Quantifying how constraints limit the diversity of viable routes to adaptation
Notice bibliographique
Résumé
Convergent adaptation occurs at the genome scale when independently evolving lineages use the same genes to respond to similar selection pressures. These patterns of genetic repeatability provide insights into the factors that facilitate or constrain the diversity of genetic responses that contribute to adaptive evolution. A first step in studying such factors is to quantify the observed amount of repeatability relative to expectations under a null hypothesis. Here, we formulate a novel index to quantify the constraints driving the observed amount of repeated adaptation in pairwise contrasts based on the hypergeometric distribution, and then generalize this for simultaneous analysis of multiple lineages. This index is explicitly based on the probability of observing a given amount of repeatability by chance under a given null hypothesis and is readily compared among different species and types of trait. We also formulate an index to quantify the effective proportion of genes in the genome that have the potential to contribute to adaptation. As an example of how these indices can be used to draw inferences, we assess the amount of repeatability observed in existing datasets on adaptation to stress in yeast and climate in conifers. This approach provides a method to test a wide range of hypotheses about how different kinds of factors can facilitate or constrain the diversity of genetic responses observed during adaptive evolution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».