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Enregistrement W4400509475 · doi:10.1101/2024.07.09.598942

Rapid loss of genetic variation and increased inbreeding in small and isolated populations of Norwegian wild reindeer

2024· preprint· en· W4400509475 sur OpenAlexaff
Brage Bremset Hansen, Bart Peeters, Øystein Flagstad, Knut H. Røed, Michael D. Martin, Henrik Jensen, Hamish A. Burnett, Vanessa C. Bieker, Atle Mysterud, Xin Sun, Steeve D. Côté, Claude Robert, Christer M. Rolandsen, Olav Strand

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInbreedingNorwegianBiologyVariation (astronomy)Genetic variationZoologyGeneticsAnimal scienceDemographyPopulationGenePhysicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Wildlife responses to habitat loss and fragmentation are a central concern in the management and conservation of biodiversity. Small and isolated populations are vulnerable, both due to demographic and genetic mechanisms, which are often linked. Thus, understanding how (changes in) genetic diversity, effective population sizes, and levels of inbreeding relate to population size and degree of isolation is key for developing effective conservation strategies. High-density Single Nucleotide Polymorphism (SNP) arrays represent an increasingly cost-efficient tool to achieve the data needed for such analysis. Here, we present the development of a novel 625k SNP array for reindeer Rangifer tarandus and apply this array to assess conservation genetic issues across thirteen Norwegian wild reindeer populations of varying size, isolation, and genetic origin (i.e., semi-domesticated reindeer origin or a mix of wild reindeer and semi-domesticated reindeer origins). Many of these populations are currently completely isolated, with no gene flow from other populations. We genotyped n = 510 individuals sampled by hunters and found that variation in population size across the populations largely predicted their (recent loss of) genetic variation (observed heterozygosity, H o ), as well as effective population size (N e ) and (change in) level of recent inbreeding. For the smallest and most isolated populations, with total population sizes of <50-100 individuals and a high and increasing level of recent inbreeding, estimated loss of genetic variation was as high as 3-10% over the time span of a generation or less, and estimated N e was as low as six individuals. With the current level of isolation and associated lack of gene flow, and considering their already low genetic diversity, these populations are hardly viable – neither demographically nor genetically – in the long term. These results have direct relevance for the management of Norwegian wild reindeer, recently red-listed as ‘Near Threatened’. Yet, these genetic challenges, characterizing many of the small ‘wild reindeer’ populations in Norway, have been largely ignored by management thus far. Mitigation efforts such as reducing barriers would introduce substantial conservation dilemma due to the aim of avoiding further spread of chronic wasting disease (CWD), as well as potential further domestic introgression into populations with genetically wild reindeer (or mixed) origin. Nevertheless, our cost-efficient and high-density SNP array especially designed for reindeer and caribou offers a powerful genetic tool to include in future monitoring, providing important contributions to management and conservation decisions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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