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Enregistrement W2018953152 · doi:10.1111/j.0014-3820.2006.tb01864.x

THE ECOLOGY AND GENETICS OF FITNESS IN CHLAMYDOMONAS. XIII. FITNESS OF LONG-TERM SEXUAL AND ASEXUAL POPULATIONS IN BENIGN ENVIRONMENTS

2006· article· en· W2018953152 sur OpenAlexafffund
Sébastien Renaut, Taissa Replansky, Audrey Heppleston, Graham Bell

Notice bibliographique

RevueEvolution · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEvolution and Genetic Dynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGoddard Space Flight Center
Mots-clésBiologyGenetic FitnessEpistasisAsexual reproductionEvolutionary biologySexual reproductionGenetic loadGeneticsGenetic variationGameteEvolution of sexual reproductionSexual selectionMeiosisEcologyPopulationGeneSpermDemographyInbreeding

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We measured the mean fitness of populations of Chlamydomonas reinhardtii maintained in the laboratory as obligately sexual or asexual populations for about 100 sexual cycles and about 1000 asexual generations. Sexuality (random gamete fusion followed by meiosis) is expected to reduce mutational load and increase mean fitness by combining deleterious mutations from different lines of descent. We found no evidence for this process of mutation clearance: the mean fitness of sexual populations did not exceed that of asexual populations, whether measured through competition or in pure culture. We found instead that sexual progeny suffer an immediate loss in fitness, and that sexual lines maintain genetic variance for fitness. We suggest that sexual populations at equilibrium with selection in a benign environment may be mixtures of several or many epistatic genotypes with nearly equal fitness. Recombination between these genotypes reduces mean fitness and creates genetic variance for fitness. This may provide fuel for continued selection should the environment change.

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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations23
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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