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Enregistrement W4402281157 · doi:10.1656/045.031.s1230

Patterns of Contemporary Genetic Variation and Effective Population Size in Blanding's Turtle Populations

2024· article· en· W4402281157 sur OpenAlexaff
Mark A. Jordan, Brendan N. Reid, Daniel Guinto, Whitney J. B. Anthonysamy, Christina M. Davy, Judith M. Rhymer, Michael Marchand, Matthew D. Cross, Gregory J. Lipps, Yu Man Lee, Bruce A Kingsbury, Lisabeth L. Willey, Michael T. Jones, Jonathan D. Mays, Glenn Johnson, Lori Erb

Notice bibliographique

RevueNortheastern Naturalist · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueTurtle Biology and Conservation
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurtle (robot)Variation (astronomy)PopulationBiologyGenetic variationPopulation sizeGeographyDemographyZoologyEcologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adequate genetic variation in a population is fundamental to reducing the risk of inbreeding depression in the short term and maintaining its ability to respond to evolutionary forces over the long term. There are now several studies that use microsatellite loci to assess genetic variation within populations across the geographic range of Emydoidea blandingii (Blanding's Turtle), but direct comparisons among studies have not been conducted. We present estimates of allelic richness (A) and expected heterozygosity (HE) from 59 localities across much of the species'geographic range and compare them using a resampling method that calibrates values relative to a reference population to account for different sample sizes and microsatellite panels. We further compared these measures between 2 datasets, from the midwestern US and from the northeastern US, that were made compatible using a sample of re-genotyped individuals. In both cases, we found lower A and HE in the northeastern localities. We also developed a sensitivity analysis of effective population size (Ne) estimation with the linkage disequilibrium method (NeLD) that used a well-sampled population modelled in the program ‘NeOGen’ to explore the effects of adult population size (Nc), sample size, and locus number while accounting for overlapping generations, life history, and demography. We find that it is possible to estimate Ne with accuracy and precision in populations with Nc < 400 when sample size is ∼25% of adult population size and ≥11 microsatellite loci are used. With this benchmark, we then estimated NeLD in 7 localities using single-sample linkage disequilibrium in NeEstimator, a method that does not account for overlapping generations, demography, and life history but is more accessible for users. This approach overestimated NeLD by ∼37%. Collectively, our analyses of genetic variation within populations facilitate assessment of population status and resiliency in Blanding's Turtles by demonstrating the range of genetic variation across a large number of populations and developing a baseline for the estimation of effective population size in natural populations.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,764

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,230 · 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'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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