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Enregistrement W2143897290 · doi:10.1098/rstb.2013.0344

The demography and population genomics of evolutionary transitions to self-fertilization in plants

2014· review· en· W2143897290 sur OpenAlexaff
Spencer C. H. Barrett, Ramesh Arunkumar, Stephen Wright

Notice bibliographique

RevuePhilosophical Transactions of the Royal Society B Biological Sciences · 2014
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelfingOutcrossingMating systemBiologyEvolutionary biologyContext (archaeology)Population geneticsBalancing selectionPopulationEvolutionary ecologySelection (genetic algorithm)Effective population sizeEcologyMatingGenetic variationGeneticsDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The evolution of self-fertilization from outcrossing has occurred on numerous occasions in flowering plants. This shift in mating system profoundly influences the morphology, ecology, genetics and evolution of selfing lineages. As a result, there has been sustained interest in understanding the mechanisms driving the evolution of selfing and its environmental context. Recently, patterns of molecular variation have been used to make inferences about the selective mechanisms associated with mating system transitions. However, these inferences can be complicated by the action of linked selection following the transition. Here, using multilocus simulations and comparative molecular data from related selfers and outcrossers, we demonstrate that there is little evidence for strong bottlenecks associated with initial transitions to selfing, and our simulation results cast doubt on whether it is possible to infer the role of bottlenecks associated with reproductive assurance in the evolution of selfing. They indicate that the effects of background selection on the loss of diversity and efficacy of selection occur rapidly following the shift to high selfing. Future comparative studies that integrate explicit ecological and genomic details are necessary for quantifying the independent and joint effects of selection and demography on transitions to selfing and the loss of genetic diversity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil0,692

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,082
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,186 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations115
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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