Comparing microsatellites and single nucleotide polymorphisms to evaluate genetic structure and diversity in wolverines (<i>Gulo gulo</i>) across Alaska and western Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Wolverine (Gulo gulo) is a cold-adapted species of conservation interest because it is sensitive to human development, disturbance, exploitation, and climate warming. Wolverine populations have been studied across much of their distributional range to evaluate patterns of genetic diversity, genetic structure, and gene flow. Little population structure has been detected in northwestern North America with microsatellite loci, but low genomic diversity in wolverines may limit detection of genetic differences in this highly vagile species. Here, we genotyped a relatively large sample of wolverines from across Alaska (US) and adjacent Yukon (Canada) with 12 microsatellite loci (n = 501) and 4,222 single nucleotide polymorphisms (SNPs; n = 201) identified using restriction-site associated DNA sequencing. We compared the relative ability of our microsatellite and SNP datasets to evaluate population genetic structure, genetic diversity, differentiation, and isolation by distance (IBD). We predicted that the SNP dataset would detect a higher degree of genetic structure and provide more significant support for IBD. We found evidence for multiple genetic clusters, including genetic distinctiveness of wolverines in southeast Alaska and on the Kenai Peninsula. The SNP dataset detected additional genetic clusters that align largely with ecoregions, and the SNP dataset showed stronger evidence of IBD, while the 2 datasets were generally consistent in estimates of genetic diversity and differentiation among regional groups. Our results highlight the importance of genomic methods to assess gene flow in wolverines. Identifying population genetic structure allows an assessment of the potential impacts of conservation threats and is an important precursor for designing population monitoring programs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».