Fitness-valley crossing with generalized parent-offspring transmission
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Simple and ubiquitous gene interactions create rugged fitness landscapes composed of coadapted gene complexes separated by “valleys” of low fitness. Crossing such fitness valleys allows a population to escape suboptimal local fitness peaks to become better adapted. This is the premise of Sewall Wright’s shifting balance process. Here we generalize the theory of fitness-valley crossing in the two-locus, bi-allelic case by allowing bias in parent-offspring transmission. This generalization extends the existing mathematical framework to genetic systems with segregation distortion and uniparental inheritance. Our results are also flexible enough to provide insight into shifts between alternate stable states in cultural systems with “transmission valleys”. Using a semi-deterministic analysis and a stochastic diffusion approximation, we focus on the limiting step in valley crossing: the first appearance of the genotype on the new fitness peak whose lineage will eventually fix. We then apply our results to specific cases of segregation distortion, uniparental inheritance, and cultural transmission. Segregation distortion favouring mutant alleles facilitates crossing most when recombination and mutation are rare, i.e., scenarios where crossing is otherwise unlikely. Interactions with more mutable genes (e.g., uniparental inherited cytoplasmic elements) substantially reduce crossing times. Despite component traits being passed on poorly in the previous cultural background, small advantages in the transmission of a new combination of cultural traits can greatly facilitate a cultural transition. While peak shifts are unlikely under many of the common assumptions of population genetic theory, relaxing some of these assumptions can promote fitness-valley crossing.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».