MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2795410331 · doi:10.1101/265272

Convergence in form and function overcomes non-parallel evolutionary histories in a Holarctic fish

2018· preprint· en· W2795410331 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEvolution and Genetic Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesRussian Academy of SciencesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilInternational Seafood Sustainability FoundationRussian Foundation for Basic ResearchInterregEuropean CommissionNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaWellcome Trust
Mots-clésParallel evolutionPredictabilityConvergent evolutionHolarcticEcotypeNatural selectionAdaptive evolutionSelection (genetic algorithm)Phenotypic plasticity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Understanding the extent to which evolution is predictable under multifarious selection is a longstanding question in evolutionary biology. However, the interplay of stochastic and contingent factors influencing the extent of parallelism in nature is not well understood. To test the predictability of evolution, we studied a ‘natural experiment’ on different organismal levels across lakes and evolutionary lineages of a freshwater salmonid fish, Arctic charr (Salvelinus alpinus). We identified significant phenotypic parallelism between Arctic charr ecotype pairs within a continuum of parallel evolution and highly parallel adaptive morphological traits. Variability in phenotypic predictability was explained by complex demographic histories, differing genomic backgrounds and genomic responses to selection, variable genetic associations with ecotype, and environmental variation. Remarkably, gene expression was highly similar across ecotype replicates, and explained the observed parallelism continuum. Our findings suggest that parallel evolution by non-parallel evolutionary routes is possible when the regulatory molecular phenotype compensates for divergent histories.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)Même sujetEvolution and Genetic DynamicsTravaux en français237 207