The probability of genetic parallelism and convergence in natural populations
Notice bibliographique
Résumé
Genomic and genetic methods allow investigation of how frequently the same genes are used by different populations during adaptive evolution, yielding insights into the predictability of evolution at the genetic level. We estimated the probability of gene reuse in parallel and convergent phenotypic evolution in nature using data from published studies. The estimates are surprisingly high, with mean probabilities of 0.32 for genetic mapping studies and 0.55 for candidate gene studies. The probability declines with increasing age of the common ancestor of compared taxa, from about 0.8 for young nodes to 0.1-0.4 for the oldest nodes in our study. Probability of gene reuse is higher when populations begin from the same ancestor (genetic parallelism) than when they begin from divergent ancestors (genetic convergence). Our estimates are broadly consistent with genomic estimates of gene reuse during repeated adaptation to similar environments, but most genomic studies lack data on phenotypic traits affected. Frequent reuse of the same genes during repeated phenotypic evolution suggests that strong biases and constraints affect adaptive evolution, resulting in changes at a relatively small subset of available genes. Declines in the probability of gene reuse with increasing age suggest that these biases diverge with time.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».