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Enregistrement W2743760276 · doi:10.1111/jeb.13098

Identifying the loci of speciation: the challenge beyond genome scans

2017· article· en· W2743760276 sur OpenAlexaff
Dorothea Lindtke, Sam Yeaman

Notice bibliographique

RevueJournal of Evolutionary Biology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyGenetic algorithmEvolutionary biologyGenomeComputational biologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In their review on the genomic landscape of speciation, Ravinet et al. (in press) highlight difficulties when attempting to draw inferences about speciation based on heterogeneous patterns of genome differentiation. These problems arise because various factors that are either causally unlinked or only spuriously associated with speciation can induce genomic heterogeneity and thus complicate the interpretation of genome scans. In the light of these difficulties, it is important to not restrict speciation research to genome scans but to view them as an additional tool that can be applied complementary to more traditional methodologies, for example field observations, experiments and crosses. In our opinion, interpreting the genomic landscape of speciation faces additional difficulties that were not addressed by Ravinet et al. (in press), mainly due to limitations in our understanding of whether genomic patterns caused by processes involved in speciation can be differentiated from those associated with adaptation within lineages. While the latter likely play an important role in many cases of speciation (Gavrilets, 2003; Schluter & Conte, 2009; Nosil, 2012), in other cases, they might not (Presgraves, 2010; Maheshwari & Barbash, 2011). We thus argue that reduced gene flow attributable to divergent adaptation, and potentially noticeable in genome scans, might contain limited information about speciation, as it is difficult to predict the future role of adaptive alleles in facilitating the evolution of reproductive isolation. This parallels the notion that current isolating barriers may be uninformative about their past importance during speciation (Coyne & Orr, 2004). The unpredictable future holds for any isolation barrier, but specifically so for those solely relying on environmental factors (e.g. Seehausen et al., 2008). We thus focus here on whether genome scans can identify barriers to gene flow that are potentially able to keep species separated in the long run and that may be less susceptible to or independent of environmental changes, for example intrinsic hybrid incompatibilities or mating preferences (Seehausen et al., 2014). While environmentally independent processes that potentially advance speciation (e.g. genomic conflict or assortative mating) can differ from processes involved in divergent adaptation between lineages, their genomic signatures may be difficult to distinguish in an empirical context. However, it is critical to understand the relative importance and interaction of different classes of barriers for the evolution of reproductive isolation and speciation.

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)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,191

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0020,011
Communication savante0,0050,029
Science ouverte0,0070,008
Intégrité de la recherche0,0080,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations11
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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