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Enregistrement W2950114861 · doi:10.1111/evo.13100

Disintegrating the fly: A mutational perspective on phenotypic integration and covariation

2016· article· en· W2950114861 sur OpenAlexaff
Annat Haber, Ian Dworkin

Notice bibliographique

RevueEvolution · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMorphological variations and asymmetry
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesYükseköğretim KuruluMichigan State UniversityNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésBiologyEvolutionary biologyGeneticsCovariancePhenotypeNatural selectionStabilizing selectionDrosophila melanogasterSelection (genetic algorithm)Genetic variationStatisticsGeneMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The structure of environmentally induced phenotypic covariation can influence the effective strength and magnitude of natural selection. Yet our understanding of the factors that contribute to and influence the evolutionary lability of such covariation is poor. Most studies have either examined environmental variation without accounting for covariation, or examined phenotypic and genetic covariation without distinguishing the environmental component. In this study, we examined the effect of mutational perturbations on different properties of environmental covariation, as well as mean shape. We use strains of Drosophila melanogaster bearing well-characterized mutations known to influence wing shape, as well as naturally derived strains, all reared under carefully controlled conditions and with the same genetic background. We find that mean shape changes more freely than the covariance structure, and that different properties of the covariance matrix change independently from each other. The perturbations affect matrix orientation more than they affect matrix eccentricity or total variance. Yet, mutational effects on matrix orientation do not cluster according to the developmental pathway that they target. These results suggest that it might be useful to consider a more general concept of "decanalization," involving all aspects of variation and covariation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,833
Score d'incertitude au seuil0,184

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations16
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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