Evolutionary genetic consequences of facultative sex and outcrossing
Notice bibliographique
Résumé
Explaining the selective forces that underlie different reproductive modes forms a major part of evolution research. Many organisms are facultative sexuals, with the ability to reproduce both sexually and asexually. Reduced sequencing costs means it is now possible to start investigating genome sequences of a wider number of these organisms in depth, but teasing apart the genetic forces underlying the maintenance of facultative sexual reproduction remains a challenge. An analogous problem exists when determining the genetic consequences of a degree of outcrossing (and recombination) in otherwise self-fertilizing organisms. Here, I provide an overview of existing research on the evolutionary basis behind different reproductive modes, with a focus on explaining the population genetic effects favouring low outcrossing rates in either partially selfing or asexual species. I review the outcomes that both self-fertilization and asexuality have on either purging deleterious mutations or fixing beneficial alleles, and what empirical data exist to support these theories. In particular, a greater application of mathematical models to genomic data has provided insight into the numerous effects that transitions to self-fertilization from outcrossing have on genetic architecture. Similar modelling approaches could be used to determine the forces shaping genetic diversity of facultative sexual species. Hence, a further unification of mathematical models with next-generation sequence data will prove important in exploring the genetic influences on reproductive system evolution.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».