MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4389734069 · doi:10.7554/elife.88604.3.sa3

Author Response: Repeatability of adaptation in sunflowers reveals that genomic regions harbouring inversions also drive adaptation in species lacking an inversion

2023· peer-review· en· W4389734069 sur OpenAlexaff
Shaghayegh Soudi, Mojtaba Jahani, Marco Todesco, Gregory L. Owens, Natalia Bercovich, Loren H. Rieseberg, Sam Yeaman

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of VictoriaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRepeatabilityAdaptation (eye)Inversion (geology)BiologyEvolutionary biologyNeuroscienceMathematicsPaleontologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In plants, like in humans, DNA is arranged into sections known as genes that are in turn organised into structures called chromosomes. Mutations that modify the activity of these genes can help plant species to adapt to a new environment or to extreme conditions such as drought. However, successful adaptation often requires changes in many different genes. If these sets of genes are located close to each other on the same chromosome, any mutations will likely be passed onto the next generation together. If the genes are located further away, or even on different chromosomes, they may instead be inherited separately so that the next generation does not benefit as much from the adaptation. A chromosome inversion – when a segment of chromosome breaks off and reattaches the other way around – can increase the likelihood that sets of mutations on the same chromosome will be inherited together. Many previous studies have found that chromosome inversions tend to drive the ability of species to adapt to different environments by keeping together mutations that affect the same characteristics. However, it is not clear how inversions affect the repeatability of the adaptation, that is, if another group of closely related plants faced the same challenge in their environment would they evolve in the same way, or would they evolve a new response? To address this question, Soudi, Jahani et al. used a genetics approach known as a genome wide association study to explore how three closely related species of sunflower have adapted to their respective environments. Two of the species grow in various environments across the centre and west of the USA that are often hot and dry, whereas the third species is restricted to the more humid coastal plain of Texas, USA. The experiments found that a few key genes had changed in all three sunflower species. However, each species also had mutations in a larger set of unique genes that were not changed in the other species. Regions of chromosomes harbouring inversions in one of the species tended to have more of the key genes within them, compared to other genomic regions. This was also true for species that did not have inversions in those regions. This demonstrates that genes in regions affected by chromosome inversions can still help plants adapt to changes in the environment even in the absence of inversions. Sunflowers are widely grown for their edible oily seeds. In the future, some of the key genes identified in this work may be useful candidates for plant breeding to improve the resilience of sunflowers to drought, high temperatures and other environmental challenges.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,323

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0060,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0970,016

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetGenetic diversity and population structure→Travaux en français237 207→