Reduced Efficacy of Natural Selection on Codon Usage Bias in Selfing Arabidopsis and Capsella Species
Notice bibliographique
Résumé
Population genetic theory predicts that the efficacy of natural selection in a self-fertilizing species should be lower than its outcrossing relatives because of the reduction in the effective population size (N(e)) in the former brought about by inbreeding. However, previous analyses comparing Arabidopsis thaliana (selfer) with A. lyrata (outcrosser) have not found conclusive support for this prediction. In this study, we addressed this issue by examining silent site polymorphisms (synonymous and intronic), which are expected to be informative about changes in N(e). Two comparisons were made: A. thaliana versus A. lyrata and Capsella rubella (selfer) versus C. grandiflora (outcrosser). Extensive polymorphism data sets were obtained by compiling published data from the literature and by sequencing 354 exon loci in C. rubella and 89 additional loci in C. grandiflora. To extract information from the data effectively for studying these questions, we extended two recently developed models in order to investigate detailed selective differences between synonymous codons, mutational biases, and biased gene conversion (BGC), taking into account the effects of recent changes in population size. We found evidence that selection on synonymous codons is significantly weaker in the selfers compared with the outcrossers and that this difference cannot be fully accounted for by mutational biases or BGC.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».