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Enregistrement W4417018931 · doi:10.1002/ajb2.70130

Pangenomes as a framework for adaptive radiation, speciation, and adaptation

2025· article· en· W4417018931 sur OpenAlexaff
Nicolò Tellini, Ole K. Tørresen, David Edwards, Loren H. Rieseberg, Kjetill S. Jakobsen, José Cerca

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Botany · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesScience for Life LaboratoryNorges Forskningsråd
Mots-clésAdaptation (eye)Lineage (genetic)Set (abstract data type)Diversification (marketing strategy)Representation (politics)Core (optical fiber)Local adaptation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the genomic basis of diversification is a central goal in evolutionary biology. In recent years, the development and use of pangenomes, a genomic representation of multiple individuals within a lineage (a set of related populations, subspecies, ecotypes, or species), has enabled researchers to differentiate between DNA sequences shared by all individuals of a given lineage (core regions) from those present only in some individuals (accessory or variable regions). Differentiating between core and accessory regions has highlighted a key limitation of relying on a single reference genome: It captures the genetic code of only one individual and this biases genomic analyses and our understanding of diversification. Here, we propose that by identifying genes associated with both core and accessory regions, we can deepen our understanding of the processes underlying diversification. We suggest that analyzing pangenomes and accessory regions will provide deeper insights into diversification, hybridization, and the genetic basis of adaptation and 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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,840
Score d'incertitude au seuil0,228

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 ouverte0,0000,000
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 GPT0,255
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeAutre devis
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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