Unbroken: RADseq remains a powerful tool for understanding the genetics of adaptation in natural populations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Recently, Lowry et al. addressed the ability of RADseq approaches to detect loci under selection in genome scans. While the authors raise important considerations, such as accounting for the extent of linkage disequilibrium in a study system, we strongly disagree with their overall view of the ability of RADseq to inform our understanding of the genetic basis of adaptation. The family of RADseq protocols has radically improved the field of population genomics, expanding by several orders of magnitude the number of markers available while substantially reducing the cost per marker. Researchers whose goal is to identify regions of the genome under selection must consider the LD of the experimental system; however, there is no magical LD cutoff below which researchers should refuse to use RADseq. Lowry et al. further made two major arguments: a theoretical argument that modeled the likelihood of detecting selective sweeps with RAD markers, and gross summaries based on an anecdotal collection of RAD studies. Unfortunately, their simulations were off by two orders of magnitude in the worst case, while their anecdotes merely showed that it is possible to get widely divergent densities of RAD tags for any particular experiment, either by design or due to experimental efficacy. We strongly argue that RADseq remains a powerful and efficient approach that provides sufficient marker density for studying selection in many natural populations. Given limited resources, we argue that researchers should consider a wide range of trade-offs among genomic techniques, in light of their study question and the power of different techniques to answer it.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découle