Local Adaptation along Smooth Ecological Gradients Causes Phylogeographic Breaks and Phenotypic Clustering
Notice bibliographique
Résumé
Coalescent theory has provided a basis for evolutionary biologists to build sophisticated methods for inferring population history from variation in genetic markers, but these methods leave out a major conceptual cornerstone of modern evolutionary theory: natural selection. I provide the first quantitative analysis of the effects of selection on genealogical patterns in a continuously distributed population in which the selective optimum for a trait linked to the marker varies gradually and continuously across the landscape. Simulations show that relatively weak selection for local adaptation can lead to strong phylogeographic structure, in which highly divergent genealogical groups (i.e., clades) are geographically localized and differentially adapted, and dramatically increased standing variation (e.g., coalescence time) compared to neutral expectations. This pattern becomes more likely with increasing population size and with decreasing dispersal distances, mutation rates, and mutation sizes. Under some conditions, the system alternates between a nearly neutral behavior and a behavior in which highly divergent clades are locally adapted. Natural selection on markers commonly used in phylogeographic studies (such as mitochondrial DNA) presents a major challenge to the inference of biogeographic history but also provides exciting opportunities to study how selection affects both between- and within-species biodiversity.
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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 ».