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Enregistrement W6948308512 · doi:10.5061/dryad.7s848

Data from: Landscape genomics of Populus trichocarpa: the role of hybridization, limited gene flow and natural selection in shaping patterns of population structure

2014· dataset· en· W6948308512 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueData Archiving and Networked Services (DANS) · 2014
Typedataset
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueWood and Agarwood Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGene flowIntrogressionPopulus trichocarpaPopulation genomicsNatural selectionPopulationEcotypeAllele frequency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Populus trichocarpa is an ecologically important tree across western North America. We used a large population sample of 498 accessions over a wide geographical area genotyped with a 34K Populus SNP array to quantify geographical patterns of genetic variation in this species (landscape genomics). We present evidence that three processes contribute to the observed patterns: (1) introgression from the sister species P. balsamifera (2) isolation-by-distance and (3) natural selection. Introgression was detected only at the margins of the species’ distribution. Isolation-by-distance was significant across the sampled area as a whole, but no evidence of restricted gene flow was detected in a core of drainages from southern British Columbia. We identified a large number of FST outliers. GO analyses revealed that FST outliers are overrepresented in genes involved in circadian rhythm and response to red/far-red light when the entire dataset is considered, while in southern British Columbia heat response genes are overrepresented. We also identified strong correlations between geoclimate variables and allele frequencies at FST outlier loci that provide clues regarding the selective pressures acting at these loci.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,010

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,231 · 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'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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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