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Enregistrement W6948427252 · doi:10.5061/dryad.rc78g29

Data from: Mutation accumulation in selfing populations under fluctuating selection

2018· dataset· en· W6948427252 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueData Archiving and Networked Services (DANS) · 2018
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Screening and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelfingFixation (population genetics)Selection (genetic algorithm)Background selectionNegative selectionFrequency-dependent selectionMutation AccumulationNatural selectionMutation rate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Selfing species are prone to extinction, possibly because highly selfing populations can suffer from a continuous accumulation of deleterious mutations, a process analogous to Muller’s ratchet in asexual populations. However, current theory provides little insight into which types of genes are most likely to accumulate deleterious alleles and what environmental circumstances may accelerate genomic degradation. Here we investigate temporal changes in the environment that cause fluctuations in the strength of purifying selection. We simulate selfing populations with genomes containing a mixture of loci experiencing constant selection and loci experiencing selection that fluctuates in strength (but not direction). Even when both types of loci experience the same average strength of selection, loci under fluctuating selection contribute disproportionately more to deleterious mutation accumulation. Moreover, the presence of loci experiencing fluctuating selection in the genome increases the deleterious fixation rate at loci under constant selection; under most realistic scenarios this effect of linked selection can be attributed to a reduction in N¬e. Fluctuating selection is particularly injurious when selective environments are strongly autocorrelated over time and when selection is concentrated into rare bouts of strong selection. These results imply that loci under fluctuating selection are likely important drivers of extinction in selfing species.

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)0,006
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,015

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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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