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Enregistrement W2103040842 · doi:10.1534/genetics.112.140962

Temporal Variation in Selection Accelerates Mutational Decay by Muller’s Ratchet

2012· article· en· W2103040842 sur OpenAlexafffund
Alison M. Wardlaw, Aneil F. Agrawal

Notice bibliographique

RevueGenetics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEvolution and Genetic Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyVariation (astronomy)GeneticsSelection (genetic algorithm)RatchetMutationEvolutionary biologyGenePhysicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Asexual species accumulate deleterious mutations through an irreversible process known as Muller's ratchet. Attempts to quantify the rate of the ratchet have ignored the role of temporal environmental heterogeneity even though it is common in nature and has the potential to affect overall ratchet rate. Here we examine Muller's ratchet in the context of conditional neutrality (i.e., mutations that are deleterious in some environmental conditions but neutral in others) as well as more subtle changes in the strength (but not sign) of selection. We find that temporal variation increases the rate of the ratchet (mutation accumulation) and the rate of fitness decline over that of populations experiencing constant selection of equivalent average strength. Temporal autocorrelation magnifies the effects of temporal heterogeneity and can allow the ratchet to operate at large population sizes in which it would be halted under constant selection. Classic studies of Muller's ratchet show that the rate of fitness decline is maximized when selection is of a low but intermediate strength. This relationship changes quantitatively with all forms of temporal heterogeneity studied and changes qualitatively when there is temporal autocorrelation in selection. In particular, the rate of fitness decline can increase indefinitely with the strength of selection with some forms of temporal heterogeneity. Our finding that temporal autocorrelation in selection dramatically increases ratchet rate and rate of fitness decline may help to explain the paucity of asexual taxa.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,525
Score d'incertitude au seuil0,554

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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