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Enregistrement W3088959651 · doi:10.1093/biolinnean/blaa140

River capture or ancestral polymorphism: an empirical genetic test in a freshwater fish using approximate Bayesian computation

2020· article· en· W3088959651 sur OpenAlexaff
Mateus Santos de Souza, Andréa T. Thomaz, Nelson J. R. Fagundes

Notice bibliographique

RevueBiological Journal of the Linnean Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyApproximate Bayesian computationMonophylyPopulationEcologyMitochondrial DNAEvolutionary biologyFreshwater fishFish <Actinopterygii>PhylogeneticsCladeGeneticsFisheryGeneDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A headwater or river capture is a phenomenon commonly invoked to explain the absence of reciprocal monophyly of genetic lineages among isolated hydrographic basins in freshwater fish. Under the assumption of river capture, a secondary contact between populations previously isolated in different basins explains the observed genetic pattern. However, the absence of reciprocal monophyly could also arise under population isolation through the retention of ancestral of polymorphisms. Here, we applied an approximate Bayesian computation (ABC) framework for estimating the relative probability of scenarios with and without secondary contact. We used Cnesterodon decemmaculatus as a study model because of the multiple possible cases of river capture and the demographic parameters estimated in a previous mitochondrial DNA study that are useful for simulating scenarios to test both hypotheses using the ABC framework. Our results showed that, in general, mitochondrial DNA is useful for distinguishing between these alternative demographic scenarios with reasonable confidence, but in extreme cases (e.g. recent divergence or large population size) there is no power to discriminate between scenarios. Testing hypotheses of drainage rearrangement under a statistically rigorous framework is fundamental for understanding the evolution of freshwater fish fauna as a complement to, or in the absence of, geological evidence.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,084
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,084
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations16
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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