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Enregistrement W4391282750 · doi:10.1093/evolut/qpae016

Effects of selfing on the evolution of sexual reproduction

2024· article· en· W4391282750 sur OpenAlexafffund
Kuangyi Xu

Notice bibliographique

RevueEvolution · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésSelfingBiologyAsexual reproductionSexual reproductionReproductionPopulationEvolutionary biologyEvolution of sexual reproductionExperimental evolutionSelection (genetic algorithm)OutcrossingMating systemGeneticsEcologyGeneMatingDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plants exhibit diverse breeding systems, with populations capable of outcrossing, selfing, and/or asexual reproduction. However, interactions between the three reproductive pathways remain not fully clear. Sexual reproduction introduces segregation and recombination, but incurs several costs. Selfing can affect the relative costs and benefits of sexual vs. asexual reproduction. Building population genetic models, I explore how selfing affects the evolution of a sexual reproduction rate modifier via (a) indirect selection due to segregation, (b) indirect selection from changes in recombination rates, and (c) selection from the cost of meiosis and mate limitation. The dominant selective force mediating the evolution of sex is found to vary with the rate of sexual reproduction and selfing, but selective force (a) and (c) are generally stronger than selective force (b). A modifier enhancing sexual reproduction tends to be favored by indirect selection generated by partially recessive, small-effect deleterious mutations, while hindered by highly recessive lethal mutations. Overall, evolution toward higher sexual reproduction is hindered at low sexual reproduction rates and intermediate selfing rates, but favored under high selfing rates. The results suggest that asexual reproduction may precede the evolution of selfing and offer insights into the evolution of mechanisms reducing geitonogamy in partially clonal populations.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,957
Score d'incertitude au seuil0,065

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,198
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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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