Repeatability of adaptation in experimental populations of different sizes
Notice bibliographique
Résumé
The degree to which evolutionary trajectories and outcomes are repeatable across independent populations depends on the relative contribution of selection, chance and history. Population size has been shown theoretically and empirically to affect the amount of variation that arises among independent populations adapting to the same environment. Here, we measure the contribution of selection, chance and history in different-sized experimental populations of the unicellular alga Chlamydomonas reinhardtii adapting to a high salt environment to determine which component of evolution is affected by population size. We find that adaptation to salt is repeatable at the fitness level in medium (Ne = 5 × 10(4)) and large (Ne = 4 × 10(5)) populations because of the large contribution of selection. Adaptation is not repeatable in small (Ne = 5 × 10(3)) populations because of large constraints from history. The threshold between stochastic and deterministic evolution in this case is therefore between effective population sizes of 10(3) and 10(4). Our results indicate that diversity across populations is more likely to be maintained if they are small. Experimental outcomes in large populations are likely to be robust and can inform our predictions about outcomes in similar situations.
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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 | 0,001 |
| 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 ».