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Enregistrement W4405645260 · doi:10.1101/2024.12.12.628160

Persistent genomic erosion in whooping cranes despite demographic recovery

2024· preprint· en· W4405645260 sur OpenAlexaff
Claudia Fontsere, Samuel A. Speak, Andrew J. Caven, Juan Antonio Rodríguez, Xuejing Wang, Carolina Pacheco, Molly Cassatt‐Johnstone, Georgette Femerling, Brigid Maloney, Jennifer Balacco, Joanna Collins, Ying Sims, Linelle Abueg, Olivier Fédrigo, Erich D. Jarvis, Barry K. Hartup, Beth Shapiro, M. Thomas P. Gilbert, Cock van Oosterhout, Hernán E. Morales

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMolecular Biology Techniques and Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesU.S. Geological SurveyU.S. Fish and Wildlife ServiceNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésWhooping coughErosionMedicineBiologyVirologyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Integrating in-situ (wild) and ex-situ (captive) conservation efforts can mitigate genetic diversity loss and help prevent extinction of endangered wild populations. The whooping crane ( Grus americana ) experienced severe population declines in the 18th century, culminating into a collapse to 16 individuals in 1941. Legal protections and conservation actions have since increased the population to approximately 840 individuals, yet the impact on genomic diversity remains unclear. We analysed the temporal dynamics of genomic erosion by sequencing a high-quality genome reference, and re-sequencing 16 historical and 37 modern genomes, including wild individuals and four generations of captive-bred individuals. Genomic demographic reconstructions reveal a steady decline, accelerating over the past 300 years with the European settlement of North America. Temporal genomic analyses show that despite demographic recovery, the species has lost 70% of its genetic diversity and has increased their inbreeding. Although the modern population bottleneck reduced the ancestral genetic load, modern populations possess more realized load than masked load, possibly resulting in a chronic loss of fitness. Integrating pedigree and genomic data, we underscore the role of breeding management in reducing recent inbreeding. Yet ongoing heterozygosity loss, load accumulation, and background inbreeding argues against the species’ downlisting from their current Endangered status on the IUCN Red List and the Endangered Species Act. The presence of private genetic variation in wild and captive populations suggests that wild-captive crosses could enhance genetic diversity and reduce the realized load. Our findings emphasize the role of genomics in informing conservation management and policy.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,213 · 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.

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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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