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Enregistrement W6892047148 · doi:10.5061/dryad.2z34tmpjv

Hybrid incompatibilities and transgressive gene expression between two closely related subspecies of Drosophila

2021· dataset· en· W6892047148 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2021
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNucleofectionTSG101HyporeflexiaArticular cartilage damageGestational periodTubulopathy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genome-wide assays of expression between species and their hybrids have identified genes that become either over or under-expressed relative to the parental species (i.e. transgressive). Transgressive expression in hybrids is of interest because it highlights possible changes in gene regulation directly linked to hybrid dysfunction. Previous studies in Drosophila that used long-diverged species pairs with complete or nearly complete isolation (i.e. full sterility and partial inviability of hybrids) and high-levels of genome misregulation have found correlations between expression and coding sequence divergence. The work highlighted the possible effects of directional selection driving sequence divergence and transgressive expression. Whether the same is true for taxa at early stages of divergence that have only achieved partial isolation remains untested. Here, we reanalyze previously published genome expression data and available genome sequence reads from a pair of partially isolated subspecies of Drosophila to compare expression and sequence divergence. We find a significant correlation in rates of expression and sequence evolution, but no support for directional selection driving transgressive expression in hybrids. We find that most transgressive genes in hybrids show no differential expression between parental subspecies and used SNP data to explore the role of stabilizing selection through compensatory mutations. We also examine possible misregulation through cascade effects that could be driven by interacting gene networks or co-option of off-target cis-regulatory elements.

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,009

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,275 · 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
GenreJeu de données

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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