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Enregistrement W4391817486 · doi:10.1002/ecs2.4774

Probabilistic genetic identification of wild boar hybridization to support control of invasive wild pigs (<i>Sus scrofa</i>)

2024· article· en· W4391817486 sur OpenAlexaff
Timothy J. Smyser, Peter Pfaffelhuber, Rachael M. Giglio, Matthew G. DeSaix, Amy J. Davis, Courtney F. Bowden, Michael A. Tabak, Arianna Manunza, Valentin A. Bâlteanu, Marcel Amills, Laura Iacolina, Pamela L. Walker, Carl Lessard, Antoinette J. Piaggio

Notice bibliographique

RevueEcosphere · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAnimal and Plant Health Inspection ServiceMinisterul Cercetării, Inovării şi DigitalizăriiU.S. Department of Agriculture
Mots-clésWild boarDomestic pigBiologyGenotypeHybridVeterinary medicineZoologyGeneticsGeographyEcologyGeneBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The rapid expansion of wild pigs ( Sus scrofa ) throughout the United States has been fueled by unlawful introductions, with invasive populations causing extensive crop losses, damaging native ecosystems, and serving as a reservoir for disease. Multiple states have passed laws prohibiting the possession or transport of wild pigs. However, genetic and phenotypic similarities between domestic pigs and invasive wild pigs—which overwhelmingly represent domestic pig and wild boar hybrids—pose a challenge for the enforcement of such regulations. We sought to exploit wild boar ancestry as a common attribute among the vast majority of invasive wild pigs as a means of genetically differentiating wild pigs from breeds of domestic pig found within the United States. We organized reference high‐density single nucleotide polymorphism genotypes (1039 samples from 33 domestic breeds and 382 samples from 16 wild boar populations) into five genetically cohesive reference groups: mixed‐commercial breeds, Durocs, heritage breeds, primitive breeds, and wild boar. Building upon well‐established genetic clustering approaches, we structured the test statistic to describe the difference in the likelihood of a given genotype's ancestry vectors (sensu genetic clustering analysis) if derived strictly from the four described domestic pig reference groups versus allowing for admixture from the wild boar group. By fitting statistical distributions to test statistics of reference domestic pigs, we characterized the distribution of the null hypothesis that a given genotype descends strictly from domestic pig reference groups. We tested the approach with simulated genotypes and empirical data from an additional 29 breeds of domestic pig represented by 435 unique genotypes; all associated test statistics for simulated and empirical domestic pig challenge sets fell within the distribution of reference domestic pigs. We then evaluated 6566 invasive wild pigs sampled across the contiguous United States, of which 63% exceeded the maximum threshold for domestic pigs and could be statistically classified as possessing wild boar ancestry. This approach provides a scientific foundation to enforce regulations prohibiting the possession of this destructive invasive species. Further, this computationally efficient and generalizable approach could be readily adapted to quantify gene flow among ecological systems of conservation or management concern.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,271
Score d'incertitude au seuil0,624

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,219 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations17
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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