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Enregistrement W4220848416 · doi:10.1093/molbev/msac064

Species Persistence with Hybridization in Toad-Headed Lizards Driven by Divergent Selection and Low Recombination

2022· article· en· W4220848416 sur OpenAlexaff
Wei Gao, Chuan-Xin Yu, Weiwei Zhou, Baolin Zhang, E. Anne Chambers, Hollis A. Dahn, Jie‐Qiong Jin, Robert W. Murphy, Ya‐Ping Zhang, Jing Che

Notice bibliographique

RevueMolecular Biology and Evolution · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensRoyal Ontario MuseumUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyAllopatric speciationGenetic algorithmEvolutionary biologyIntrogressionGene flowReproductive isolationPopulationGenomePopulation genomicsGenomicsGeneticsGenetic variationGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Speciation plays a central role in evolutionary studies, and particularly how reproductive isolation (RI) evolves. The origins and persistence of RI are distinct processes that require separate evaluations. Treating them separately clarifies the drivers of speciation and then it is possible to link the processes to understand large-scale patterns of diversity. Recent genomic studies have focused predominantly on how species or RI originate. However, we know little about how species persist in face of gene flow. Here, we evaluate a contact zone of two closely related toad-headed lizards (Phrynocephalus) using a chromosome-level genome assembly and population genomics. To some extent, recent asymmetric introgression from Phrynocephalus putjatai to P. vlangalii reduces their genomic differences. However, their highly divergent regions (HDRs) have heterogeneous distributions across the genomes. Functional gene annotation indicates that many genes within HDRs are involved in reproduction and RI. Compared with allopatric populations, contact areas exhibit recent divergent selection on the HDRs and a lower population recombination rate. Taken together, this implies that divergent selection and low genetic recombination help maintain RI. This study provides insights into the genomic mechanisms that drive RI and two species persistence in the face of gene flow during the late stage of speciation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,561
Score d'incertitude au seuil0,378

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,198 · 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 tête enseignante, 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

Citations23
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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