コヨーテ（カニス・ラトラン）の逆転のための血統ベースの割り当てテストは、野生のレッド・ウルフ（カニス・ルーファス）の人口への遺伝子移入

野生における絶滅危ed種の赤狼（Canis rufus）の持続に対する主な脅威は、コヨーテ（Canis Latrans）とのハイブリダイゼーションです。ハイブリッドのアイデンギットと除去を容易にするために、遺伝子型データを使用してコヨーテ、1/4、1/2、3/4またはフルレッドウルフとしてアイデンティティを推定する割り当てテストが開発されました。このテストでは、現代のレッドオオカミのサンプルではなく、生存する集団と結果として生じる血統を設立した赤いオオカミの遺伝子型を使用しています。このテストは、18マイクロサテライト遺伝子座での飼育型の赤いオオカミと、高度にパラメーター化された生物学的に合理的なモデルでシミュレートされたデータの両方を分析することにより評価されます。割り当て率の精度は一般的に高く、既知の赤オオカミの95％以上が正しく慣れています。ただし、曖昧な割り当てと誤解の間に、および赤いオオカミをハイブリッドとハイブリッドと赤いオオカミと誤解させることとの間には、トレードオフがあります。これらは、制約を制限することと人口統計上の損失を回避することとの間に妥協をもたらします。管理の優先順位と遺伝子移入レベルは、これらのトレードオフのバランスをとるテストと除去戦略の組み合わせを決定します。最終的に、割り当てテストの使用には、停止して逆転する能力があると結論付けます。私たちの知る限り、提示されたアプローチは、分析中の遺伝子型が割り当てられている参照集団から一時的に分離されている場合に遺伝的ドリフトを説明するという点で斬新です。これらの方法は、小さな集団の参照データベースが大幅に老化し、血統情報が利用可能である、または履歴サンプルからデータが生成された場合に価値がある場合があります。

The principal threat to the persistence of the endangered red wolf (Canis rufus) in the wild is hybridization with the coyote (Canis latrans). To facilitate idengification and removal of hybrids, assignment tests are developed which use genotype data to estimate identity as coyote, 1/4, 1/2, 3/4 or full red wolf. The tests use genotypes from the red wolves that founded the surviving population and the resulting pedigree, rather than a contemporary red wolf sample. The tests are evaluated by analysing both captive red wolves at 18 microsatellite loci, and data simulated under a highly parameterized, biologically reasonable model. The accuracy of assignment rates are generally high, with over 95% of known red wolves idengified correctly. There are, however, tradeoffs between ambiguous assignments and misassignments, and between misidengifying red wolves as hybrids and hybrids as red wolves. These result in a compromise between limiting introgression and avoiding demographic losses. The management priorities and level of introgression determine the combination of test and removal strategy that best balances these tradeoffs. Ultimately, we conclude that the use of the assignment tests has the capacity to arrest and reverse introgression. To our knowledge, the presented approach is novel in that it accounts for genetic drift when the genotypes under analysis are temporally separated from the reference populations to which they are being assigned. These methods may be valuable in cases where reference databases for small populations have aged substantially, pedigree information is available or data are generated from historical samples.