Speciation genomics in plants: divergence continuum and beyond
Notice bibliographique
Résumé
Rapid recent progress in ecological & evolutionary genomics is imparting fresh perspectives to the study of population divergence and speciation, i.e. the origin and maintenance of biological diversity. Our group’s research interests revolve around the use of novel laboratory and computational tools for studying adaptive evolutionary responses, speciation, and species radiations in plants (e.g. New Phytologist, 196:652-654, 2012; Molecular Ecology, 22:842-855, 2013; Journal of Biogeography 40, 1013–1022, 2013; Evolution 68:453–465, 2013; Heredity, 111:474–485, 2013; Molecular Ecology 23:4373–4386, 2014). In my talk, I will highlight recent progress of our work. This will include phenome and whole-genome perspectives on population divergence along the entire ‘speciation continuum’ in a model plant group (Populus spp.), and related research on species-rich radiations in biodiversity hotspots that have not been on the “radar” of speciation genomics thus far. In this context, I will focus on selected studies from our ongoing work on South African (restiads and proteas) and South American (bromeliads and palms) radiations. I will highlight the gap that currently exists between genomic research at the micro-evolutionary scale (i.e. population divergence and speciation) and research at the macro-scale of entire species radiations in most groups of animals and plants. I will highlight how this gap might potentially be closed, in model and non-model groups, by integrating speciation genomics more closely with phylogenomics and spatially explicit approaches from ecology.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».