The dynamics of the genotype-phenotype association
Notice bibliographique
Résumé
The integrity of an organism is maintained by networks of interacting genes. Such networks predict that genetic variants affect phenotypes in a nonadditive fashion. That is, the effect of an allelic variation in one gene is dependent on the variations in other genes. We summarize the analyses of a series of genes in a White Leghorn strain that support the existence of such gene networks: 1) genes are pleiotropic, 2) genes affect trait correlations, 3) genes affect trait distributions in a nonadditive fashion, 4) genes interact with each other, and 5) genes are at linkage disequilibrium, even when located on different chromosomes. The latter observation indicated that certain gene combinations lead to reduced reproductive fitness. Each candidate genes we analyzed segregated for multiple alleles that affected production traits. This finding was surprising, even for a strain with a large effective population size. The shapes of trait distributions appear to be a better descriptor of gene effects than measures of central tendency. Despite this complexity, it is feasible to conduct DNA-based selection, starting from any of several different genes that affect a trait. Gene networks may be altered in many different ways to improve a particular phenotype, but networks may differ in their effects on other 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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».