PREDICTING ADAPTATION UNDER MIGRATION LOAD: THE ROLE OF GENETIC SKEW
Notice bibliographique
Résumé
Quantitative genetics models have been used to predict the constraints on local adaptation caused by gene flow between populations under migration-selection balance. One key assumption of this approach is that genetic values within a population are normally distributed. Gene flow, however, may generate distributions that are skewed toward the immigrant's mean value. If the response to selection from a skewed distribution is different from that expected under the assumption of normality, models may result in inaccurate predictions. We use individual-based computer simulations to explore this problem, comparing our results to a recent model developed by Hendry et al. (2001). We show that this model underestimates the equilibrium divergence between populations at migration-selection balance. The extent of this underestimation is correlated with the amount of genetic skew generated by migration and is partly explained by the fact that the analytical model ignores direct selection against hybrid phenotypes. We also show that all else being equal, response to selection in a population with a skewed distribution of genotypes is greater than in a population with normally distributed genotypes. The production of skew under migration-selection balance, however, is itself dependent upon the genetic architecture, with greater deviations from normality produced when alleles contributing to population differentiation have very different effect sizes. We find that both the skew and discrepancies between the models are greatest at intermediate migration rates and moderate to strong selection, which is exactly the region of parameter space that is most empirically relevant.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».