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Enregistrement W3168273448 · doi:10.1101/2021.06.14.448377

Modularity and selection of nectar traits in the evolution of the selfing syndrome in <i>Ipomoea lacunosa</i> (Convolvulaceae)

2021· preprint· en· W3168273448 sur OpenAlexaff
Irene T. Liao, Joanna L. Rifkin, Gongyuan Cao, Mark D. Rausher

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésBiologySelfingQuantitative trait locusNectarEvolutionary biologySelection (genetic algorithm)Genetic correlationGeneticsGenetic variationPopulationBotanyGenePollen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY Although the evolution of the selfing syndrome often involves reductions in floral size, pollen, and nectar, few studies of selfing syndrome divergence have examined nectar. We investigate whether nectar traits have evolved independently of other floral size traits in the selfing syndrome, whether nectar traits diverged due to drift or selection, and the extent to which quantitative trait locus (QTL) analyses predict genetic correlations. We use F5 recombinant inbred lines (RILs) generated from a cross between Ipomoea cordatotriloba and I. lacunosa . We calculate genetic correlations to identify evolutionary modules, test whether traits have been under selection, identify QTLs, and perform correlation analyses to evaluate how well QTL properties reflect the genetic correlations. Nectar and floral size traits form separate genetic clusters. Directional selection has acted to reduce nectar traits in the selfing I. lacunosa . Calculations from QTL properties are consistent with observed genetic correlations. Floral trait divergence during mating system syndrome evolution reflects independent evolution of at least two evolutionary modules: nectar and floral size traits. This independence implies that adaptive change in these modules requires direct selection on both floral size and nectar traits. Our study also supports the expected mechanistic link between QTL properties and genetic correlations.

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 seuil0,004

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,163 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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