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Enregistrement W4407224399 · doi:10.22541/au.173884756.63705171/v1

Genome architecture and speciation in plants and animals

2025· preprint· en· W4407224399 sur OpenAlexaff
Silu Wang, Judith E. Mank, Daniel Ortíz-Barrientos, Loren H. Rieseberg

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Reproductive Biology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenetic algorithmGenomeArchitectureBiologyEvolutionary biologyComputational biologyGeneticsGeographyGeneArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review asks how variation in genome architecture impacts speciation across the plant and animal kingdoms. First, we briefly summarize what is known about speciation in these groups; importantly, the diversification rate of plants is about twice that of animals, and species barriers in plants appear to arise at an earlier stage of divergence. Next, we discuss several of the major differences in how plant and animal genomes evolve, and how they may impact the evolution of reproductive barriers and potentially speciation rates. Key differences include (1) the higher frequency of whole genome duplications and more rapid loss of synteny in plants; (2) the higher incidence and greater divergence of sex chromosomes in animals; (3) higher rates of sequence change, but slower rates of structural evolution, in animal relative to plant mitochondrial genomes; and (4) the higher abundance of transposable elements in plant genomes. Overall, we find the genomes of plants typically diverge much more rapidly in structure than those of animals (although there are many exceptions), which likely contributes to the more rapid emergence reproductive barriers in plants. However, we also found that comparisons of genome evolution between the kingdoms are hampered by inconsistency in the methods employed, and in the metrics used to report on rates of structural evolution. Another theme from our review is the huge variation in genome architecture within each kingdom. While this variation complicates broad generalizations, it also enables powerful comparative analyses that link differences in genome architecture to patterns and processes of speciation.

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 enseignants0,901
Score d'incertitude au seuil0,578

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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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