The diverse effects of phenotypic dominance on hybrid fitness
Notice bibliographique
Résumé
Abstract When divergent populations interbreed, their alleles are brought together in hybrids. These hybrids may express novel phenotypes, not previously exposed to selection. In the initial F1 cross, most divergent alleles are present as heterozygotes. Therefore, F1 fitness can be influenced by dominance effects that first appear together in the hybrids, and so could not have been selected to function well together. We present a systematic study of these F1 dominance effects by introducing variable phenotypic dominance into Fisher’s geometric model. We show that dominance often reduces hybrid fitness, which can lead to patterns of optimal outbreeding and a steady decline in F1 fitness at high levels of divergence. We also show that “lucky” beneficial effects sometimes arise by chance, which might be especially important when hybrids can access novel environments. We then explore the interaction of phenotypic dominance with uniparental inheritance, showing that dominance can lead to violations of Haldane’s Rule (reduced fitness of the heterogametic sex) while strengthening Darwin’s Corollary (fitness differences between cross directions). Taken together, our results show that dominance could play an important role in the outcomes of hybridisation after secondary contact, and thus to the maintenance or collapse of isolating barriers. Nevertheless, the telltale signs of dominance are relatively few and subtle. Results also suggest that dominance effects are smaller than the cost of segregation variance, implying that simple additive models may still give good predictions for later-generation recombinant hybrids, even when dominance qualitatively alters outcomes for the F1.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».