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Enregistrement W2166504916 · doi:10.1111/mec.12695

The shape of things to come in the study of the origin of species?

2014· letter· en· W2166504916 sur OpenAlexafffund
Sean M. Rogers, Heather A. Jamniczky

Notice bibliographique

RevueMolecular Ecology · 2014
Typeletter
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMorphological variations and asymmetry
Établissements canadiensAlberta Bone and Joint Health InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Innovates - Technology Futures
Mots-clésBiologySympatric speciationReproductive isolationGenetic algorithmEcological speciationEvolutionary biologyGene flowNatural selectionIncipient speciationSympatryParapatric speciationAllopatric speciationAdaptation (eye)Genetic architectureGeneticsSelection (genetic algorithm)GeneQuantitative trait locusGenetic variationPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Perhaps Darwin would agree that speciation is no longer the mystery of mysteries that it used to be. It is now generally accepted that evolution by natural selection can contribute to ecological adaptation, resulting in the evolution of reproductive barriers and, hence, to the evolution of new species (Schluter & Conte 2009; Meyer 2011; Nosil 2012). From genes that encode silencing proteins that cause infertility in hybrid mice (Mihola et al. 2009), to segregation distorters linked to speciation in fruit flies (Phadnis & Orr 2009), or pollinator-mediated selection on flower colour alleles driving reinforcement in Texan wildflowers (Hopkins & Rausher 2012), characterization of the genes that drive speciation is providing clues to the origin of species (Nosil & Schluter 2011). It is becoming apparent that, while recent work continues to overturn historical ideas about sympatric speciation (e.g. Barluenga et al. 2006), ecological circumstances strongly influence patterns of genomic divergence, and ultimately the establishment of reproductive isolation when gene flow is present (Elmer & Meyer 2011). Less clear, however, are the genetic mechanisms that cause speciation, particularly when ongoing gene flow is occurring. Now, in this issue, Franchini et al. (2014) employ a classic genetic mapping approach augmented with new genomic tools to elucidate the genomic architecture of ecologically divergent body shapes in a pair of sympatric crater lake cichlid fishes. From over 450 segregating SNPs in an F2 cross, 72 SNPs were linked to 11 QTL associated with external morphology measured by means of traditional and geometric morphometrics. Annotation of two highly supported QTL further pointed to genes that might contribute to ecological divergence in body shape in Midas cichlids, overall supporting the hypothesis that genomic regions of large phenotypic effect may be contributing to early-stage divergence in Midas cichlids.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,320

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations10
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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