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Enregistrement W6948684551 · doi:10.5061/dryad.7sqv9s4r7

Data for: The genetic basis of floral mechanical isolation between two hummingbird-pollinated Neotropical understory herbs

2021· dataset· en· W6948684551 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueDRYAD · 2021
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReproductive isolationOutcrossingGenetic architecturePleiotropyQuantitative trait locusPollenTraitInflorescenceSelection (genetic algorithm)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Floral divergence can contribute to reproductive isolation among plant lineages, and thus provides an opportunity to study the genetics of speciation, including the number, effect size, mode of action, and interactions of quantitative trait loci (QTL). Moreover, flowers represent suites of functionally interrelated traits, but it is unclear to what extent the phenotypic integration of the flower is underlain by a shared genetic architecture, which could facilitate or constrain correlated evolution of floral traits. Here, we examine the genetic architecture of floral morphological traits involved in an evolutionary switch from bill to forehead pollen placement between two species of hummingbird-pollinated Neotropical understory herbs that are reproductively isolated by these floral differences. For the majority of traits, we find multiple QTL of relatively small effect spread throughout the genome. We also find substantial colocalization and alignment of effects of QTL underlying different floral traits that function together to promote outcrossing and reduce heterospecific pollen transfer. Our results are consistent with adaptive pleiotropy or linkage of many coadapted genes, either of which could have facilitated a response to correlated selection and helped to stabilize divergent phenotypes in the face of low levels of hybridization. Moreover, our results indicate that floral mechanical isolation can be consistent with an infinitesimal model of adaptation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,235 · 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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