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Enregistrement W4313426608 · doi:10.1101/2022.12.28.522087

Forces driving transposable element load variation during Arabidopsis range expansion

2022· preprint· en· W4313426608 sur OpenAlexfundno aff
Juan Jiang, Yong‐Chao Xu, Zhiqin Zhang, Jia‐Fu Chen, Xiao‐Min Niu, Xinghui Hou, Xintong Li, Lı Wang, Yong E. Zhang, Song Ge, Ya‐Long Guo

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueChromosomal and Genetic Variations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Botany, Chinese Academy of SciencesInstitute of Genetics and Developmental Biology, Chinese Academy of SciencesChinese Academy of SciencesInstitute of Zoology, Chinese Academy of SciencesInstitute of GeneticsNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésGenetic loadTransposable elementBiologyGenetic variationRange (aeronautics)PopulationTransposition (logic)ArabidopsisArabidopsis thalianaNatural selectionEvolutionary biologyGeneticsGeneGenomeMutantInbreedingComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Genetic load refers to the accumulated and potentially life-threatening deleterious mutations in populations. Understanding the mechanisms underlying genetic load variation of transposable elements (TEs), one major large-effect mutations, during range expansion is an intriguing question in biology. Here, we used 1,115 globally natural accessions of Arabidopsis thaliana , to study the driving forces of TE load variation during its range expansion. The TE load increased with range expansion, especially in the recently established Yangtze River basin population. The effective population size explained 62.0% of the variance in TE load, and high transposition rate and positive selection or hitch-hiking effect contributed to the accumulation of TEs in the expanded populations. We genetically mapped the candidate causal genes or TEs and revealed the genetic architecture of TE load. Overall, this study reveals the variation in the genetic load of TEs during Arabidopsis expansion and highlights the causes of TE load variation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,184 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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