Temporal mitogenomics of the Galapagos giant tortoise from Pinzón reveals potential biases in population genetic inference
Notice bibliographique
Résumé
© The American Genetic Association 2018. All rights reserved. Empirical population genetic studies generally rely on sampling subsets of the population(s) of interest and of the nuclear or organellar genome targeted, assuming each is representative of the whole. Violations of these assumptions may impact population-level parameter estimation and lead to spurious inferences. Here, we used targeted capture to sequence the full mitochondrial genome from 123 individuals of the Galapagos giant tortoise endemic to Pinzón Island (Chelonoidis duncanensis) sampled at 2 time points pre- and postbottleneck (circa 1906 and 2014) to explicitly assess differences in diversity estimates and demographic reconstructions based on subsets of the mitochondrial genome versus the full sequences and to evaluate potential biases associated with diversity estimates and demographic reconstructions from postbottlenecked samples alone. Haplotypic diversities were equal between the temporal samples based on the full mitochondrial genome, but single gene estimates suggested either decreases or increases in diversity depending upon the region. Demographic reconstructions based on the full sequence were more similar between the temporal samples than those based on the control region alone, or a subset of 3 regions, where the trends in population size changes shifted in magnitude and direction between the temporal samples. In all cases, the estimated coalescent point was more distant for the historical than contemporary sample. In summary, our results empirically demonstrate the influence of sampling bias when interpreting population genetic patterns and punctuate the need for careful consideration of potentially conflicting evolutionary signal across the mitochondrial genome.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».