Data from: Genetic coupling of female mate choice with polygenic ecological divergence facilitates stickleback speciation
Notice bibliographique
Résumé
Ecological speciation with gene flow is widespread in nature, but it presents a conundrum: how are associations between traits under divergent natural selection and traits that contribute to assortative mating maintained? Theoretical models suggest that genetic mechanisms inhibiting free recombination between loci underlying these two types of traits (hereafter, “genetic coupling”) can facilitate speciation. Here, we perform a direct test for genetic coupling by mapping both divergent traits and female mate choice in a classic model of ecological speciation: sympatric benthic and limnetic threespine stickleback (Gasterosteus aculeatus). By measuring mate choice in F2 hybrid females, we allowed for recombination between loci underlying assortative mating and those under divergent ecological selection. In semi-natural mating arenas in which females had access to both benthic and limnetic males, we found that F2 females mated with males similar to themselves in body size and shape. In addition, we found two quantitative trait loci (QTLs) associated with female mate choice that also predicted female morphology along the benthic-limnetic trait axis. Furthermore, a polygenic genetic model that explains adaptation to contrasting benthic and limnetic feeding niches also predicted F2 female mate choice. Together, these results provide empirical evidence that genetic coupling of assortative mating with traits under divergent ecological selection helps maintain species in the face of gene flow, despite a polygenic basis for adaptation to divergent environments.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,113 | 0,021 |
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 ».