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Enregistrement W4385520758 · doi:10.1101/2023.08.01.551454

Island demographics and trait associations in white-tailed deer

2023· preprint· en· W4385520758 sur OpenAlexafffund
Brooklyn S. Cars, Camille Kessler, Eric A. Hoffman, Steeve D. Côté, Daniel Koelsch, Aaron B. A. Shafer

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensUniversité LavalCenter for Northern StudiesTrent University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaTrent University
Mots-clésBiologyRuns of HomozygosityInbreedingPopulationOdocoileusTraitGeneticsCandidate geneEvolutionary biologySingle-nucleotide polymorphismPhenotypic traitNucleotide diversityGenetic diversityGenome-wide association studyHaplotypeGenePhenotypeZoologyAlleleGenotypeDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract When a population is isolated and composed of few individuals, genetic drift is the paramount evolutionary force that results in the loss of genetic diversity. Inbreeding might also occur, resulting in genomic regions that are identical by descent, manifesting as runs of homozygosity (ROHs) and the expression of recessive traits. Likewise, the genes underlying traits of interest can be revealed by comparing fixed SNPs and divergent haplotypes between affected and unaffected individuals. Populations of white-tailed deer ( Odocoileus virginianus ) on islands of Saint Pierre and Miquelon (SPM, France) have high incidences of leucism and malocclusions, both considered genetic defects; on the Florida Keys islands (USA) deer exhibit smaller body sizes, a polygenic trait. Here we aimed to reconstruct island demography and identify the genes associated with these traits in a pseudo case-control design. The two island populations showed reduced levels of genomic diversity and a build-up of deleterious mutations compared to mainland deer; there was also significant genome-wide divergence in Key deer. Key deer showed higher inbreeding levels, but not longer ROHs, consistent with long-term isolation. We identified multiple trait-related genes in ROHs including LAMTOR2 which has links to pigmentation changes, and NPVF which is linked to craniofacial abnormalities. Our mixed approach of linking ROHs, fixed SNPs and haplotypes matched a high number (∼50) of a-priori body size candidate genes in Key deer. This suite of biomarkers and candidate genes should prove useful for population monitoring, noting all three phenotypes show patterns consistent with a complex trait and non-Mendelian inheritance.

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 seuil0,004

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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