Investigating Morphological Complexes Using Informational Dissonance and Bayes Factors: A Case Study in Corbiculate Bees
Notice bibliographique
Résumé
It is widely recognized that different regions of a genome often have different evolutionary histories and that ignoring this variation when estimating phylogenies can be misleading. However, the extent to which this is also true for morphological data is still largely unknown. Discordance among morphological traits might plausibly arise due to either variable convergent selection pressures or else phenomena such as hemiplasy. Here, we investigate patterns of discordance among 282 morphological characters, which we scored for 50 bee species particularly targeting corbiculate bees, a group that includes the well-known eusocial honeybees and bumblebees. As a starting point for selecting the most meaningful partitions in the data, we grouped characters as morphological modules, highly integrated trait complexes that as a result of developmental constraints or coordinated selection we expect to share an evolutionary history and trajectory. In order to assess conflict and coherence across and within these morphological modules, we used recently developed approaches for computing Bayesian phylogenetic information allied with model comparisons using Bayes factors. We found that despite considerable conflict among morphological complexes, accounting for among-character and among-partition rate variation with individual gamma distributions, rate multipliers, and linked branch lengths can lead to coherent phylogenetic inference using morphological data. We suggest that evaluating information content and dissonance among partitions is a useful step in estimating phylogenies from morphological data, just as it is with molecular data. Furthermore, we argue that adopting emerging approaches for investigating dissonance in genomic datasets may provide new insights into the integration and evolution of anatomical complexes. [Apidae; entropy; morphological modules; phenotypic integration; phylogenetic information.].
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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 | 0,010 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».