Mapping the genomic architecture of ecological speciation in the wild: does linkage disequilibrium hold the key?
Notice bibliographique
Résumé
The hunt for the genes underlying ecological speciation has now closed in on a number of candidates, but making the link from genotype to phenotype continues to pose a significant challenge. This is partly because genetic studies in many systems remain impeded by long generation times or an inability to perform controlled crosses. Now, in this issue of Molecular Ecology, Malek et al. (2012) demonstrate the utility of a novel admixture mapping approach that can be used to identify genomic regions contributing to adaptive trait divergence between natural populations. Remarkably, they validate their approach by mapping traits associated with mate choice in a wild limnetic and benthic threespine stickleback (Gasterosteus aculeatus) species pair, finding several loci associated with male nuptial coloration and shape. While this study benefited from tried-and-true microsatellites in a well-characterized species with a detailed genetic map (and genome sequence), the field is quickly moving towards the use of next-generation sequencing, especially for nonmodel systems. The ability to characterize molecular polymorphisms for any system suggests that molecular ecologists working on virtually any species may benefit from applying Malek et al.'s approach, if naturally admixed populations are available.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».