Analysis of Site Frequency Spectra from Arabidopsis with Context-Dependent Corrections for Ancestral Misinference
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have shown that the pattern of single nucleotide polymorphism (SNP) in Arabidopsis (Arabidopsis thaliana) deviates from the distribution expected under a neutral model. Here, we test whether or not ancestral misinference could explain this deviation. We start by showing that there are significant and complex influences of context on mutation dynamics as inferred from SNP frequency, in Arabidopsis, and compare the results to observations about context dependency that have been made on a previous analysis of a maize (Zea mays) SNP dataset. The data concerning heterogeneity across sites are then used to make corrections for ancestral misinference in a context-dependent manner. Using Arabidopsis lyrata to infer the ancestral state for SNPs, we show that the resulting unfolded site frequency spectrum (SFS) in Arabidopsis is skewed toward sites with high frequency derived nucleotides. Sites are also partitioned into two general functional classes, second codon position and 4-fold degenerate sites. These two classes show different SFS; although both show an overrepresentation of high frequency derived sites, low frequency derived sites are vastly overrepresented at the second codon position, but significantly underrepresented at 4-fold degenerate sites. We find that these results are robust to corrections for ancestral misinference, even when context-dependent variation in mutation properties is taken into consideration. The data suggest that, in addition to purifying selection, complex demographic events and/or linked positive selection need to be invoked to explain the SFS, and they highlight the importance of sequence context in analyses of genome-wide variation.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».