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Enregistrement W2296717519 · doi:10.1111/mec.13537

The influence of population structure on gene expression and flowering time variation in the ubiquitous weed<i><scp>C</scp>apsella bursa‐pastoris</i>(Brassicaceae)

2016· article· en· W2296717519 sur OpenAlexaff
Dmytro Kryvokhyzha, Karl Holm, Jun Chen, Amandine Cornille, Sylvain Glémin, Stephen Wright, Ulf Lagercrantz, Martin Lascoux

Notice bibliographique

RevueMolecular Ecology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUppsala Multidisciplinary Center for Advanced Computational ScienceCentre National de la Recherche ScientifiqueVetenskapsrådet
Mots-clésBiologyGeneticsPopulationGenetic variationLocus (genetics)Flowering Locus CEvolutionary biologyGeneEcotypeGene expressionRepressor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Population structure is a potential problem when testing for adaptive phenotypic differences among populations. The observed phenotypic differences among populations can simply be due to genetic drift, and if the genetic distance between them is not considered, the differentiation may be falsely interpreted as adaptive. Conversely, adaptive and demographic processes might have been tightly associated and correcting for the population structure may lead to false negatives. Here, we evaluated this problem in the cosmopolitan weed Capsella bursa-pastoris. We used RNA-Seq to analyse gene expression differences among 24 accessions, which belonged to a much larger group that had been previously characterized for flowering time and circadian rhythm and were genotyped using genotyping-by-sequencing (GBS) technique. We found that clustering of accessions for gene expression retrieved the same three clusters that were obtained with GBS data previously, namely Europe, the Middle East and Asia. Moreover, the three groups were also differentiated for both flowering time and circadian rhythm variation. Correction for population genetic structure when analysing differential gene expression analysis removed all differences among the three groups. This may suggest that most differences are neutral and simply reflect population history. However, geographical variation in flowering time and circadian rhythm indicated that the distribution of adaptive traits might be confounded by population structure. To bypass this confounding effect, we compared gene expression differentiation between flowering ecotypes within the genetic groups. Among the differentially expressed genes, FLOWERING LOCUS C was the strongest candidate for local adaptation in regulation of flowering time.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,682
Score d'incertitude au seuil0,337

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations43
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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