The quantitative genetics of a complex trait under continuous directional selection
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We analyzed data from a long‐term artificial selection experiment that includes 4 lines of mice bred for high voluntary wheel running (HR) and 4 non‐selected control (C) lines. The HR lines reached a selection limit at generation ~16, running ~3‐fold more revolutions/day than C lines. In addition, wheel running varied across generations in an apparently cyclical fashion in both HR and C. We used the first 25 generations to estimate quantitative genetic parameters before, during, and after the selection limit was reached. We used ASReml‐R to apply the “animal model”, a linear mixed‐model that uses all the information on the coefficients of co‐ancestry among individuals in a pedigree. Our preliminary results indicate additive genetic variance ( V A ) was not eliminated in HR lines after the limit was reached. However, the selection regime led to a negative covariance between V A and maternal genetic variance ( V M ), which could maintain V A in the selected trait and potentially explain the presence of a cycle. We also found that the genetic correlation between mean running speed and duration of wheel running tended to be lower in females than in males, which may explain why the response to selection was achieved differently in females (mainly speed) and males (both speed and duration). Supported by NSF grants IOS‐1121273 to TG and EF0328594 to PAC, and a NSERC postdoctoral fellowship to VC.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle