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Enregistrement W2952867555 · doi:10.1002/evl3.46

Comparative analysis examining patterns of genomic differentiation across multiple episodes of population divergence in birds

2018· article· en· W2952867555 sur OpenAlexafffund
Kira E. Delmore, Juan S. Lugo Ramos, Benjamin M. Van Doren, Max Lundberg, Staffan Bensch, Darren E. Irwin, Miriam Liedvogel

Notice bibliographique

RevueEvolution Letters · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMax-Planck-Gesellschaft
Mots-clésDivergence (linguistics)Evolutionary biologyBiologyPopulationGeographyDemographySociologyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Heterogeneous patterns of genomic differentiation are commonly documented between closely related populations and there is considerable interest in identifying factors that contribute to their formation. These factors could include genomic features (e.g., areas of low recombination) that promote processes like linked selection (positive or purifying selection that affects linked neutral sites) at specific genomic regions. Examinations of repeatable patterns of differentiation across population pairs can provide insight into the role of these factors. Birds are well suited for this work, as genome structure is conserved across this group. Accordingly, we reestimated relative (FST) and absolute (dXY) differentiation between eight sister pairs of birds that span a broad taxonomic range using a common pipeline. Across pairs, there were modest but significant correlations in window-based estimates of differentiation (up to 3% of variation explained for FST and 26% for dXY), supporting a role for processes at conserved genomic features in generating heterogeneous patterns of differentiation; processes specific to each episode of population divergence likely explain the remaining variation. The role genomic features play was reinforced by linear models identifying several genomic variables (e.g., gene densities) as significant predictors of FST and dXY repeatability. FST repeatability was higher among pairs that were further along the speciation continuum (i.e., more reproductively isolated) providing further insight into how genomic differentiation changes with population divergence; early stages of speciation may be dominated by positive selection that is different between pairs but becomes integrated with processes acting according to shared genomic features as speciation proceeds.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeObservationnel
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

Citations80
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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