Repeated genetic divergence plays a minor role in repeated phenotypic divergence of lake-stream stickleback
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies have shown that the repeated evolution of similar phenotypes in response to similar ecological conditions (here "parallel evolution") often occurs through mutations in the same genes. However, many previous studies have focused on known candidate genes in a limited number of systems. Thus, the question of how often parallel phenotypic evolution is due to parallel genetic changes remains open. Here, we used quantitative trait locus (QTL) mapping in F2 intercrosses between lake and stream threespine stickleback (Gasterosteus aculeatus) from four independent watersheds on Vancouver Island, Canada to determine whether the same QTL underlie divergence in the same phenotypes across, between, and within watersheds. We find few parallel QTL, even in independent crosses from the same watershed or for phenotypes that have diverged in parallel. These findings suggest that different mutations can lead to similar phenotypes. The low genetic repeatability observed in these lake-stream systems contrasts with the higher genetic repeatability observed in other stickleback systems. We speculate that differences in evolutionary history, gene flow, and/or the strength and direction of selection might explain these differences in genetic parallelism and emphasize that more work is needed to move beyond documenting genetic parallelism to identifying the underlying causes.
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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 ».