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Enregistrement W1995465285 · doi:10.1073/pnas.0307522100

Stabilizing selection on genomic divergence in a wild fish population

2004· article· en· W1995465285 sur OpenAlexaff
Bryan D. Neff

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOutbreeding depressionBiologyInbreeding depressionInbreedingMatingEvolutionary biologyPopulationGenetic divergenceGeneticsSelection (genetic algorithm)Population fragmentationEffective population sizeGenetic variationGeneGenetic diversityDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conservation programs use breeding protocols to increase genomic divergence (by mating genetically dissimilar individuals) in an attempt to circumvent population declines resulting from inbreeding depression. However, disruption of either beneficial gene complexes or local genetic adaptations can lead to outbreeding depression, and thus, there should be a reduction in fitness of individuals at either end of the genomic divergence continuum. Although such simultaneous inbreeding and outbreeding depression has been observed in plant populations, it rarely has been demonstrated in animal populations. Here, I use both genetic and phenotypic measures to show that there is stabilizing selection on genomic divergence in a wild population of bluegill sunfish (Lepomis macrochirus). I also show that breeding individuals that exercise mate choice produce offspring that are closer to the optimal level of genomic divergence than random mating alone would predict.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,433
Score d'incertitude au seuil0,153

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,248 · 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 tête enseignante, 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

Citations133
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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