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Enregistrement W7056756347

Evolutionary history of Early-Middle and Late Pleistocene equids, revealed by analysis of their paleogenomes

2020· other· en· W7056756347 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship (California Digital Library) · 2020
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSuperconducting Materials and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeringiaAncient DNAPleistocenePopulationMitochondrial DNABiological dispersalMost recent common ancestorDemographic history
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

DNA from archaeological, paleontological, and museum samples (ancient, or aDNA) provides a unique opportunity to trace eco-evolutionary history of populations affected by environmental shifts on geological time scale. Yet it is still unclear how climate-driven environmental change and biogeographical barriers affect diversification, population size and population structure of large-bodied herbivores inhabiting northern regions of the Northern Hemisphere. The goal of this dissertation is to fill in this gap by utilizing ancient DNA techniques and population genetic analysis to reveal the demographic and population history of extinct and present-day equids, genus Equus, focusing on their key ancient dispersal corridor - the Bering Land Bridge. In the following chapters, I explore the links between paleoenvironments and population history of various equid groups using high coverage paleogenomes recovered from fossil horse specimens sampled across Beringia. In my first chapter, I use in-solution DNA capture enrichment and mitochondrial genome assembly to reconstruct a whole mitochondrial genome of a specimen found in Western Beringia and initially identified as E. hemionus, or an Asiatic wild ass. With molecular phylogenetic analysis I demonstrate that the specimen belongs to a group of caballoid horses, E. ferus, rather than stenonid wild asses. The results obtained in Chapter 1 highlight the utility of ancient DNA studies in identification of incomplete, juvenile, or otherwise problematic museum specimens. In my second chapter I discover that Beringia was a key contact zone for populations of Late Pleistocene caballoid horses, E. ferus. I use new high coverage nuclear and mitochondrial paleogenomes, isolated from fossils of caballoid horses sampled across the Northern Hemisphere to infer that North American and Eurasian caballoid horse populations diverged around 0.8-1 million years ago. With coalescent simulations and genome-wide adamixtude inference I show that evolution of caballoid horses after this divergence continued in the presence of cross-continental gene flow. My demographic inference suggests that disappearance of the Bering Land Bridge likely exacerbated an already ongoing extinction of Beringian caballoid horse populations. In the third chapter, I recover the ~700,000 year old paleogenome of a previously unknown stenonid horse species inhabiting Klondike, Canada’s Yukon Territory - the oldest non-caballoid equid genome known to date. Using genotype likelihood approach on a dataset of present-day and ancient equid nuclear genomes, I show that the population of the newly discovered stenonid equid species was evolutionary close to the present-day zebras and Asiatic wild asses. I suggest that the new to genetics species likely represents an extinct branch of archaic stenonid ungulates that coexisted with “true”, or caballoid equids in the Early-Middle Pleistocene Yukon. In the fourth chapter I expand my study system to another iconic Bringian megafauna species - steppe bison, Bison priscus. Using molecular phylogeny reconstructed from new high coverage mitochondrial genomes, I explore the phylogenetic diversity of steppe bison in Western Beringia. I confirm the existence of the deeply divergent steppe bison clade and shed new light on the evolutionary history of bison during the Pleistocene to Holocene transition in ancient Siberia.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,297
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,165 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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