Adaptation genomics: next generation sequencing reveals a shared haplotype for rapid early development in geographically and genetically distant populations of rainbow trout
Notice bibliographique
Résumé
Local adaptation occurs when a population evolves a phenotype that confers a selective advantage in its local environment, but which may not be advantageous in other habitats. Restricted gene flow and strong selection pressures are prerequisites for local adaptation. Fishes in the family Salmonidae are predicted to provide numerous examples of local adaptation because of the high fidelity of returning to spawn in their natal streams, which results in highly structured populations, and the wide diversity of environments that salmonids have colonized. These conditions are ideally suited for producing a set of specialist phenotypes, whose fitness is maximized for one specific habitat, rather than a generalist phenotype similarly viable in several environments. Understanding patterns and processes leading to local adaptations has long been a goal of evolutionary biology, but it is only recently that identifying the molecular basis for local adaptation has become feasible because of advances in genomic technologies. The study of shared adaptive phenotypes in populations that are both geographically distant and genetically distinct should reveal some of the fundamental molecular mechanisms associated with local adaptation. In this issue of Molecular Ecology, Miller et al. (2012) make a significant contribution to the development of adaptation genomics. This study suggests that salmonids use standing genetic variation to select beneficial alleles for local adaptations rather than de novo mutations in the same gene or alternative physiological pathways. Identifying the genetic basis for local adaptation has major implications for the management, conservation and potential restoration of salmonid populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».