MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4391215695 · doi:10.1101/2024.01.22.576731

Genetic network analysis uncovers spatial variation in diversity and connectivity of a species presenting a continuous distribution

2024· preprint· en· W4391215695 sur OpenAlexafffundabout
Cory Fournier, Micheline Manseau, Bridget Redquest, Leon Andrew, Allicia Kelly, Dave Hervieux, Troy Hegel, Gigi Pittoello, Vicki Trim, Dennis Brannen, Paul J. Wilson

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensGovernment of ManitobaGovernment of SaskatchewanGovernment of Northwest TerritoriesAlberta Environment and Protected AreasGovernment of AlbertaTrent UniversityEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change CanadaTrent University
Mots-clésDiversity (politics)Variation (astronomy)GeographyEvolutionary biologyGenetic diversityDistribution (mathematics)EcologyEconomic geographySociologyBiologyAnthropologyMathematicsDemographyAstronomyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The conservation of genetic diversity and connectivity is essential for the long-term persistence and adaptive ability of a species. Recent calls have been made for the inclusion of genetic diversity and differentiation measures in the assessment, management, and conservation of species. However, the literature often lacks direction on how to do so for species with continuous distributions or no distinct breaks in genetic connectivity. There are many considerations to overcome when investigating genetic diversity and connectivity of such species. We combine multiple genetic network methodologies with more traditional population genetic analyses within a single framework to address the challenges of investigating population structure and quantifying variation in genetic diversity and connectivity of wide-ranging species with continuous distributions. We demonstrate the efficacy and applicability of our framework through a study on woodland caribou ( Rangifer tarandus ) occupying the boreal forest of Canada; a species of significant conservation concern. The dataset consisted of 4911 unique individuals genotyped at 9 microsatellite loci, which were subsequently partitioned into 103 spatial nodes to create a population-based genetic network. The Walktrap community detection algorithm was used to detect hierarchical population genetic structure within the study area and node-based network metrics such as mean inverse edge weight and clustering coefficient were used to quantify the variation in genetic connectivity across the range. Lastly, genetic diversity was assessed by calculating allelic richness and heterozygosity of the nodes making up the network. The community detection analysis identified two communities at the coarsest scale to nine communities at the optimal partition. A strong pattern of Isolation by Distance (IBD) was found across the range at multiple scales. Furthermore, signs of genetic erosion along the study area’s southern boundaries were depicted by nodes presenting low genetic diversity and low centrality values. These results are important to the species status assessments in providing previously unavailable information on connectivity and diversity within and beyond the current local population units used in management. Our approach to quantify the patterns and extent of connectivity across the boreal range is comprehensive and could easily be adapted to other species. The results are robust and provide a solid foundation for the continued monitoring and recovery of the species.

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)0,002
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,188 · 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
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)→Même sujetGenetic diversity and population structure→Travaux en français237 207→