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Enregistrement W2800492977 · doi:10.1111/mec.14699

Meta‐analysis of chromosome‐scale crossover rate variation in eukaryotes and its significance to evolutionary genomics

2018· review· en· W2800492977 sur OpenAlexaff
Quiterie Haenel, Telma G. Laurentino, Marius Roesti, Daniel Berner

Notice bibliographique

RevueMolecular Ecology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueChromosomal and Genetic Variations
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésCrossoverBiologyChromosomeGenome evolutionEvolutionary biologyGenomeNatural selectionGenomicsGene densityGeneticsSelection (genetic algorithm)Gene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the distribution of crossovers along chromosomes is crucial to evolutionary genomics because the crossover rate determines how strongly a genome region is influenced by natural selection on linked sites. Nevertheless, generalities in the chromosome-scale distribution of crossovers have not been investigated formally. We fill this gap by synthesizing joint information on genetic and physical maps across 62 animal, plant and fungal species. Our quantitative analysis reveals a strong and taxonomically widespread reduction of the crossover rate in the centre of chromosomes relative to their peripheries. We demonstrate that this pattern is poorly explained by the position of the centromere, but find that the magnitude of the relative reduction in the crossover rate in chromosome centres increases with chromosome length. That is, long chromosomes often display a dramatically low crossover rate in their centre, whereas short chromosomes exhibit a relatively homogeneous crossover rate. This observation is compatible with a model in which crossover is initiated from the chromosome tips, an idea with preliminary support from mechanistic investigations of meiotic recombination. Consequently, we show that organisms achieve a higher genome-wide crossover rate by evolving smaller chromosomes. Summarizing theory and providing empirical examples, we finally highlight that taxonomically widespread and systematic heterogeneity in crossover rate along chromosomes generates predictable broad-scale trends in genetic diversity and population differentiation by modifying the impact of natural selection among regions within a genome. We conclude by emphasizing that chromosome-scale heterogeneity in crossover rate should urgently be incorporated into analytical tools in evolutionary genomics, and in the interpretation of resulting patterns.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations226
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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