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Enregistrement W4221035187 · doi:10.3390/plants11060825

Do Genetic Drift and Gene Flow Affect the Geographic Distribution of Female Plants in Gynodioecious Lobelia siphilitica?

2022· article· en· W4221035187 sur OpenAlexaff
Hannah J. Appiah-Madson, Eric B. Knox, Christina M. Caruso, Andrea L. Case

Notice bibliographique

RevuePlants · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesU.S. Department of EnergyNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésGynodioecyBiologyPopulationGene flowGenetic driftRange (aeronautics)Genetic variationSex ratioGenetic diversityEvolutionary biologyEcologyDioecyDemographyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Variation in population sex ratio is particularly pronounced in gynodioecious angiosperms. Extremely high female frequencies in gynodioecious populations cannot be readily explained by selective forces alone. To assess the contributions of drift and gene flow to extreme sex-ratio variation, we documented sex ratio and population size in 92 populations of Lobelia siphilitica across its range and genotyped plants using plastid and nuclear genetic markers. Similarity in spatial patterns of genetic and demographic variables may suggest that drift and/or gene flow have contributed to population sex-ratio variation in L. siphilitica. We found strong spatial structuring of extremely high female frequencies: populations with >50% female plants are restricted to the south−central portion of the range. However, we did not detect any spatial structuring in population size nor metrics of genetic diversity, suggesting that extreme variation in female frequency is not strongly affected by drift or gene flow. Extreme sex-ratio variation is frequently observed in gynodioecious plants, but its causes are difficult to identify. Further investigation into mechanisms that create or maintain the spatial structure of sex ratios in gynodioecious species will provide much needed insight.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,226

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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