Evolution of haploid-diploid life cycles when haploid and diploid fitnesses are not equal
Notice bibliographique
Résumé
Many organisms spend a significant portion of their life cycle as haploids and as diploids (a haploid-diploid life cycle). However, the evolutionary processes that could maintain this sort of life cycle are unclear. Most previous models of ploidy evolution have assumed that the fitness effects of new mutations are equal in haploids and homozygous diploids, however, this equivalency is not supported by empirical data. With different mutational effects, the overall (intrinsic) fitness of a haploid would not be equal to that of a diploid after a series of substitution events. Intrinsic fitness differences between haploids and diploids can also arise directly, for example because diploids tend to have larger cell sizes than haploids. Here, we incorporate intrinsic fitness differences into genetic models for the evolution of time spent in the haploid versus diploid phases, in which ploidy affects whether new mutations are masked. Life-cycle evolution can be affected by intrinsic fitness differences between phases, the masking of mutations, or a combination of both. We find parameter ranges where these two selective forces act and show that the balance between them can favor convergence on a haploid-diploid life cycle, which is not observed in the absence of intrinsic fitness differences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».