Twigs on the tree of life? Neutral and selective models for integrating macroevolutionary patterns with microevolutionary processes in the analysis of asexuality
Notice bibliographique
Résumé
Neutral models characterize evolutionary or ecological patterns expected in the absence of specific causal processes, such as natural selection or ecological interactions. In this study, we describe and evaluate three neutral models that can, in principle, help to explain the apparent 'twigginess' of asexual lineages on phylogenetic trees without involving the negative consequences predicted for the absence of recombination and genetic exchange between individuals. Previously, such phylogenetic twiggyness of asexual lineages has been uncritically interpreted as evidence that asexuality is associated with elevated extinction rates and thus represents an evolutionary dead end. Our first model uses simple phylogenetic simulations to illustrate that, with sexual reproduction as the ancestral state, low transition rates to stable asexuality, or low rates of ascertained 'speciation' in asexuals, can generate twiggy distributions of asexuality, in the absence of high extinction rates for asexual lineages. The second model, developed by Janko et al. (2008), shows that a dynamic equilibrium between origins and neutral losses of asexuals can, under some conditions, generate a relatively low mean age of asexual lineages. The third model posits that the risk of extinction for asexual lineages may be higher than that of sexuals simply because asexuals inhabit higher latitudes or altitudes, and not due to effects of their reproductive systems. Such neutral models are useful in that they allow quantitative evaluation of whether empirical data, such as phylogenetic and phylogeographic patterns of sex and asexuality, indeed support the idea that asexually reproducing lineages persist over shorter evolutionary periods than sexual lineages, due to such processes as mutation accumulation, slower rates of adaptive evolution, or relatively lower levels of genetic variability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».