ASSORTATIVE MATING FOR FITNESS AND THE EVOLUTION OF RECOMBINATION
Notice bibliographique
Résumé
To understand selection on recombination, we need to consider how linkage disequilibria develop and how recombination alters these disequilibria. Any factor that affects the development of disequilibria, including nonrandom mating, can potentially change selection on recombination. Assortative mating is known to affect linkage disequilibria but its effects on the evolution of recombination have not been previously studied. Given that assortative mating for fitness can arise indirectly via a number of biologically realistic scenarios, it is plausible that weak assortative mating occurs across a diverse set of taxa. Using a modifier model, we examine how assortative mating for fitness affects the evolution of recombination under two evolutionary scenarios: selective sweeps and mutation-selection balance. We find there is no net effect of assortative mating during a selective sweep. In contrast, assortative mating could have a large effect on recombination when deleterious alleles are maintained at mutation-selection balance but only if assortative mating is sufficiently strong. Upon considering reasonable values for the number of loci affecting fitness components, the strength of selection, and the mutation rate, we conclude that the correlation in fitness between mates is unlikely to be sufficiently high for assortative mating to affect the evolution of recombination in most species.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».