Pitfalls and windfalls of detecting demographic declines using population genetics in long-lived species
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Detecting recent demographic changes is a crucial component of species conservation and management, as many natural populations face declines due to anthropogenic habitat alteration and climate change. Genetic methods allow researchers to detect changes in effective population size (N e ) from sampling at a single timepoint. However, in species with long lifespans, there is a lag between the start of a decline in a population and the resulting decrease in genetic diversity. This lag slows the rate at which diversity is lost, and therefore makes it difficult to detect recent declines using genetic data. However, the genomes of old individuals can provide a window into the past, and can be compared to those of younger individuals, a contrast that may help reveal recent demographic declines. To test whether comparing the genomes of young and old individuals can help infer recent demographic bottlenecks, we use forward-time, individual-based simulations with varying mean individual lifespans and extents of generational overlap. We find that age information can be used to aid in the detection of demographic declines when the decline has been severe. When average lifespan is long, comparing young and old individuals from a single timepoint has greater power to detect a recent (within the last 50 years) bottleneck event than comparing individuals sampled at different points in time. Our results demonstrate how longevity and generational overlap can be both a hindrance and a boon to detecting recent demographic declines from population genomic data.
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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 | 0,016 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».