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Too much of a good thing? Finding the most informative genetic data set to answer conservation questions

生物 保护遗传学 遗传多样性 人口 进化生物学 背景(考古学) 濒危物种 微卫星 群体遗传学 遗传学 生态学 等位基因 基因 社会学 人口学 古生物学 栖息地
作者
Elspeth A. McLennan,Belinda Wright,Katherine Belov,Carolyn J. Hogg,Catherine E. Grueber
出处
期刊:Molecular Ecology Resources [Wiley]
卷期号:19 (3): 659-671 被引量:24
标识
DOI:10.1111/1755-0998.12997
摘要

Abstract Molecular markers are a useful tool allowing conservation and population managers to shed light on genetic processes affecting threatened populations. However, as technological advancements in molecular techniques continue to evolve, conservationists are frequently faced with new genetic markers, each with nuanced variation in their characteristics as well as advantages and disadvantages for informing various questions. We used a well‐studied population of Tasmanian devils ( Sarcophilus harrisii ) from Maria Island, Tasmania, to illustrate the issues associated with combining multiple genetic data sets and to help answer a question posed by many population managers: which data set will provide the most precise and accurate estimates of the population processes we are trying to measure? We analysed individual heterozygosity (as internal relatedness, IR) of 96 individuals, calculated using four genetic marker types (putatively neutral microsatellites, major histocompatibility complex‐linked microsatellites, reduced representation sequencing, and candidate region resequencing). We found no correlation in IR values across marker types, suggesting that various genetic markers reflect different aspects of genomic diversity. In addition, some marker types were more informative than others for conservation decision‐making. Reduced representation sequencing provided the highest precision (lowest error) for estimating population‐level genetic diversity, and most closely reflected genome‐wide heterozygosity both theoretically and empirically. Within the conservation context, our results highlight important considerations when choosing a molecular technique for wildlife genetics.
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