Data from: An ecological approach to measuring the evolutionary consequences of gene flow from crops to wild or weedy relatives
Notice bibliographique
Résumé
Premise of the study: Agricultural practices routinely create opportunities for crops to hybridize with wild relatives, leading to crop gene introgression into wild genomes. Conservationists typically worry this introgression could lead to genetic homogenization of wild populations, over and above the central concern of transgene escape. Alternatively, viewing introgression as analogous to species invasion, we suggest that increased genetic diversity may likewise be an undesirable outcome. Methods: Here, we compare the sensitivity of conventional population genetic metrics with species diversity indices as indicators of the impact of gene flow on genetic diversity. We illustrate this novel approach using multilocus genotype data (12 allozyme loci) from 10 wild (Beta vulgaris subsp. maritima) and eight putative crop–wild hybrid beet populations (B. vulgaris subsp. vulgaris × B. vulgaris subsp. maritima) scattered throughout Europe. Results: Conventional population genetic metrics mostly failed to detect shifts in genetic composition of putative hybrid populations. By contrast, species diversity indices unambiguously revealed increased genetic diversity in putative hybrid populations. Discussion: We encourage other workers to explore the utility of our more sensitive approach for risk assessment prior to the release of transgenic crops, with a view toward widespread adoption of our method in studies aimed at detecting allelic invasion.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,008 |
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 ».