Genomic Analysis Reveals Inbreeding in an Island Population of Alexander Archipelago Wolves
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Island populations are at heightened risk of inbreeding due to reduced mating opportunities with unrelated conspecifics. Extensive inbreeding can result in inbreeding depression (reduced fitness of individuals with related parents). Alexander Archipelago wolves ( Canis lupus ligoni ) are a geographically isolated subspecies that occur in the Southeast Alaskan panhandle, USA, and coastal British Columbia, Canada. Wolves on the Prince of Wales Island complex (POW) in Southeast Alaska are expected to have lower levels of resiliency because they are a small, insular population that has experienced habitat fragmentation and cycles of moderate to heavy harvest. To understand the extent of population structure and inbreeding in Alexander Archipelago wolves, we designed a DNA hybridization capture for wolves and sequenced captured DNA from 58 individuals sampled from across Southeast Alaska during 2002–2016. Estimates of the proportion of the genome in runs of homozygosity ( F ROH ) regardless of run length, revealed that POW wolves were most inbred compared to wolves in other areas of Southeast Alaska. Wolves on POW also had more long (≥ 10 Mb) runs of homozygosity than the other populations we assessed, indicating more frequent mating between individuals with recent common ancestors (1–10 generations ago). This pattern indicates a smaller population size for POW wolves in the recent past compared to other Southeast Alaskan populations. Wolves on POW exhibit an extent of inbreeding similar to that observed in Isle Royale National Park wolves, a population that has exhibited severe inbreeding depression. Our work demonstrates the utility of using genomic capture data to infer individual inbreeding so that proactive management (e.g., setting population targets and harvest quotas, curtailing habitat alteration, etc.) can be considered to ensure the long‐term sustainability of small, isolated populations.
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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) | 0,001 | 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 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 ».