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Enregistrement W4399029450 · doi:10.22541/au.171674178.80551488/v1

Genetic rescue leads to higher fitness as a result of increased heterozygosity across animal taxa

2024· preprint· en· W4399029450 sur OpenAlexaff
Julia A. Clarke, Adam C. Smith, Catherine I. Cullingham

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenetic diversityBiologyPopulationGenetic monitoringConservation geneticsBiodiversityEvolutionary biologyEcologyGeneticsGeneMicrosatelliteAlleleDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biodiversity loss has reached critical levels due in part to anthropogenic habitat loss and degradation. These landscape changes are particularly damaging as they can result in fragmenting species distributions into small and isolated populations, resulting in limited gene flow, population declines and reduced adaptive potential. Genetic rescue, the translocation of individuals for the purpose of restoring gene flow, has been shown to produce promising results for fragmented populations but remains relatively under-used due to a lack of long-term data and monitoring of genetic rescue attempts. To promote a better understanding of genetic rescue and its potential risks and benefits over the short-term, we reviewed and analyzed all genetic rescue attempts to date to identify whether genetic diversity increases following rescue, and if this change is associated with increased fitness. Our review identified only 19 genetic rescue studies, that included experimental, natural, and conservation motivated, with the majority of studies being on mammals. We used a Bayesian meta-analytical approach to examine the relationship between fitness and genetic diversity. We found that genetic diversity, as represented by heterozygosity, was a positive predictor of population fitness, and this relationship extended to the third-generation post-rescue. These data suggest a single introduction can have lasting fitness benefits, supporting translocation as another tool to ensure conservation success. Given the limited number of studies with long-term data, we echo the need for genetic monitoring of translocations to ascertain whether genetic rescue may also limit the loss of adaptive potential in the long-term.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,273 · 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'admission1
Résumé présentoui

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