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Enregistrement W2953252908 · doi:10.1002/evl3.121

Somatic mutations substantially increase the per-generation mutation rate in the conifer<i>Picea sitchensis</i>

2019· article· en· W2953252908 sur OpenAlexafffund
Vincent C. T. Hanlon, Sarah P. Otto, Sally N. Aitken

Notice bibliographique

RevueEvolution Letters · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSomatic cellMutation rateBiologyMutationGermline mutationSomatic embryogenesisGeneticsMutation breedingBotanyGeneMutant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The rates and biological significance of somatic mutations have long been a subject of debate. Somatic mutations in plants are expected to accumulate with vegetative growth and time, yet rates of somatic mutations are unknown for conifers, which can reach exceptional sizes and ages. We investigated somatic mutation rates in the conifer Sitka spruce (Picea sitchensis (Bong.) Carr.) by analyzing a total of 276 Gb of nuclear DNA from the tops and bottoms of 20 old-growth trees averaging 76 m in height. We estimate a somatic base substitution rate of 2.7 × 10−8 per base pair within a generation. To date, this is one of the highest estimated per-generation rates of mutation among eukaryotes, indicating that somatic mutations contribute substantially to the total per-generation mutation rate in conifers. Nevertheless, as the sampled trees are centuries old, the per-year rate is low in comparison with nontree taxa. We argue that although somatic mutations raise genetic load in conifers, they generate important genetic variation and enable selection both among cell lineages within individual trees and among offspring.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
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
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations90
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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