Genetics of adaptation: Experimental test of a biotic mechanism driving divergence in traits and genes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The genes underlying adaptations are becoming known, yet the causes of selection on genes—a key step in the study of the genetics of adaptation—remains uncertain. We address this issue experimentally in a threespine stickleback species pair showing exaggerated divergence in bony defensive armor in association with competition-driven character displacement. We used semi-natural ponds to test the role of a native predator in causing divergent evolution of armor and two known underlying genes. Predator presence/absence altered selection on dorsal spines and allele frequencies at the Msx2a gene across a generation. Evolutionary trajectories of alleles at a second gene, Pitx1, and the pelvic spine trait it controls, were more variable. Our experiment demonstrates how manipulation of putative selective agents helps to identify causes of evolutionary divergence at key genes, rule out phenotypic plasticity as a sole determinant of phenotypic differences, and eliminate reliance on fitness surrogates. Divergence of predation regimes in sympatric stickleback is associated with coevolution in response to resource competition, implying a cascade of biotic interactions driving species divergence. We suggest that as divergence proceeds, an increasing number of biotic interactions generate divergent selection, causing more evolution in turn. In this way, biotic adaptation perpetuates species divergence through time during adaptive radiation in an expanding number of traits and genes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».