Gene flow and selection interact to promote adaptive divergence in regions of low recombination
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Adaptation to new environments often occurs in the face of gene flow. Under these conditions, gene flow and recombination can impede adaptation by breaking down linkage disequilibrium between locally adapted alleles. Theory predicts that this decay can be halted or slowed if adaptive alleles are tightly linked in regions of low recombination, potentially favouring divergence and adaptive evolution in these regions over others. Here, we compiled a global genomic data set of over 1,300 individual threespine stickleback from 52 populations and compared the tendency for adaptive alleles to occur in regions of low recombination between populations that diverged with or without gene flow. In support of theory, we found that putatively adaptive alleles ( F ST and d XY outliers) tend to occur more often in regions of low recombination in populations where divergent selection and gene flow have jointly occurred. This result remained significant when we employed different genomic window sizes, controlled for the effects of mutation rate and gene density, controlled for overall genetic differentiation, varied the genetic map used to estimate recombination and used a continuous (rather than discrete) measure of geographic distance as proxy for gene flow/shared ancestry. We argue that our study provides the first statistical evidence that the interaction of gene flow and selection biases divergence toward regions of low recombination.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».