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Enregistrement W4404413897 · doi:10.1093/g3journal/jkae266

Establishment of a locally adaptive allele in multidimensional continuous space

2024· article· en· W4404413897 sur OpenAlexaff
Takahiro Sakamoto

Notice bibliographique

RevueG3 Genes Genomes Genetics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEvolution and Genetic Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of Science
Mots-clésLocal adaptationAdaptation (eye)BiologyPopulationSelection (genetic algorithm)MutationEvolutionary dynamicsEvolutionary biologyEcologyStatistical physicsComputer scienceGeneticsDemographyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Local adaptation is widely seen when species adapt to spatially heterogeneous environments. Although many theoretical studies have investigated the dynamics of local adaptation using 2-population models, there remains a need to extend the theoretical framework to continuous space settings, reflecting the real habitats of species. In this study, we use a multidimensional continuous space model and mathematically analyze the establishment process of local adaptation, with a specific emphasis on the relative roles of mutation and migration. First, the role of new mutations is evaluated by deriving the establishment probability of a locally adapted mutation using a branching process and a diffusion approximation. Next, the contribution of immigrants from a neighboring region with similar environmental conditions is considered. Theoretical predictions of the local adaptation rate agreed with the results of Wright-Fisher simulations in both mutation-driven and migration-driven cases. Evolutionary dynamics depend on several factors, including the strength of migration and selection, population density, habitat size, and spatial dimensions. These results offer a theoretical framework for assessing whether mutation or migration predominantly drives convergent local adaptation in spatially continuous environments in the presence of patchy regions with similar environmental conditions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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'admission1
Résumé présentoui

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