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Enregistrement W1893385597 · doi:10.1111/j.1558-5646.2012.01649.x

PHENOTYPIC PLASTICITY FACILITATES MUTATIONAL VARIANCE, GENETIC VARIANCE, AND EVOLVABILITY ALONG THE MAJOR AXIS OF ENVIRONMENTAL VARIATION

2012· article· en· W1893385597 sur OpenAlexafffund
Jeremy A. Draghi, Michael C. Whitlock

Notice bibliographique

RevueEvolution · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEvolution and Genetic Dynamics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaErwin Schrödinger International Institute for Mathematics and Physics
Mots-clésEvolvabilityBiologyPhenotypic plasticityPhenotypeGenetic variationEvolutionary biologyTraitGeneticsSelection (genetic algorithm)Quantitative geneticsPhenotypic traitGenetic architectureVariance (accounting)PopulationQuantitative trait locusAdaptation (eye)Gene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phenotypically plastic genotypes express different phenotypes in different environments, often in adaptive ways. The evolution of phenotypic plasticity creates developmental systems that are more flexible along the trait dimensions that are more plastic, and as a result, we hypothesize that such traits will express greater mutational variance, genetic variance, and evolvability. We develop an explicit gene network model with three components: some genes can receive environmental cues about the adult selective environment, some genes that interact repeatedly to determine each others' final state, and other factors that translate these final expression states into the phenotype. We show that the evolution of phenotypic plasticity is an important determinant of mutational patterns, genetic variance, and evolutionary potential of a population. Phenotypic plasticity tends to lead to populations with greater mutational variance, greater standing genetic variance, and, when the optimal phenotypes of two traits vary in concert, greater mutational and genetic correlations. However, plastic populations do not tend to respond much more rapidly to selection than do populations evolved in a static environment. We find that the quantitative genetic descriptions of traits created by explicit developmental network models are evolutionarily labile, with genetic correlations that change rapidly with shifts in the selection regime.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations235
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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