Patterns of presence–absence variation of <scp>NLRs</scp> across populations of <i>Solanum chilense</i> are clade‐dependent and mainly shaped by past demographic history
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the evolution of pathogen resistance genes (nucleotide-binding site-leucine-rich repeats, NLRs) within a species requires a comprehensive examination of factors that affect gene loss and gain. We present a new reference genome of Solanum chilense, which leads to an increased number and more accurate annotation of NLRs. Using a target capture approach, we quantify the presence-absence variation (PAV) of NLR loci across 20 populations from different habitats. We build a rigorous pipeline to validate the identification of PAV of NLRs and then show that PAV is larger within populations than between populations, suggesting that maintenance of NLR diversity is linked to population dynamics. The amount of PAV appears not to be correlated with the NLR presence in gene clusters in the genome, but rather with the past demographic history of the species, with loss of NLRs in diverging (smaller) populations at the distribution edges. Finally, using a redundancy analysis, we find limited evidence of PAV being linked to environmental gradients. Our results suggest that random processes (genetic drift and demography) and weak positive selection for local adaptation shape the evolution of NLRs at the single nucleotide polymorphism and PAV levels in an outcrossing plant with high nucleotide diversity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».