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Enregistrement W2031136745 · doi:10.1371/journal.pone.0085778

Spatial Genetic Structure Patterns of Phenotype-Limited and Boundary-Limited Expanding Populations: A Simulation Study

2014· article· en· W2031136745 sur OpenAlexaff
Qiang Dai, Xiangjiang Zhan, Bin Lu, Jinzhong Fu, Qian Wang, Dunwu Qi

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesChinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésGenetic diversityHomogeneousAlleleBiologyEvolutionary biologyRange (aeronautics)Genetic variationMerge (version control)GeneticsPopulationStatistical physicsPhysicsComputer scienceDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Range expansions may create a unique spatial genetic pattern characterized by alternate genetically homogeneous domains and allele frequency clines. Previous attempts to model range expansions have mainly focused on the loss of genetic diversity during expansions. Using individual-based models, we examined spatial genetic patterns under two expansion scenarios, boundary-limited range expansions (BLRE) and phenotype-limited range expansions (PhLRE). Our simulation revealed that the genetic diversity within populations lost quickly during the range expansion, while the genetic difference accumulated between populations. Consequently, accompanying the expansions, the overall diversity featured a slow decrease. Specifically, during BLREs, high speed of boundary motion facilitated the maintenance of total genetic diversity and sharpened genetic clines. Very slight constraints on boundary motion of BLREs drastically narrowed the homogeneous domains and increased the allele frequency fluctuations from those levels exhibited by PhLREs. Even stronger constraints, however, surprisingly brought the width of homogeneous domains and the allele frequency fluctuations back to the normal levels of PhLREs. Furthermore, high migration rates maintained a higher total genetic diversity than low ones did during PhLREs. Whereas, the total genetic diversities during BLREs showed a contrary pattern: higher when migration was low than those when migration was high. Besides, the increase of migration rates helped maintain a greater number of homogeneous domains during PhLREs, but their effects on the number of homogeneous domains during BLREs were not monotonous. Previous studies have showed that the homogenous domains can merge to form a few broad domains as the expansion went on, leading to fewer homogeneous domains. Our simulations, meanwhile, revealed that the range expansions could also rebuild homogeneous domains from the clines during the range expansion. It is possible that that the number of homogeneous domains was determined by the interaction of merging and newly emerging homogeneous domains.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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