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Enregistrement W2953112128 · doi:10.1186/s13059-018-1545-7

Modularity of genes involved in local adaptation to climate despite physical linkage

2018· article· en· W2953112128 sur OpenAlexafffund
Katie E. Lotterhos, Sam Yeaman, Jon Degner, Sally N. Aitken, Kathryn A. Hodgins

Notice bibliographique

RevueGenome biology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCollege of Agriculture and Life Sciences, Virginia Polytechnic Institute and State UniversityDivision of Environmental BiologyGenome AlbertaUniversity of British ColumbiaAlberta Innovates Bio SolutionsMinistry of Forests, Lands and Natural Resource OperationsGenome British ColumbiaAlberta InnovatesForest Genetics Council of British ColumbiaGenome CanadaNational Science Foundation
Mots-clésBiologyPleiotropyLocal adaptationPinus contortaAdaptation (eye)Genetic architectureModularity (biology)GeneticsSelection (genetic algorithm)Evolutionary biologyNatural selectionLinkage (software)Balancing selectionGeneCandidate geneComputational biologyAlleleQuantitative trait locusEcologyPopulationPhenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Linkage among genes experiencing different selection pressures can make natural selection less efficient. Theory predicts that when local adaptation is driven by complex and non-covarying stresses, increased linkage is favored for alleles with similar pleiotropic effects, with increased recombination favored among alleles with contrasting pleiotropic effects. Here, we introduce a framework to test these predictions with a co-association network analysis, which clusters loci based on differing associations. We use this framework to study the genetic architecture of local adaptation to climate in lodgepole pine, Pinus contorta, based on associations with environments. RESULTS: We identify many clusters of candidate genes and SNPs associated with distinct environments, including aspects of aridity and freezing, and discover low recombination rates among some candidate genes in different clusters. Only a few genes contain SNPs with effects on more than one distinct aspect of climate. There is limited correspondence between co-association networks and gene regulatory networks. We further show how associations with environmental principal components can lead to misinterpretation. Finally, simulations illustrate both benefits and caveats of co-association networks. CONCLUSIONS: Our results support the prediction that different selection pressures favor the evolution of distinct groups of genes, each associating with a different aspect of climate. But our results went against the prediction that loci experiencing different sources of selection would have high recombination among them. These results give new insight into evolutionary debates about the extent of modularity, pleiotropy, and linkage in the evolution of genetic architectures.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,646
Score d'incertitude au seuil0,373

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations58
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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