The genomic landscape of recombination rate variation in <i>Chlamydomonas reinhardtii</i> reveals a pronounced effect of linked selection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recombination confers a major evolutionary advantage by breaking up linkage disequilibrium (LD) between harmful and beneficial mutations and facilitating selection. Here, we use genome-wide patterns of LD to infer fine-scale recombination rate variation in the genome of the model green alga Chlamydomonas reinhardtii and estimate rates of LD decay across the entire genome. We observe recombination rate variation of up to two orders of magnitude, finding evidence of recombination hotspots playing a role in the genome. Recombination rate is highest just upstream of genic regions, suggesting the preferential targeting of recombination breakpoints in promoter regions. Furthermore, we observe a positive correlation between GC content and recombination rate, suggesting a role for GC-biased gene conversion or selection on base composition within the GC-rich genome of C. reinhardtii . We also find a positive relationship between nucleotide diversity and recombination, consistent with widespread influence of linked selection in the genome. Finally, we use estimates of the effective rate of recombination to calculate the rate of sex that occurs in natural populations of this important model microbe, estimating a sexual cycle roughly every 770 generations. We argue that the relatively infrequent rate of sex and large effective population size creates an population genetic environment that increases the influence of linked selection on the genome.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».