Effective Population Size Is Positively Correlated with Levels of Adaptive Divergence among Annual Sunflowers
Notice bibliographique
Résumé
The role of adaptation in the divergence of lineages has long been a central question in evolutionary biology, and as multilocus sequence data sets have become available for a wide range of taxa, empirical estimates of levels of adaptive molecular evolution are increasingly common. Estimates vary widely among taxa, with high levels of adaptive evolution in Drosophila, bacteria, and viruses but very little evidence of widespread adaptive evolution in hominids. Although estimates in plants are more limited, some recent work has suggested that rates of adaptive evolution in a range of plant taxa are surprisingly low and that there is little association between adaptive evolution and effective population size in contrast to patterns seen in other taxa. Here, we analyze data from 35 loci for six sunflower species that vary dramatically in effective population size. We find that rates of adaptive evolution are positively correlated with effective population size in these species, with a significant fraction of amino acid substitutions driven by positive selection in the species with the largest effective population sizes but little or no evidence of adaptive evolution in species with smaller effective population sizes. Although other factors likely contribute as well, in sunflowers effective population size appears to be an important determinant of rates of adaptive evolution.
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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 ».