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Enregistrement W2302885342 · doi:10.1101/045419

Integrating ecological genomics and eco-evo-devo reveals multiple adaptive peaks in ant populations of the Arizona Sky Islands

2016· preprint· en· W2302885342 sur OpenAlexafffund
Marie-Julie Favé, Ehab Abouheif

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2016
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInsect and Arachnid Ecology and Behavior
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill UniversityOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésBiologyBiological dispersalAdaptation (eye)Evolutionary biologyEcological geneticsEcologyLocal adaptationNatural selectionGenetic divergenceGene flowPhenotypic plasticityLocus (genetics)Selection (genetic algorithm)Genetic variationGenePopulationGenetic diversityGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Uncovering the genetic basis of adaptation is a great challenge facing evolutionary biologists. We ask where is the locus of adaptation from the perspective of ecological genomics (ecogen) and evolutionary developmental biology (evodevo). Ecogen focuses on identifying loci under selection between populations in different environments by scanning genome-wide patterns of genetic divergence, while evodevo focuses on candidate developmental regulatory genes and networks underlying phenotypic differences between species and higher taxa. We attempt to reconcile these different perspectives by studying the response of ant populations to past climate change on the Arizona Sky Islands - high elevation mountain ranges that represent a replicated natural experiment. We previously used an evodevo approach to show that adaptation to climatic changes in the Arizona Sky Islands in the ant species Monomorium emersoni occurred through repeated changes within the gene network underlying the development of alternative dispersal phenotypes: winged and wingless queens. Here, using an ecogen approach we uncovered several loci under positive selection that associate with habitat temperature. These temperatureassociated loci show a repeated increase in frequency following climatic changes on each of the Sky Islands. Surprisingly, gene flow between locations within a Sky Island is restricted by temperature adaptation along the ecological gradient and not by dispersal phenotype. This finding suggests that determination of winged and wingless queens may be developmentally plastic, and this plasticity may facilitate jumps between adaptive peaks on a fitness landscape. Integration of evodevo and ecogen reveals multiple adaptive peaks and predictability at multiple biological levels within a single species.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,213 · 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'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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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