively novel insights. These analyses include assessments of runs‐of‐homozygosity (ROH), genomic evolutionary rate profiling (GERP), and mutational load. Here, we aim to elucidate the relationships between these measures using three divergent ungulates: white‐tailed deer, caribou, and mountain goat. The white‐tailed deer is currently expanding, while caribou are in the midst of a significant decline. Mountain goats remain stable, having suffered a large historical bottleneck. We assessed genome‐wide signatures of inbreeding using the inbreeding coefficient F and %ROH ( F ROH ) and identified evolutionarily constrained regions with GERP. Mutational load was estimated by identifying mutations in highly constrained elements (CEs) and sorting intolerant from tolerant (SIFT) mutations. Our results showed that F and F ROH are higher in mountain goats than in caribou and white‐tailed deer. Given the extended bottleneck and low N e of the mountain goat, this supports the idea that the genome‐wide effects of demographic change take time to accrue. Similarly, we found that mountain goats possess more highly constrained CEs and the lowest dN/dS values, both of which are indicative of greater purifying selection; this is also reflected by fewer mutations in CEs and deleterious mutations identified by SIFT. In contrast, white‐tailed deer presented the highest mutational load with both metrics, in addition to dN/dS, while caribou were intermediate. Our results demonstrate that extended bottlenecks may lead to reduced diversity and increased F ROH in ungulates, but not necessarily an increase in mutational load, probably due to the purging of deleterious alleles in small populations.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».