Influence des expansions de territoire sur la capacité des approches en génomique du paysage d’identifier les gènes adaptatifs
Notice bibliographique
Résumé
Avec les changements climatiques et les perturbations humaines, de nombreuses espèces changent leurs aires de répartition. Dans ce contexte, l’identification de loci potentiellement adaptatifs chez ces populations en expansion est importante pour mieux comprendre le potentiel évolutif et la capacité d’envahissement de ces espèces. Toutefois, chez les espèces en expansion de territoire, tel le dendroctone du pin, les processus démographiques comme le surf d’allèles peuvent résulter en des patrons spatiaux de variation génétique neutre qui imitent ceux issus des processus adaptatifs. Ce phénomène gonfle le taux de faux-positif d’identification des loci adaptatifs et confond ainsi les méthodes de génomique du paysage. Dans le cadre de ce projet de maîtrise, j’ai étudié le développement des structures génétiques neutres et adaptatives lors d’une expansion de territoire. Je me suis attardé particulièrement sur l’influence de différentes conditions démographiques sur le taux de loci neutres qui imitent les patrons spatiaux de ceux adaptatifs, en menant une revue de littérature et en utilisant le système épidémique du dendroctone du pin pour paramétrer un modèle de simulations. J’ai simulé les dynamiques démographiques et génétiques des populations de dendroctones à l’aide du modèle de simulation génétique explicitement spatial CDmetaPOP. J’ai analysé les conséquences de trois facteurs sur le taux de faux-positif : 1) la capacité de dispersion; 2) le moment d’échantillonnage durant l’expansion de territoire; et 3) la force de sélection agissant sur le locus adaptatif de référence. J’ai démontré qu’une combinaison de faible capacité de dispersion, faible sélection et un échantillonnage tôt au début de l’expansion contribuent à un plus grand taux de faux-positif, alors qu’une forte capacité de dispersion conduit à de plus faibles taux de faux-positif. Lorsque les méthodes de génomique du paysage sont utilisées dans ces conditions, elles risquent d’avoir un haut taux de loci neutres identifiés comme adaptatifs et doivent donc être interprétées avec prudence. La situation démographique complexe que présente le système actuel du dendroctone (et d’autres espèces irruptives et envahissantes) rend l’identification d’allèles adaptatifs plus difficile. Les résultats de ce projet encouragent l’incorporation de ces processus démographiques dans les méthodes de génomique du paysage.
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 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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».