Genetic Variation, Simplicity, and Evolutionary Constraints for Function-Valued Traits
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the patterns of genetic variation and constraint for continuous reaction norms, growth trajectories, and other function-valued traits is challenging. We describe and illustrate a recent analytical method, simple basis analysis (SBA), that uses the genetic variance-covariance (G) matrix to identify "simple" directions of genetic variation and genetic constraints that have straightforward biological interpretations. We discuss the parallels between the eigenvectors (principal components) identified by principal components analysis (PCA) and the simple basis (SB) vectors identified by SBA. We apply these methods to estimated G matrices obtained from 10 studies of thermal performance curves and growth curves. Our results suggest that variation in overall size across all ages represented most of the genetic variance in growth curves. In contrast, variation in overall performance across all temperatures represented less than one-third of the genetic variance in thermal performance curves in all cases, and genetic trade-offs between performance at higher versus lower temperatures were often important. The analyses also identify potential genetic constraints on patterns of early and later growth in growth curves. We suggest that SBA can be a useful complement or alternative to PCA for identifying biologically interpretable directions of genetic variation and constraint in function-valued traits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».