Dynamics of the distribution of fitness effects during adaptation
Notice bibliographique
Résumé
Empirical measures of the distribution of fitness effects of new mutations (the DFE) have been increasingly successful, and have recently highlighted the fact that the DFE changes during adaptation. Here, we analyze these dynamic changes to the DFE during a simplified adaptive process: an adaptive walk across an additive fitness landscape. First, we derive analytical approximations for the underlying fitness distributions of alleles present in the genotype and available through mutation and use these to derive expressions for the DFE at each step of the adaptive walk. We then confirm these predictions with independent simulations that relax several simplifying assumptions made in the analysis. As expected, our analysis predicts that as adaptation proceeds, the DFE is reshaped dynamically throughout the walk by a decrease in the beneficial fraction of mutations (a shift to the left). Surprisingly, different mechanisms drive this change depending on the number of alleles available per site: for a small number of available alleles, we observe a depletion of high-fitness alleles available through mutation as expected, however for a large number of alleles we observe that adaptation may be more limited by the availability of low-fitness alleles to be replaced, rather than by the availability of high-fitness alleles to replace them.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».