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Enregistrement W6911112733 · doi:10.5061/dryad.n02v6wwv6

Individual genotypes of 1 416 brook trout genotyped at 14 779 high-quality SNPs for studying local adaptation and maladaptation in small populations

2020· dataset· en· W6911112733 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueDRYAD · 2020
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaladaptationGenetic driftLocal adaptationFish migrationMutation AccumulationContext (archaeology)Adaptation (eye)Gene flowGenetic variationGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Investigating the relative importance of neutral versus selective processes governing the accumulation of genetic variants is a key goal in both evolutionary and conservation biology. This is particularly true in the context of small populations, where genetic drift can counteract the effect of selection. Using Brook Charr (Salvelinus fontinalis) from Québec, Canada as a case study, we investigated the importance of demographic versus selective processes governing the accumulation of both adaptive and maladaptive mutations in closed versus open and connected populations to assess gene flow effect. This was achieved by using 14 779 high-quality filtered SNPs genotyped among 1 416 fish representing 50 populations from three life history types: lacustrine (closed populations), riverine and anadromous (connected populations). Using the Provean algorithm, we observed a considerable accumulation of putative deleterious mutations across populations. The absence of correlation between the occurrence of putatively beneficial or deleterious mutations and local recombination rate supports the hypothesis that genetic drift might be the main driver of the accumulation of such variants. However, despite a lower genetic diversity observed in lacustrine than in riverine or anadromous populations, lacustrine populations do not exhibit more deleterious mutations than the two other history types, suggesting that the negative effect of genetic drift in lacustrine populations may be mitigated by that of relaxed purifying selection. Moreover, we also identified genomic regions associated with anadromy, as well as an overrepresentation of transposable elements associated with variation in environmental variables, thus supporting the importance of transposable elements in 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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,665
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,187
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,143 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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