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Enregistrement W2293828693 · doi:10.1111/evo.12897

Partially repeatable genetic basis of benthic adaptation in threespine sticklebacks

2016· article· en· W2293828693 sur OpenAlexaff
Priscilla A. Erickson, Andrew M. Glazer, Emily Killingbeck, Rachel M. Agoglia, Jiyeon Baek, Sara M. Carsanaro, Anthony M. Lee, Phillip A. Cleves, Dolph Schluter, Craig T. Miller

Notice bibliographique

RevueEvolution · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Dental and Craniofacial ResearchNational Center for Research ResourcesNational Institute of General Medical Sciences
Mots-clésBiologyAdaptation (eye)Evolutionary biologyBenthic zoneGasterosteusEcologyFish <Actinopterygii>FisheryNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The extent to which convergent adaptation to similar ecological niches occurs by a predictable genetic basis remains a fundamental question in biology. Threespine stickleback fish have undergone an adaptive radiation in which ancestral oceanic populations repeatedly colonized and adapted to freshwater habitats. In multiple lakes in British Columbia, two different freshwater ecotypes have evolved: a deep-bodied benthic form adapted to forage near the lake substrate, and a narrow-bodied limnetic form adapted to forage in open water. Here, we use genome-wide linkage mapping in marine × benthic F2 genetic crosses to test the extent of shared genomic regions underlying benthic adaptation in three benthic populations. We identify at least 100 Quantitative Trait Loci (QTL) harboring genes influencing skeletal morphology. The majority of QTL (57%) are unique to one cross. However, four genomic regions affecting eight craniofacial and armor phenotypes are found in all three benthic populations. We find that QTL are clustered in the genome and overlapping QTL regions are enriched for genomic signatures of natural selection. These findings suggest that benthic adaptation has occurred via both parallel and nonparallel genetic changes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,596
Score d'incertitude au seuil0,225

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeObservationnel
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

Citations44
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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