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Enregistrement W2621593078 · doi:10.1111/jeb.13130

Epigenetics in natural animal populations

2017· review· en· W2621593078 sur OpenAlexafffund
Juntao Hu, Rowan D. H. Barrett

Notice bibliographique

RevueJournal of Evolutionary Biology · 2017
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésEpigeneticsBiologyPhenotypic plasticityEvolutionary biologyAdaptation (eye)Natural selectionGenetic variationEvolvabilityVariation (astronomy)PopulationEpigenesisGeneticsTransgenerational epigeneticsDNA methylationEcologyGeneNeuroscienceGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phenotypic plasticity is an important mechanism for populations to buffer themselves from environmental change. While it has long been appreciated that natural populations possess genetic variation in the extent of plasticity, a surge of recent evidence suggests that epigenetic variation could also play an important role in shaping phenotypic responses. Compared with genetic variation, epigenetic variation is more likely to have higher spontaneous rates of mutation and a more sensitive reaction to environmental inputs. In our review, we first provide an overview of recent studies on epigenetically encoded thermal plasticity in animals to illustrate environmentally-mediated epigenetic effects within and across generations. Second, we discuss the role of epigenetic effects during adaptation by exploring population epigenetics in natural animal populations. Finally, we evaluate the evolutionary potential of epigenetic variation depending on its autonomy from genetic variation and its transgenerational stability. Although many of the causal links between epigenetic variation and phenotypic plasticity remain elusive, new data has explored the role of epigenetic variation in facilitating evolution in natural populations. This recent progress in ecological epigenetics will be helpful for generating predictive models of the capacity of organisms to adapt to changing climates.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,309 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations204
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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