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Enregistrement W6948607829 · doi:10.5061/dryad.g0m5s

Data from: Assessing models of speciation under different biogeographic scenarios; an empirical study using multi-locus and RNA-seq analyses

2015· dataset· en· W6948607829 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueData Archiving and Networked Services (DANS) · 2015
Typedataset
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGraph Theory and Algorithms
Établissements canadiensRoyal Ontario Museum
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGene flowGenetic algorithmPhylogeographyPhylogenetic treeTaxonDivergence (linguistics)Coalescent theoryNull modelIntrogression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evolutionary biology often seeks to decipher the drivers of speciation, and much debate persists over the relative importance of isolation and gene flow in the formation of new species. Genetic studies of closely related species can assess if gene flow was present during speciation, because signatures of past introgression often persist in the genome. We test hypotheses on which mechanisms of speciation drove diversity among three distinct lineages of desert tortoise in the genus Gopherus. These lineages offer a powerful system to study speciation, because different biogeographic patterns (physical vs. ecological segregation) are observed at opposing ends of their distributions. We use 82 samples collected from 38 sites, representing the entire species' distribution and generate sequence data for mtDNA and four nuclear loci. A multilocus phylogenetic analysis in *BEAST estimates the species tree. RNA-seq data yield 20,126 synonymous variants from 7665 contigs from two individuals of each of the three lineages. Analyses of these data using the demographic inference package ∂a∂i serve to test the null hypothesis of no gene flow during divergence. The best-fit demographic model for the three taxa is concordant with the *BEAST species tree, and the ∂a∂i analysis does not indicate gene flow among any of the three lineages during their divergence. These analyses suggest that divergence among the lineages occurred in the absence of gene flow and in this scenario the genetic signature of ecological isolation (parapatric model) cannot be differentiated from geographic isolation (allopatric model).

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,245
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,159 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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