Mating system impacts the genetic architecture of adaptation to heterogeneous environments
Notice bibliographique
Résumé
Summary Self‐fertilisation has consequences for variation across the genome as it reduces effective population size, effect recombination rates and pollen flow, with implications for local adaptation. We conducted simulations of divergent stabilising selection on a quantitative trait with drift, pollen flow, mutation, recombination and different outcrossing rates. We quantified trait divergence and the genetic architecture of adaptation. We conducted an F ST outlier analysis to identify candidate loci and quantified the impact of mating system on detectability. Selfing promoted trait divergence mainly through reductions in pollen flow. Moreover, trait architecture became more diffuse with selfing. Average effect size of trait loci was lower, while the number of loci, and their clustering distance increased. The genetic architecture of selfers was also more diffuse than outcrossers for equivalent migration rates. However, when deleterious alleles were included, architectures became more concentrated in selfers, likely to be because of reductions in population size caused by mutational meltdown and impacts of background selection on N e . Our simulations demonstrate that mating system has important impacts on adaptive divergence of traits and the genetic landscape underlying that divergence. Selfing has a significant effect on detectability of regions of the genome important for adaptation because of neutral divergence and diffuse trait architecture.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».