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Enregistrement W2405147416 · doi:10.1111/mec.13624

Inversions and the origin of behavioral differences in cod

2016· letter· en· W2405147416 sur OpenAlexaff
Kieran Samuk

Notice bibliographique

RevueMolecular Ecology · 2016
Typeletter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyGene flowEvolutionary biologyAdaptation (eye)Local adaptationEcologyLinkage disequilibriumFixation (population genetics)Coalescent theoryBreedBiological dispersalAlleleGeneGenetic variationGeneticsPhylogeneticsPopulationHaplotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How does adaptation manage to occur in the face of overwhelming gene flow? One popular idea is that the suppression of recombination, for example the fixation of a chromosomal inversion, can maintain linkage disequilibrium between groups of locally adapted alleles that would otherwise be degraded by gene flow. This idea has captured the imagination of many geneticists and evolutionary biologists, but we still have only a basic understanding of its general importance. In this issue of Molecular Ecology, Kirubakaran et al. () examine the role of recombination suppression in a particularly fascinating example of adaptation in the face of gene flow: the evolution of migratory differences between interbreeding populations of cod. Along the north coast of Norway, two types of cod breed in the near-shore waters: a 'stationary' form that lives near the coast year round, and a 'migratory' form that lives far offshore and only returns to the coast to breed. Using a combination of approaches, Kirubakaran et al. () deftly demonstrate that the migratory form has completely fixed two adjacent inversions containing a suite of genes closely connected to migratory behaviour and feeding differences. This work provides an excellent example of how recombination suppression can facilitate adaptive divergence, and helps us understand the geographic and temporal scales over which genomic structural variation evolves.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0150,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations7
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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