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Enregistrement W4416368382 · doi:10.1126/sciadv.adw3797

Balancing selection of climate adaptive loci underlies the success of introduction of Eurasian Tree Sparrows

2025· article· en· W4416368382 sur OpenAlexaff
Yilin Chen, Shuai Zhang, Wenqing Zang, Per G. P. Ericson, Santiago Claramunt, Leo Joseph, Les Christidis, Weiwei Zhai, Fumin Lei, Yanhua Qu

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensRoyal Ontario MuseumUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesYoung Elite Scientists Sponsorship Program by TianjinNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBalancing selectionSelection (genetic algorithm)Genetic variationSparrowPopulation geneticsGenetic driftTree (set theory)Tree of life (biology)Founder effect

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human-mediated introductions have enabled species to colonize beyond their native ranges, yet the mechanisms underlying successful establishment remain unclear. We combined genomic and ecological analyses to investigate parallel introductions of the Eurasian Tree Sparrow across continents. Our analyses of genetic structure and demography revealed that introduced populations in North America (European origin) and Australia (Chinese origin) experienced founder effects, with resulting bottlenecks, reduced genetic diversity, and increased inbreeding. Despite the genome-wide loss of diversity, we identified conserved regions of high genetic variation in the introduced populations, potentially maintained through balancing selection of ancestral polymorphisms. Genotype-climate association and genetic offset modeling demonstrated that climate-adaptive genetic variants retained similar frequencies across the native and introduced ranges, likely maintaining similar interactions of genetic components with climate niches. Our findings highlight how retention of adaptive polymorphism facilitates establishment success in the introduced populations, providing a framework for predicting invasion potential through genomic signatures of 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
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
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations4
Publié2025
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Résumé présentoui

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