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Enregistrement W2032772825 · doi:10.1111/j.1095-8649.2010.02834.x

Gene expression analysis for the identification of selection and local adaptation in fishes

2010· review· en· W2032772825 sur OpenAlexaff
Peter Larsen, Patricia M. Schulte, Einar Eg Nielsen

Notice bibliographique

RevueJournal of Fish Biology · 2010
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMolecular Biology Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyGene expressionGeneAdaptation (eye)Identification (biology)Local adaptationEvolutionary biologyNatural selectionGenetic variationSelection (genetic algorithm)Computational biologyGeneticsRegulation of gene expressionExpression (computer science)EcologyPopulationNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, variation in gene expression has been recognized as an important component of environmental adaptation in multiple model species, including a few fish species. There is, however, still little known about the genetic basis of adaptation in gene expression resulting from variation in the aquatic environment (e.g. temperature, salinity and oxygen) and the physiological effect and costs of such differences in gene expression. This review presents and discusses progress and pitfalls of applying gene expression analyses to fishes and suggests simple frameworks to get started with gene expression analysis. It is emphasized that well-planned gene expression studies can serve as an important tool for the identification of selection in local populations of fishes, even for non-traditional model species where limited genomic information is available. Recent studies focusing on gene expression variation among natural fish populations are reviewed, highlighting the latest applications that combine genetic evidence from neutral markers and gene expression data.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,957
Score d'incertitude au seuil0,409

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 GPT0,335
Écart entre enseignants0,309 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations47
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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