Adaptive and maladaptive genetic diversity in small populations; insights from the Brook Charr ( <i>Salvelinus fontinalis)</i> case study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Investigating the relative importance of neutral versus selective processes governing the accumulation of genetic variants is a key goal in evolutionary biology. This is particularly true in the context of small populations, where genetic drift can counteract the effect of selection. In this study, we investigated the accumulation of putatively beneficial and harmful variations using 7,950 high-quality filtered SNPs among 36 lacustrine, seven riverine and seven anadromous Brook Charr ( Salvelinus fontinalis ) populations (n = 1,193) from Québec, Canada. Using the Provean algorithm, we observed an accumulation of deleterious mutations that tend to be more prevalent in isolated lacustrine and riverine populations than the more connected anadromous populations. In addition, the absence of correlation between the occurrence of putative beneficial nor deleterious mutations and local recombination rate supports the hypothesis that genetic drift might be the main driver of the accumulation of such variants. Despite the effect of pronounced genetic drift and limited gene flow in non-anadromous populations, several loci representing biological functions of potential adaptive significance were associated with environmental variables, and particularly with temperature. We also identified genomic regions associated with anadromy. We also observed an overrepresentation of transposable elements associated with variation in environmental variables, thus supporting the importance of transposable elements in adaptation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».