Genomic Determinants of Protein Evolution and Polymorphism in Arabidopsis
Notice bibliographique
Résumé
Recent results from Drosophila suggest that positive selection has a substantial impact on genomic patterns of polymorphism and divergence. However, species with smaller population sizes and/or stronger population structure may not be expected to exhibit Drosophila-like patterns of sequence variation. We test this prediction and identify determinants of levels of polymorphism and rates of protein evolution using genomic data from Arabidopsis thaliana and the recently sequenced Arabidopsis lyrata genome. We find that, in contrast to Drosophila, there is no negative relationship between nonsynonymous divergence and silent polymorphism at any spatial scale examined. Instead, synonymous divergence is a major predictor of silent polymorphism, which suggests variation in mutation rate as the main determinant of silent variation. Variation in rates of protein divergence is mainly correlated with gene expression level and breadth, consistent with results for a broad range of taxa, and map-based estimates of recombination rate are only weakly correlated with nonsynonymous divergence. Variation in mutation rates and the strength of purifying selection seem to be major drivers of patterns of polymorphism and divergence in Arabidopsis. Nevertheless, a model allowing for varying negative and positive selection by functional gene category explains the data better than a homogeneous model, implying the action of positive selection on a subset of genes. Genes involved in disease resistance and abiotic stress display high proportions of adaptive substitution. Our results are important for a general understanding of the determinants of rates of protein evolution and the impact of selection on patterns of polymorphism and divergence.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».