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Enregistrement W6948460849 · doi:10.5061/dryad.fbg79cntg

Synchronized file of allele frequencies for: Using seasonal genomic changes to understand historical adaptation to new environments: parallel selection on stickleback in highly-variable estuaries

2021· dataset· en· W6948460849 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2021
Typedataset
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant and Fungal Species Descriptions
Établissements canadiensMcGill University and Génome Québec Innovation CentreMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSticklebackParallel evolutionNatural selectionAdaptation (eye)Allele frequencyEstuarySelection (genetic algorithm)Habitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Parallel evolution is considered strong evidence for natural selection. However, few studies have investigated the process of parallel selection as it plays out in real time. The common approach is to study historical signatures of selection in populations already well adapted to different environments. Here, to document selection under natural conditions, we study six populations of threespine stickleback (Gasterosteus aculeatus) inhabiting bar-built estuaries that undergo seasonal cycles of environmental changes. Estuaries are periodically isolated from the ocean due to sandbar formation during dry summer months, with concurrent environmental shifts that resemble the long-term changes associated with postglacial colonization of freshwater habitats by marine populations. We used pooled whole-genome sequencing (Pool-WGS) to track seasonal allele frequency changes in six of these populations and search for signatures of natural selection. We found consistent changes in allele frequency across estuaries, suggesting a potential role for parallel selection. Functional enrichment among candidate genes included transmembrane ion transport and calcium binding, which are important for osmoregulation and ion balance. The genomic changes that occur in threespine stickleback from bar-built estuaries could provide a glimpse into the early stages of adaptation that have occurred in many historical marine to freshwater transitions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,207 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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