MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1652383174 · doi:10.1046/j.1420-9101.2003.00531.x

MHC studies in nonmodel vertebrates: what have we learned about natural selection in 15 years?

2003· review· en· W1652383174 sur OpenAlexafffund
Louis Bernatchez, Christian R. Landry

Notice bibliographique

RevueJournal of Evolutionary Biology · 2003
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueT-cell and B-cell Immunology
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyNatural selectionMajor histocompatibility complexEvolutionary biologyBalancing selectionSelection (genetic algorithm)Local adaptationPopulationGeneticsAdaptation (eye)Negative selectionGenetic diversitySexual selectionGenetic driftGenetic variationGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Elucidating how natural selection promotes local adaptation in interaction with migration, genetic drift and mutation is a central aim of evolutionary biology. While several conceptual and practical limitations are still restraining our ability to study these processes at the DNA level, genes of the major histocompatibility complex (MHC) offer several assets that make them unique candidates for this purpose. Yet, it is unclear what general conclusions can be drawn after 15 years of empirical research that documented MHC diversity in the wild. The general objective of this review is to complement earlier literature syntheses on this topic by focusing on MHC studies other than humans and mice. This review first revealed a strong taxonomic bias, whereby many more studies of MHC diversity in natural populations have dealt with mammals than all other vertebrate classes combined. Secondly, it confirmed that positive selection has a determinant role in shaping patterns of nucleotide diversity in MHC genes in all vertebrates studied. Yet, future tests of positive selection would greatly benefit from making better use of the increasing number of models potentially offering more statistical rigour and higher resolution in detecting the effect and form of selection. Thirdly, studies that compared patterns of MHC diversity within and among natural populations with neutral expectations have reported higher population differentiation at MHC than expected either under neutrality or simple models of balancing selection. Fourthly, several studies showed that MHC-dependent mate preference and kin recognition may provide selective factors maintaining polymorphism in wild outbred populations. However, they also showed that such reproductive mechanisms are complex and context-based. Fifthly, several studies provided evidence that MHC may significantly influence fitness, either by affecting reproductive success or progeny survival to pathogens infections. Overall, the evidence is compelling that the MHC currently represents the best system available in vertebrates to investigate how natural selection can promote local adaptation at the gene level despite the counteracting actions of migration and genetic drift. We conclude this review by proposing several directions where future research is needed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0040,008
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,278 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations902
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Evolutionary BiologyMême sujetT-cell and B-cell ImmunologyTravaux en français237 207