Estimating Narwhal ( <scp> <i>Monodon monoceros</i> </scp> ) Age Using Epigenetic Analysis of Skin
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Age is an important parameter to understand species life‐history characteristics. Recently, DNA methylation methods have emerged as innovative tools to estimate the age of marine mammals. Narwhal ( Monodon monoceros ) epigenetic age estimates were computed using beluga ( Delphinapterus leucas ), killer whale ( Orcinus orca ), bowhead ( Balaena mysticetus ), odontocete, cetacean, and mammalian epigenetic clocks and were compared with age estimates from counting growth layer groups in tusks ( n = 7) and/or aspartic acid racemization of eye lenses ( n = 25). Pearson's correlation coefficients ( R ) ranged 0.68–0.87 for the clocks, but the absolute accuracy of age estimates was quite low, with median absolute error (MAE) between epigenetic and reference age ranging 7–37.5 years. To address this lack of accuracy, we more broadly investigated DNA methylation levels at cytosine‐guanine sites (CpGs) for this same set of aged narwhals to develop a narwhal‐specific epigenetic clock. Using a penalized regression model on 1009 CpG sites, ten CpGs (plus intercept) were selected, resulting in a model with a R = 0.70 and MAE of 8.6 years. This is the first study to age narwhals using DNA methylation patterns and to develop a narwhal‐specific epigenetic aging clock, which will assist with understanding important life‐history characteristics for sustainable conservation management.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».