Assessing shifting technology in genetic monitoring of the North American plains bison Federal conservation herds
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Human expansion is a major driver of both declining wildlife abundance and the contraction of species’ distributions, increasing the risk of genetic erosion and the need for genetic monitoring. Rapidly advancing technology has expanded the types of genetic data that are available for wildlife conservation. However, inferences from different genetic markers could result in different management decisions and, thus, must be considered carefully. Rebounding from near extinction in the early 1900s, the majority of North American plains bison ( Bison bison bison ) are managed as small and isolated herds. Microsatellite-based analyses have been used to inform management of the US Federal bison conservation herds since the early 2000s. Transitioning from monitoring with tens of multiallelic loci (e.g., microsatellite loci) to thousands of biallelic loci (e.g., single nucleotide polymorphisms [SNPs]) could increase genotyping efficiency and improve the precision of population genetic inference but would require an understanding of the inferential differences between genetic marker types. We compared microsatellite-based measures of genetic diversity, differentiation, and population structure for 20 bison conservation herds (17 Federal, 1 Tribal, 2 Canadian) to inference from SNP-based analyses for the Tribal herd and 15 of the Federal herds. Data from both genetic marker types found that all herds have remarkably high genetic diversity given the severity of the bottleneck from which these populations recovered, and that population structure was consistent with founding histories. Importantly, SNPs had greater power to describe differences in genetic diversity and groups of related herds, but only if analyses are based on 250 or more loci. Overall, we found that microsatellite and SNP data can provide comparable conservation insight, but SNPs must be carefully selected to ensure continuity in genetic monitoring and to achieve the increased precision in genetic diversity and differentiation among herds that we observed in this study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».