The population genomics of plant adaptation
Notice bibliographique
Résumé
Summary There has been an enormous increase in the amount of data on DNA sequence polymorphism available for many organisms in the last decade. New sequencing technologies provide great potential for investigating natural selection in plants using population genomic approaches. However, plant populations frequently show significant departures from the assumptions of standard models used to detect selection and many forms of directional selection do not fit with classical population genetics theory. Here, we explore the extent to which plant populations show departures from standard model assumptions, and the implications this has for detecting selection on molecular variation. A growing number of multilocus studies of nucleotide variation suggest that changes in population size, particularly bottlenecks, and strong subdivision may be common in plants. This demographic variation presents important challenges for models used to infer selection. In addition, selection from standing genetic variation and multiple independent adaptive substitutions can further complicate efforts to understand the nature of selection. We discuss emerging patterns from plant studies and propose that, rather than treating population history as a nuisance variable when testing for selection, the interaction between demography and selection is of fundamental importance for evolutionary studies of plant populations using molecular data. Contents Summary 313 I. Introduction 314 II. Methods to detect selection at the molecular level 314 III. Population size changes 317 IV. Population subdivision 321 V. Local adaptation, standing genetic variation, quantitative traits and multiple adaptive substitutions 324 VI. Demographic context of selection and future directions 326 Acknowledgements 328 References 328
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».