Probabilistic Models of Chromosome Number Evolution and the Inference of Polyploidy
Notice bibliographique
Résumé
Polyploidy, the genome wide duplication of chromosome number, is a key feature in eukaryote evolution. Polyploidy exists in diverse groups including animals, fungi, and invertebrates but is especially prevalent in plants with most, if not all, plant species having descended from a polyploidization event. Polyploids often differ markedly from their diploid progenitors in morphological, physiological, and life history characteristics as well as rates of adaptation. The altered characteristics displayed by polyploids may contribute to their success in novel ecological habitats. Clearly, a better understanding of the processes underlying changes in the number of chromosomes within genomes is a key goal in our understanding of speciation and adaptation for a wide range of families and genera. Despite the fundamental role of chromosome number change in eukaryotic evolution, probabilistic models describing the evolution of chromosome number along a phylogeny have not yet been formulated. We present a series of likelihood models, each representing a different hypothesis regarding the evolution of chromosome number along a given phylogeny. These models allow us to reconstruct ancestral chromosome numbers and to estimate the expected number of polyploidization events and single chromosome changes (dysploidy) that occurred along a phylogeny. We test, using simulations, the accuracy of this approach and its dependence on the number of taxa and tree length. We then demonstrate the application of the method for the study of chromosome number evolution in 4 plant genera: Aristolochia, Carex, Passiflora, and Helianthus. Considering the depth of the available cytological and phylogenetic data, formal models of chromosome number evolution are expected to advance significantly our understanding of the importance of polyploidy and dysploidy across different taxonomic groups.
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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 | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».