Gene flow, linked selection, and divergent sorting of ancient polymorphism shape genomic divergence landscape in a group of edaphic specialists
Notice bibliographique
Résumé
Interpreting the formation of genomic variation landscape, especially genomic regions with elevated differentiation (i.e. islands), is fundamental to a better understanding of the genomic consequences of adaptation and speciation. Edaphic islands provide excellent systems for understanding the interplay of gene flow and selection in driving population divergence and speciation. However, discerning the relative contribution of these factors that modify patterns of genomic variation remains difficult. We analysed 132 genomes from five recently divergent species in Primulina genus, with four species distributed in Karst limestone habitats and the fifth one growing in Danxia habitats. We demonstrated that both gene flow and linked selection have contributed to genome-wide variation landscape, where genomic regions with elevated differentiation (i.e., islands) were largely derived by divergent sorting of ancient polymorphism. Specifically, we identified several lineage-specific genomic islands that might have facilitated adaptation of P. suichuanensis to Danxia habitats. Our study is amongst the first cases disentangling evolutionary processes that shape genomic variation of plant specialists, and demonstrates the important role of ancient polymorphism in the formation of genomic islands that potentially mediate adaptation and speciation of endemic plants in special soil habitats.
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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 ».