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Enregistrement W2294198175 · doi:10.1111/mec.13606

Genomics of local adaptation with gene flow

2016· review· en· W2294198175 sur OpenAlexafffund
Anna Tigano, Vicki L. Friesen

Notice bibliographique

RevueMolecular Ecology · 2016
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaQueen's University
Mots-clésGene flowAdaptation (eye)Local adaptationBiologyNatural selectionGenomicsGeneGenetic architectureSelection (genetic algorithm)GeneticsEvolutionary biologyGenomeGenetic variationPhenotypePopulationComputer scienceNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gene flow is a fundamental evolutionary force in adaptation that is especially important to understand as humans are rapidly changing both the natural environment and natural levels of gene flow. Theory proposes a multifaceted role for gene flow in adaptation, but it focuses mainly on the disruptive effect that gene flow has on adaptation when selection is not strong enough to prevent the loss of locally adapted alleles. The role of gene flow in adaptation is now better understood due to the recent development of both genomic models of adaptive evolution and genomic techniques, which both point to the importance of genetic architecture in the origin and maintenance of adaptation with gene flow. In this review, we discuss three main topics on the genomics of adaptation with gene flow. First, we investigate selection on migration and gene flow. Second, we discuss the three potential sources of adaptive variation in relation to the role of gene flow in the origin of adaptation. Third, we explain how local adaptation is maintained despite gene flow: we provide a synthesis of recent genomic models of adaptation, discuss the genomic mechanisms and review empirical studies on the genomics of adaptation with gene flow. Despite predictions on the disruptive effect of gene flow in adaptation, an increasing number of studies show that gene flow can promote adaptation, that local adaptations can be maintained despite high gene flow, and that genetic architecture plays a fundamental role in the origin and maintenance of local adaptation with gene flow.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,228 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations535
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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