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Enregistrement W4414888885 · doi:10.1093/g3journal/jkaf237

Grizzly bear population genomics across a coastal–interior ecotone in British Columbia, Canada

2025· article· en· W4414888885 sur OpenAlexafffundabout
Lauren H. Henson, Kris A. Christensen, Ben Sutherland, Hollie Johnson, Bridgett M. vonHoldt, Astrid Vik Strønen, Paul C. Paquet, Jason Moody, Ben F. Koop, Chris T. Darimont

Notice bibliographique

RevueG3 Genes Genomes Genetics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensRaincoast Conservation FoundationUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésEcotoneLocal adaptationPopulation genomicsPopulationCline (biology)Gene flowRange (aeronautics)Grizzly Bears

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Local adaptation research often focuses on discrete populations without extensive gene flow that are under differential selective pressures. By contrast, grizzly bears Ursus arctos in British Columbia (BC) are wide-ranging omnivores that span an environmental and resource ecotone from the coastal, salmon-enriched rainforest to dry interior plateau. This ecotone has been associated with local adaptation in other species and the different regions to morphological variation in grizzly bears. To understand genome-wide population genetic patterns across the ecotone and to identify loci or genomic regions associated with these different environments, here we use whole-genome resequencing to characterize 3.9 M SNPs in 31 grizzly bears spanning from central to northern latitudes in coastal and interior regions (to the west and east of the coastal mountain range [CMR], respectively). Clustering grizzly samples by genotypes identified 3 groups that generally correspond to the source geographic regions, with the greatest variation occurring from north to south. The data were best explained by a single ancestry cluster, but K = 3 recovered the 3 geographic groupings and were used to identify putative nonmigrant individuals. The presence of individuals with mixed ancestry (using K = 3) provides evidence for travel across the CMR, but significant differentiation between clusters (mean FST = 0.015 to 0.036) suggests some genetic separation between the regions, supporting an isolation-by-distance or clinal variation model. Putative close-kin were identified and removed, then multiple supervised outlier SNP detection methods were applied to identify regions of the genome consistently segregating between coastal and interior regions. Several associated genomic regions and candidate genes were identified, including a consistently identified outlier region near the gene creatine kinase, m-type. This work provides the first genome-wide analysis of grizzly bears in the studied region. These findings will be useful for connectivity planning and research on the adaptability of coastal and interior grizzlies to future climate change scenarios.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,202 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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