Data from: The accumulation of deleterious mutations as a consequence of domestication and improvement in sunflowers and other Compositae crops
Notice bibliographique
Résumé
For populations to maintain optimal fitness, harmful mutations must be efficiently purged from the genome. Yet, under circumstances that diminish the effectiveness of natural selection, such as the process of plant and animal domestication, deleterious mutations are predicted to accumulate. Here, we compared the load of deleterious mutations in 21 accessions from natural populations and 19 domesticated accessions of the common sunflower using whole-transcriptome single nucleotide polymorphism data. Although we find that genetic diversity has been greatly reduced during domestication, the remaining mutations were disproportionally biased toward nonsynonymous substitutions. Bioinformatically predicted deleterious mutations affecting protein function were especially strongly over-represented. We also identify similar patterns in two other domesticated species of the sunflower family (globe artichoke and cardoon), indicating that this phenomenon is not due to idiosyncrasies of sunflower domestication or the sunflower genome. Finally, we provide unequivocal evidence that deleterious mutations accumulate in low recombining regions of the genome, due to the reduced efficacy of purifying selection. These results represent a conundrum for crop improvement efforts. Although the elimination of harmful mutations should be a long-term goal of plant and animal breeding programs, it will be difficult to weed them out because of limited recombination.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,024 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».