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Enregistrement W6966908450 · doi:10.5061/dryad.pt2g084

Data from: Adaptive radiation along a deeply conserved genetic line of least resistance in Anolis lizards

2018· dataset· en· W6966908450 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueData Archiving and Networked Services (DANS) · 2018
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenetic driftAnolisNatural selectionAdaptive radiationGenetic architectureSelection (genetic algorithm)Genetic divergenceGenetic variationAdaptation (eye)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On microevolutionary timescales, adaptive evolution depends upon both natural selection and the underlying genetic architecture of traits under selection, which may constrain evolutionary outcomes. Whether such genetic constraints shape phenotypic diversity over macroevolutionary timescales is more controversial, however. One key prediction is that genetic constraints should bias the early stages of species divergence along “genetic lines of least resistance” defined by the genetic (co)variance matrix, G. This bias is expected to erode over time as species means and G matrices diverge, allowing phenotypes to evolve away from the major axis of variation. We tested for evidence of this signal in West Indian Anolis lizards, an iconic example of adaptive radiation. We found that the major axis of morphological evolution was well aligned with a major axis of genetic variance shared by all species despite separation times of 20-40 million years, suggesting that divergence occurred along a conserved genetic line of least resistance. Further, this signal persisted even as G itself evolved, apparently because the largest evolutionary changes in G were themselves aligned with the line of genetic least resistance. Our results demonstrate that the signature of genetic constraint may persist over much longer timescales than previously appreciated, even in the presence of evolving genetic architecture. This pattern may have arisen either because pervasive constraints have biased the course of adaptive evolution or because the G matrix itself has been shaped by selection to conform to the adaptive landscape.

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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0400,027

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,241 · 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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