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Enregistrement W4391756299 · doi:10.1101/2024.02.08.579525

Polygenic architecture of adaptation to a high-altitude environment for <i>Drosophila melanogaster</i> wing shape and size

2024· preprint· en· W4391756299 sur OpenAlexafffund
Katie Pelletier, Megan Bilodeau, Isabella Pellizzari-Delano, M. Daniel Siemon, Yuheng Huang, John E. Pool, Ian Dworkin

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMorphological variations and asymmetry
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyGenetic architectureDrosophila melanogasterAdaptation (eye)WingEvolutionary biologyAlleleLocal adaptationQuantitative trait locusPopulationGeneticsGenetic divergenceDirectional selectionDrosophila (subgenus)PolygeneGenetic variationGeneGenetic diversity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As is typical of small insects, populations of Drosophila melanogaster adapted to high altitude environments evolved increased body size, disproportionality large wings, and differing wing shape compared to low-altitude ancestors. In one instance the colonization of high-altitude environments in Ethiopia is recent (2000-3000 years ago), and is a useful system to study alleles contributing to adaptive divergence. Unlike predictions derived from formulations Fisher-Kimura-Orr geometric model based on de novo mutations concurrent with selection, recent models predict segregating alleles in a population are more likely to contribute to adaptation on short time scales, particularly when populations are large and genetically diverse, like D. melanogaster . Strains derived from lowland (∼500m above sea level – ASL) and highland (∼3000m ASL) populations were used to generate F20 advanced-intercrosses. From each cross, phenotypically extreme individuals for size and shape were pool-sequenced, and genetic differentiation among pools of individuals demonstrated a polygenic architecture of divergence for size and shape. We identified one QTL of large effect, contributing to adaptive divergence in shape. This QTL is not observed in all crosses, pointing to the importance of examining independent genetic backgrounds when mapping alleles contributing to adaptation. Despite the intrinsic links between shape and size, we find a unique genetic basis of adaptation for these traits. This work demonstrates that many alleles, throughout the genome, rather than single, large effect alleles, contribute to adaption for Drosophila wing shape and size, adding to the growing body of evidence for polygenic adaptation.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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